0 前言

       肝细胞癌（hepatocellular carcinoma, HCC）是全球第六大常见恶性肿瘤，也是肿瘤相关死亡的第三大原因，其中每年新发病例和死亡病例有1/2以上来自中国^{[1, 2]}，严重威胁着人们的生命健康。尽管肝癌诊疗方案已趋于成熟，但其预后并不理想，其中25%的肝移植和70%的肝切除患者在5年内复发^{[3, 4]}。微血管浸润（microvascular invasion, MVI）是指在显微镜下于内皮细胞衬覆的血管腔内见到癌细胞巢团^[5]，既往研究表明，MVI与高复发率相关，是肝癌术后复发的独立风险因子^{[6, 7, 8]}。因此，术前了解MVI状态将有助于医生作出更合理的治疗决策并改善患者预后。MVI检测依赖术后组织的病理活检，具有滞后性。医学影像学在HCC术前评估中起着不可替代的作用，可以为临床医生提供例如肿瘤位置、大小和临床阶段等有价值的信息。既往各项研究也基于术前影像资料对HCC MVI状态进行了评估，结果表明影像形态学特征以及功能成像研究的定量参数可作为预测MVI的术前生物标志物^{[9, 10, 11, 12, 13]}。

       近年来，随着影像组学的发展，对原发性肝癌良恶性鉴别、疗效评估和预后等方面的研究已取得了不错的成果。影像组学也已被广泛用于从超声、CT、MRI或正电子发射计算机断层显像（positron emission tomography-computed tomography, PET-CT）中提取定量影像特征来构建MVI的预测模型。然而，由于成像方式、研究方法、样本量等不同，这些研究在MVI术前评估的诊断性能上仍存在一定差异。因此，本研究旨在收集相关文献进行荟萃分析，以评估影像组学模型在HCC术前MVI预测中的效能。

1 材料与方法

       本研究遵循系统综述和诊断试验准确性Meta分析（Preferred Reporting Items for Systematic reviews and Meta-Analyses of Diagnostic Test Accuracy, PRISMA-DTA）首选报告项目进行系统综述和荟萃分析^[14]。

1.1 纳入与排除标准

       纳入标准：（1）手术切除后经病理确诊的HCC患者；（2）通过病理学检查诊断HCC MVI是否存在；（3）患者在术前一个月内接受CT或MRI；（4）可以提取出需要的四格表数据；（5）基于影像组学模型预测HCC MVI的性能；（6）回顾性研究。排除标准：（1）术前进行了抗肿瘤治疗；（2）研究人数较少（＜10）；（3）非原创性研究文章，包括会议摘要、综述文章和信件；（4）数据资料不完整；（5）研究之间的研究人群重叠。

1.2 文献检索策略

       系统地检索PubMed、EMBASE、Cochrane Library、知网和万方数据库，文献语种不限，检索日期截至2022年8月20日。采用主题词和自由词相结合的方式进行文献检索，并按照不同数据库具体情况进行调整。中文检索词为HCC、肝脏恶性肿瘤、微血管侵犯（microvascular invasion, MVI）、影像组学。英文主题词为“carcinoma hepatocellular”，自由检索词为“liver cancer”“HCC”“hepatic tumor”“microvascular invasion”“MVI”“radiomic”“radiomics”。此外，我们还对所有可用的综述文章、主要研究及书籍所引用的参考文献进行了手工检索，以确定计算机检索中未发现的研究。

1.3 文献筛选流程与资料提取方法

       由两名审查员按照纳入与排除标准独立筛选文献，方法步骤详见流程图。分歧通过协商一致来解决，如果不能协商一致，则通过第三名审查员仲裁来协调。

       从每项研究中提取了以下变量：（1）研究特征，包括第一作者、出版年份、研究地点、单中心或多中心；（2）患者临床病理特征，包括患者人数、是否存在MVI、单发或多发病灶；（3）影像组学模型的预测性能，包括敏感度、特异度、真阳性（true positive, TP）、假阳性（false positive, FP）、假阴性（false negative, FN）和真阴性（true negative, TN）的数量。并将TP、FP、FN和TN的数量制成表格。参考公式如下：敏感度=TP/（TP+FN），特异度=TN/（FP+TN）。如果在一项研究中有两个以上的预测模型基于同一队列患者，则研究中的最佳模型被纳入我们的荟萃分析。同样，由两名审阅者使用预先做好的数据提取表独立进行数据提取，如遇分歧则讨论解决，必要时交由第三方裁定。数据提取一式两份。

1.4 纳入研究的方法学质量评价方法

       使用诊断准确性研究质量评估2（QUADAS-2）工具^[15]评估纳入研究的方法学质量，评估的内容包括病例选择、待评价试验、金标准、病例流程和进展等4部分，分别评估其偏倚风险和临床适用性，评估结果分为“高”“不确定”“低”。由2位研究者独立评估并交叉核对，如遇分歧则讨论解决，必要时交由第三方裁定。评估时隐藏研究的作者、单位及发表的期刊。

