开发和多中心验证一个多参数成像模型,以预测直肠癌治疗反应

科学领域:

• 在瘤学瘤学.
• 放射学 放射学是指放射学
• 医疗成像医学成像

背景情况:

• 准确预测直肠癌中新辅助治疗反应对于个性化治疗至关重要.
• 多中心磁共振成像 (MRI) 数据集由于采集和分期质量的异质性而存在挑战.

研究的目的:

• 开发和验证一个多参数模型,以预测在基线的直肠癌中新辅助治疗反应.
• 与临床和高级成像分期变量相比,评估定量成像特征的附加值.

主要方法:

• 分析了509名直肠癌患者的基线MRI (T2W,DWI/ADC) 的多中心数据集.
• 预测模型是使用非成像,基本分期,高级分期和定量成像变量构建的.
• 模型是使用LASSO的逻辑回归开发的,内部验证,并在独立的数据集上进行外部验证.

主要成果:

• 最好的模型,包括非成像和高级分期变量,在外部验证中实现了中等性能 (AUC 0.60-0.65).
• 定量成像功能没有改善预测性能.
• 高级分期变量表现优于基本分期变量.

结论:

• 预测直肠癌治疗反应的模型性能中等,受数据集异质性的影响.
• 高质量的分期和标准化的MRI采集对于可靠的预测模型至关重要.
• 目前的定量成像功能在异质的多中心数据集中没有附加值.