基于影像组学的术前直肠癌淋巴血管侵犯状态预测

来源：计算机应用与软件杂志2025年第7期北京时间：

作者：吉祥, 张茜, 林予松, 付芳芳, 杨燕, 王梅云

摘要：针对术前预测淋巴血管侵犯(LVI)方面的问题，基于影像组学方法构建分类模型来预测直肠癌患者LVI状态。以212例经病理检查确定为直肠癌的患者为研究对象，使用多种机器学习算法对PyRadiomics提取的影像特征进行筛选并使用支持向量机算法来建立影像模型，使用赤泡信息准则作为评价指标的逻辑斯特回归算法对临床特征进行筛选并使用逻辑斯特回归算法构建临床模型，整合筛选出的影像特征和临床特征使用逻辑斯特回归算法构建组合模型。结果表明：整合影像特征和临床特征的模型在训练集和测试集中预测能力均表现最佳(训练集AUC:0.954;测试集AUC:0.909)，所提模型可用于术前预测直肠癌患者的LVI状态，并可作为指导后续个体化治疗的有效临床工具。

关键词：直肠癌, 淋巴血管侵犯, 影像组学, 逻辑斯特回归, 支持向量机