1.5 统计分析

       使用STATA 16版本（Stata Corp LP, College Station, 美国）的MIDAS模块对原始数据进行分析。计算纳入研究的合并敏感度、特异度、阳性似然比（positive likelihood ratio, PLR）、阴性似然比（negative likelihood ratio, NLR）、诊断比值比（diagnostic odds ratio, DOR）、曲线下面积（area under the curve, AUC）值及其对应的95%置信区间（confidence interval, CI），并将结果显示在森林图中。使用卡方（χ²）和I²统计量对纳入研究的异质性进行评估。当P值≤0.05或I²大于50%时^[16]，表明研究之间存在显著统计学异质性。

       为了进一步降低混杂偏移，我们进行了敏感性分析和亚组分析。按预先设定的标准进行分组，分别进行分析，并对其进行了异质性检验。预先设计的亚组分析包括：成像方式、单发及多发肿瘤、是否结合临床参数、是否使用深度学习算法以及是否为多中心研究。此外，我们通过漏斗图分析纳入研究是否存在发表偏倚，P＜0.05表明检测到的发表偏倚具有统计学意义，并使用DUVAL等^[17]的剪补法进一步评估潜在发表偏倚的影响。

2 结果

2.1 文献筛选流程及结果图

       我们的检索策略确定了254篇文献，人工检索参考文献确定了3篇文献，共257篇文献。排除135篇重复文献。再对标题和摘要进行全面评估后，排除了不相关文献42篇。纳入全文筛选的80篇文献中，有48篇文献按照排除标准被排除，最后纳入了32篇文献^{[18, 19, 20, 21, 22, 23, 24, 25, 26, 27, 28, 29, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 37, 38, 39, 40, 41, 42, 43, 44, 45, 46, 47, 48, 49]}。图1显示了研究选择的流程图。

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图1  文献检索及纳入排除流程图。
Fig. 1  Flow chart of literature retrieval and selection.

2.2 纳入研究的特点

       纳入32项研究的研究设计和患者特征见表1。15项基于CT、17项基于MRI的共32篇影像组学研究被纳入该Meta分析。共计3059名HCC患者，其中存在MVI者1339例，不存在MVI者1720例。其中21项研究只纳入单一肿瘤的HCC患者，17项研究构建了结合临床参数的预测模型，5项研究使用深度学习算法构建模型，以及5项研究纳入了多中心的数据，且均使用外部数据集验证模型的预测效能。

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表1  纳入32项研究的特征
Tab. 1  Basic characteristics of the 32 included studies

2.3 纳入研究的方法学质量评价

       使用QUADAS-2量表^[15]评估纳入研究的质量。对纳入研究定性评估的结果见图2。大多数研究被认为偏倚风险低，对适用性的担忧也较少。

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图2  方法学质量评价QUADAS-2量表的叠柱状图。2A为单项研究；2B为总结。对于每个质量领域，分别以绿色、红色和黄色表示低、高或不明确的偏倚风险和适用性问题纳入研究的比例。
Fig. 2  Stacked bar charts of the QUADAS-2 scale of methodological quality assessment. 2A: Individual studies; 2B: summary. For each quality domain, the proportions of included studies that suggest low, high, or unclear risk of bias and applicability concerns are displayed in green, red and yellow, respectively.

2.4 Meta分析结果

       本研究的汇总森林图和综合结果如图3所示。初步分析显示，HCC术前MVI预测的汇总敏感度、特异度、PLR、NLR和DOR分别为81%（95% CI：78%～84%）、82%（95% CI：79%～85%）、4.60（95% CI：3.80～5.40）、0.23（95% CI：0.19～0.28）和20.00（95% CI：14.00～27.00）。AUC为0.89（95% CI：0.85～0.91），提示有较高的诊断价值（图4）。此外，在我们的研究中，将MVI阳性的验前概率设置为0.30时，似然比和验后概率都很高。PLR为5意味着阳性检测结果的验后概率增加到66%。同样，NLR为0.23将阴性测试结果的验后概率降低到9%（图5）。

       森林图显示纳入研究之间存在较大的异质性，敏感度（I²=57.76%；95% CI：41.19％～74.34％；P＜0.01）和特异度（I²=60.14%；95% CI：44.73％～75.56％；P＜0.01）的I²均大于50％。为了确定异质性的来源，我们进行了亚组分析和单变量Meta分析，以评估肿瘤数量、成像方式、是否结合临床参数、是否使用深度学习的方法构建模型以及多中心研究对汇总敏感度和特异度的影响。表2显示了亚组分析和单变量Meta分析结果，结果表明所有变量都对异质性有一定影响（P＜0.05）。

