Healthy Research Rewards
ResearchHub is incentivizing healthy research behavior. At this time, first authors of open access papers are eligible for rewards. Visit the publications tab to view your eligible publications.
Got it
YD
Ying Ding
Author with expertise in Epidemiology and Management of NAFLD
Achievements
Cited Author
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
5
(40% Open Access)
Cited by:
260
h-index:
17
/
i10-index:
26
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

A Radiomics Nomogram for Preoperative Prediction of Microvascular Invasion in Hepatocellular Carcinoma

Li Yang et al.Nov 27, 2018
Radiomics has emerged as a new approach that can help identify imaging information associated with tumor pathophysiology. We developed and validated a radiomics nomogram for preoperative prediction of microvascular invasion (MVI) in hepatocellular carcinoma (HCC).Two hundred and eight patients with pathologically confirmed HCC (training cohort: n = 146; validation cohort: n = 62) who underwent preoperative gadoxetic acid-enhanced magnetic resonance (MR) imaging were included. Least absolute shrinkage and selection operator logistic regression was applied to select features and construct signatures derived from MR images. Univariate and multivariate analyses were used to identify the significant clinicoradiological variables and radiomics signatures associated with MVI, which were then incorporated into the predictive nomogram. The performance of the radiomics nomogram was evaluated by its calibration, discrimination, and clinical utility.Higher Î±-fetoprotein level (p = 0.046), nonsmooth tumor margin (p = 0.003), arterial peritumoral enhancement (p < 0.001), and the radiomics signatures of hepatobiliary phase (HBP) T1-weighted images (p < 0.001) and HBP T1 maps (p < 0.001) were independent risk factors of MVI. The predictive model that incorporated the clinicoradiological factors and the radiomic features derived from HBP images outperformed the combination of clinicoradiological factors in the training cohort (area under the curves [AUCs] 0.943 vs. 0.850; p = 0.002), though the validation did not have a statistical significance (AUCs 0.861 vs. 0.759; p = 0.111). The nomogram based on the model exhibited C-index of 0.936 (95% CI 0.895-0.976) and 0.864 (95% CI 0.761-0.967) in the training and validation cohort, fitting well in calibration curves (p > 0.05). Decision curve analysis further confirmed the clinical usefulness of the nomogram.The nomogram incorporating clinicoradiological risk factors and radiomic features derived from HBP images achieved satisfactory preoperative prediction of the individualized risk of MVI in patients with HCC.
0
Citation260
0
Save