Aller au contenu principal
Accès ouvert déclaré 2025 article

Noninvasive prediction of lymphovascular invasion in rectal cancer without lymph node metastasis using a SHAP-interpretable combined model integrating MRI radiomics features and clinical immune-inflammatory biomarkers: a bicenter study

0Citations signalées, ce qui n’est pas une note de qualité
4Institutions déclarées
2Pays d’affiliation déclarés

Rattachement africain : cn, fi. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.

Le résumé fourni par la source

BACKGROUND: Lymphovascular invasion (LVI) status in rectal cancer (RC) without lymph node metastasis (LNM) can significantly influence the patient's treatment decisions. This study aims to develop and validate a combined model based on MRI radiomics features integrated with clinical immune-inflammatory biomarkers for the prediction of LVI status in RC without LNM. The Shapley Additive Explanation (SHAP) method was employed to visualize the prediction process and enhance interpretability for clinical application. METHODS: We retrospectively collected data from 257 RC patients without LNM from two centers. Univariate and multivariate logistic regression analyses were performed on clinical data to identify independent predictors of LVI. Volumes of interest were manually delineated on T2WI and ADC sequences, and corresponding radiomic features were extracted. A combined model was constructed by combining rad-score and clinical immune-inflammatory biomarkers, and the SHAP was used to visualize the prediction process. RESULTS: The area under the curve (AUC) of the combined model was based on intratumoral features (training vs. testing vs. validation datasets: 0.813 vs. 0.854 vs. 0.807). The AUC of the combined model was based on both intra- and peritumoral features (training vs. testing vs. validation datasets: 0.855 vs. 0.841 vs. 0.860). After comparison, the combined model (C + Q) based on intra- and peritumoral MRI radiomics features integrated with clinical immune-inflammatory biomarkers demonstrated better predictive performance. CONCLUSION: The combined model (C + Q) has great potential in the non-invasive prediction of LVI in RC without LNM, providing a basis for stratified management and individualized treatment decisions for RC patients.

Ce résumé expose les affirmations des auteurs. BNTIC ne l’interprète pas comme une validation indépendante des résultats.

Le contrôle bibliographique ouvert

DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.

Titre Crossref
Noninvasive prediction of lymphovascular invasion in rectal cancer without lymph node metastasis using a SHAP-interpretable combined model integrating MRI radiomics features and clinical immune-inflammatory biomarkers: a bicenter study
Date Crossref
30/10/2025
Éditeur
Springer Science and Business Media LLC
Type
journal-article

Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.

Où se fait cette recherche

  • Gansu University of Traditional Chinese Medicine pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Gansu Provincial Hospital Department of Radiology pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Philips (Finland) pays non établi dans la notice
    Entreprise
  • Zhongda Hospital Southeast University pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • Gansu University of Chinese Medicine pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure
  • Department of Clinical and Technical Support pays non établi dans la notice
    Établissement de santé
  • School of Medicine Department of Radiology pays non établi dans la notice
    Université ou école supérieure

Gansu University of Traditional Chinese Medicine, Department of Radiology — Gansu Provincial Hospital et Philips (Finland), avec 4 autres affiliations.

Une affiliation ne permet pas de déduire la nationalité d’un auteur.

Les sujets associés

Radiomics and Machine Learning in Medical ImagingColorectal Cancer Surgical TreatmentsAdvanced X-ray and CT Imaging

BNTIC News n’est pas le producteur de ces données. Les publications sont interrogées à la demande dans Crossref, OpenAIRE, DOAJ, Europe PMC, HAL, DataCite, AfricArXiv, ROR et la Banque mondiale, sans clé d’accès. OpenAlex reste optionnel. Aucun service payant n’est nécessaire et aucune donnée externe n’est enregistrée en base. Consulter les sources et leurs limites.