Page 126 - 南京医科大学学报自然科学版

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