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第42卷第10期
·1468 · 南 京 医 科 大 学 学 报 2022年10月
表2 验证组高分化和中⁃低分化PDAC患者临床资料与常规影像特征
Table 2 Clinical data and conventional imaging characteristics of patients with highly differentiated or moderately and
poorly differentiated pancreatic ductal adenocarcinoma in the training group
特征 高分化(n=21) 中⁃低分化(n=13) P值
年龄(岁,x ± s) 56.9 ± 12.8 58.9 ± 10.0 0.494
性别[n(%)] 0.073
男 10(47.62) 11(84.62)
女 11(52.38) 02(15.38)
胰管扩张[n(%)] 0.141
是 06(28.57) 07(53.85)
否 15(71.43) 06(46.15)
胆总管扩张[n(%)] 0.183
是 13(61.90) 05(38.46)
否 08(38.10) 08(61.54)
边界[n(%)] 0.655
清楚 05(23.81) 04(30.77)
模糊 16(76.19) 09(69.23)
血管侵犯[n(%)] 0.983
有 08(38.10) 05(38.46)
无 13(61.90) 08(61.54)
肿瘤位置[n(%)] 0.073
头颈 07(33.33) 09(69.23)
钩突 04(19.05) 00(0.00)
体尾 10(47.62) 04(30.77)
胰腺萎缩[n(%)] 0.305
是 08(38.10) 02(15.38)
否 13(61.90) 11(84.62)
肿瘤大小(cm,x ± s) 2.62 ± 1.15 2.33 ± 1.16 0.795
平扫CT值(HU,x ± s) 30.11 ± 16.47 21.14 ± 17.46 0.907
TPER[U/mL,M(P25,P75 )] 0.40(0.21,0.59) 0.51(0.27,0.68) 0.687
AUC、灵敏度及特异度分别为 0.716、0.581、0.824 和 测术后高分化 PDAC 及中⁃低分化 PDAC 模型,其中
0.722、0.600、0.765;基于CT静脉期纹理特征模型在 动脉期型的 AUC 值为 0.716,灵敏度为 0.581,特异
训练组和验证组的 AUC、灵敏度及特异度分别为 度为 0.824。静脉期模型的 AUC 值为 0.895,灵敏度
0.895、0.781、0.882 和 0.873、0.722、0.929(表 3)。绘 为 0.781,特异度为0.882。结果表明,对于预期寿命
制训练组及验证组纹理特征模型预测PDAC病理分 较短的PDAC患者,利用CT纹理分析有助于术前风
化程度的ROC曲线(图 2)。 险分层,进而最大化患者生存期。
血清中CA125最早应用于卵巢癌的诊断,但在
3 讨 论
消化系统肿瘤(PDAC、结直肠癌、胃癌)患者血清中
本研究建立了基于术前CT动、静脉纹理特征预 也均有表达 [19] 。以往有研究表明,CA125 对于发现
表3 CT动、静脉期纹理特征模型预测PDAC分化程度效能
Table 3 Efficacy of CT arteriovenous texture model in predicting differentiation degree of pancreatic ductal adenocarcinoma
CT扫描期相 组别 AUC 95%置信区间 灵敏度 特异度
动脉期 训练组 0.716 0.591~0.821 0.581 0.824
验证组 0.722 0.536~0.865 0.600 0.765
静脉期 训练组 0.895 0.793~0.956 0.781 0.882
验证组 0.873 0.708~0.996 0.722 0.929