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第45卷第5期 马传贤，陈 晨，杨雅雯，等. CT影像组学联合临床病理特征模型预测非转移性2~3级肾透明细胞癌
2025年5月 术后无病生存期的研究［J］. 南京医科大学学报（自然科学版），2025，45（5）：658-664 ·661 ·

（HR=4.888，95%CI：1.480~16.147）两个独立危险因 2.3 影像组学模型预测效能
素（表 2），两者均与患者 DFS 呈负相关。利用这两 皮髓质期筛选出 3 个组学特征，计算影像组学
种特征构建临床病理特征模型，模型在训练组与验 评分构建组学模型，在训练组与验证组的C⁃index值
证组中C⁃index值分别为0.824和0.787（表3）。 分别为0.832和0.701。实质期筛选出5个组学特征
表2 训练组中临床病理因素预测DFS的单因素和多因素Cox回归分析
Table 2 Univariate and multivariate Cox regression analysis of clinicopathological factors for predicting DFS in the training
set
Univariate analysis Multivariate analysis
Characteristic
HR 95%CI P HR 95%CI P
Grade
2 1.000 - - 1.000 - -
3 4.759 2.363-9.585 <0.001 4.759 2.363-9.585 0.040
T stage
1 1.000 - - 1.000 - -
2 3.171 1.199-8.385 0.020 2.148 0.635-7.273 0.219
3 9.787 4.530-21.142 <0.001 4.888 1.480-16.147 0.009
Surgery type
RN 1.000 - - 1.000 - -
PN 0.469 0.233-0.944 0.034 1.398 0.550-3.553 0.482
Side
Left 1.000 - - - - -
Right 0.546 0.271-1.100 0.091 - - -
Sex
Male 1.000 - - - - -
Female 0.582 0.252-1.340 0.203 - - -
Age 1.027 0.995-1.059 0.104 - - -
Size 1.030 1.018-1.043 <0.001 1.055 0.985-1.025 0.615

计算影像组学评分构建组学模型，在训练组与验证 表3 不同模型在训练组与验证组中预测无病生存期的效能
组的C⁃index值分别为0.842和0.720。皮髓质期、实 Table 3 Predictive efficacy of disease⁃free survival in the
training and validation sets by different models
质期特征组合后筛选出 6 个组学特征，其中包括 1
个实质期特征与 5 个皮髓质期特征，计算影像组学 Model Set C⁃index
评分构建组学模型，训练组与验证组的 C⁃index 值 Clinicopathological Training 0.824
Validation 0.787
分别为 0.848、0.754，高于任一单独时期组学模型
Corticomedullary Training 0.832
（表 3）。
Validation 0.701
2.4 联合模型预测效能
Parenchymal Training 0.842
将筛选出的 2 个临床病理特征（病理分级、T 分
Validation 0.720
期）与两期影像组学评分（皮髓质期、实质期）结合 Corticomedullary+Parenchymal Training 0.848
构建联合模型，在训练组和验证组中均具有最高的 Validation 0.754
预测能力，C⁃index 分别为 0.857 和 0.832（表 3）。将 Combined Training 0.857
其转换为列线图（图 2），并将患者分为高、低风险 Validation 0.832
组，绘制 Kaplan⁃Meier 生存曲线（图 3），结果显示联
合模型可有效预测患者DFS。 助治疗有利于改善患者预后 ［4-5］ ，因此，筛选出高复

发风险的患者具有临床价值。本研究术前增强 CT
3 讨 论
影像组学评分与临床病理特征模型预测非转移性
既往研究表明，对高复发风险的患者术后行辅 2~3 级 ccRCC 患者术后 DFS 的效能，发现皮髓质期