目的准确的T分期有助于直肠癌个体化治疗,探讨MRI多参数影像组学模型在预测直肠癌新辅助治疗后T分期(pT)中的预测价值。方法回顾性分析基线期进行3 T MRI检查、接受新辅助治疗后行直肠癌根治性切除手术的171例直肠癌患者资料,搜集基线期临床特征及术后病理T分期。依据病理T分期将患者分为分期较低组(pT 0~2)和分期较高组(pT 3~4)。使用ITK-SNAP软件分别在高分辨率T_(2)WI、轴位T_(1)WI增强扫描图像上,采用最小轮廓法逐层手动绘制直肠癌瘤灶作为感兴趣区(ROI),使用Pyradiomics软件提取ROI中所有影像组学特征,通过组内相关系数(ICC)分析保留稳定性较好(ICC≥0.75)的特征。采用最小绝对紧缩与选择算子(LASSO)方法,分别从T_(1)WI、T_(2)WI及融合特征(包括T_(1)WI、T_(2)WI、临床特征)中筛选出与pT相关的特征。统计学分析筛选出与pT具有相关性的临床特征。将筛选得到的T_(1)WI影像组学特征、T_(2)WI影像组学特征、临床特征及融合特征通过逻辑回归(LR)方法分别构建pT的预测模型,包括临床模型、T_(1)WI影像组学模型、T_(2)WI影像组学模型及融合模型,融合模型纳入4个临床特征(最大淋巴结短径、壁外血管侵犯、基线期T、N分期)、9个T_(1)WI组学特征、12个T_(2)WI组学特征。使用受试者工作特征曲线(ROC)和校准曲线评估模型的性能;Delong检验比较模型之间的差异;决策分析曲线(DCA)模型的临床应用价值。结果训练集中T_(1)WI、T_(2)WI、临床模型及融合模型的曲线下面积(AUC)分别是0.868、0.921、0.713、0.967,测试集中分别为0.761、0.842、0.689、0.932。T_(1)WI及T_(2)WI模型效能相当且高于临床模型,融合模型具有最佳的预测效能。结论直肠癌的临床影像学表现、T_(1)WI、T_(2)WI影像组学特征均可预测直肠癌pT分期,基于MRI影像组学多参数模型融合临床特征,可以提高预测pT分期的准确性。