       在本研究中，我们通过每轮消除一项研究进行敏感性分析，调查单项研究对总体效应量的影响。研究结果表明，每个单独的数据集对合并的敏感度、特异度及其异质性的影响均无统计学意义。采用Deek's漏斗图（图6）对所纳入研究进行评估，结果显示略呈偏态分布（P=0.05），可能存在发表偏移，因此采用剪补法评估合并结果的稳定性。经过六次迭代，增加了十一项潜在研究。结果显示，剪补前随机效应模型合并的效应量为1.600（95% CI：1.446～1.755；P＜0.01），运用剪补法修正后为1.395（95% CI：1.233～1.567；P＜0.01）。因此，尽管存在发表偏倚，但使用剪补法前后的汇总效应估计值仍保持稳定。综合上述结果，可以得出结论，本研究总体效应量不受发表偏倚的影响。

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图3  森林图显示了每项研究基于影像组学模型对HCC患者术前MVI预测的性能估计（敏感度和特异度）。森林图中的垂直线表示敏感度和特异度的综合估计。I²>50%表明各研究的诊断参数存在显著异质性。
Fig. 3  Forest plots show the performance estimates (sensitivity and specificity) of each study based on radiomics models for the preoperative prediction of MVI in HCC. Vertical lines in the forest plots show the pooled estimates of sensitivity and specificity. I²>50% indicates substantial heterogeneity in the diagnostic parameters across studies.

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图4  影像组学模型术前预测肝细胞癌微血管侵犯的总受试者工作特征（summary receiver operating characteristic, SROC）总结图。每个圆圈表示一项纳入的研究。括号中的值为95%置信区间。AUC值是受试者工作特性曲线下面积。
图5  影像组学模型术前预测肝细胞癌微血管侵犯的费根列线图。LR：似然比；Prob：概率；Pos：阳性；Neg：阴性。
图6  Deek's漏斗图显示可能存在发表偏倚。圈中的数字表示研究编号。ESS：有效样本量。
Fig. 4  Summary receiver operating characteristic (SROC) plots of radiomics models for the preoperative identification of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma. Each circle indicates one included study. Values in brackets are 95% confidence interval. AUC is the area under the receiver operating characteristic curve.
Fig. 5  Fagan nomogram of radiomics models for the preoperative identification of microvascular invasion in hepatocellular carcinoma. LR: likelihood ratio; Prob: probability; Pos: positive; Neg: negative.
Fig. 6  Deek's funnel plot shows that there may be publishing bias. Numbers in circles refer to the study ID. ESS: effective sample size.

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表2  单变量Meta回归和亚组分析
Tab. 2  Univariable meta-regression and subgroup analyses

3 讨论

       以往研究基于影像组学构建HCC术前MVI预测模型，得出的结论存在一定差异。因此，我们对这些重要临床文献进行了荟萃分析，以更全面地比较影像组学模型在术前预测MVI的准确性。本研究分析结果显示，32项研究在预测MVI的合并敏感度、特异度和AUC值分别为81%（95% CI：78%～84%），82%（95% CI：79%～85%）和0.89（95% CI：0.85～0.91），这表明影像组学模型在术前预测HCC MVI状态具有一定价值。该方法有助于在术前更准确地地预测MVI，从而为患者制订最佳的治疗策略提供有力参考^[50]。

       先前的一篇Meta分析^[51]比较了影像组学和非影像组学（常规影像、功能影像）方法在术前预测HCC MVI状态的诊断效能。结果显示影像组学和非影像组学方法的敏感度、特异度和AUC值分别为0.78、0.78、0.86及0.73、0.82和0.86。研究结果显示，两种方法在术前预测HCC MVI状态的特异度和AUC值上相仿，影像组学方法只有敏感度上略高于非影像组学模型。然而，该研究影像组学模型的合并诊断效能均低于我们研究的结果，可能因为纳入文献较少，影像组学组仅仅纳入了9项研究。

       观察到研究间的异质性，汇总结果敏感度和特异度的I²分别为57.76%和60.14%，因此我们进行了单变量Meta分析和亚组分析。单变量分析显示所有P值均小于0.05，所有的变量都可能是异质性的来源，这可能与数据集、成像模式、建模方法、特征数量和特征类型各不相同有关。几乎所有纳入研究都设有训练组和验证组，其中五项研究^{[18, 28, 37, 40, 42]}使用了外部数据集进行验证，可以一定程度上确保结果的可信度，而不同研究中样本量的差异可能或多或少地引入样本量偏差。在建模方法方面，由于MVI状态是二分类变量，因此大多数研究都应用了逻辑回归，并且这些研究还应用了主流分析方法，如最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）回归，支持向量机（support vector machine, SVM）和卷积神经网络（convolutional neural network, CNN）。最近的两项研究，分别使用六种机器学习算法构建预测模型，其中一项基于双期增强CT，一项基于非增强MRI，结果均表明使用SVM构建模型的预测效能略高于其他机器学习模型^{[33, 46]}。另有两项研究比较了机器学习和深度学习构建模型预测MVI的效能，一项基于动态增强CT，一项基于T2加权MRI，两项研究均表明使用深度学习算法构建模型的预测效能明显高于机器学习模型^{[31, 32]}。尽管如此，我们的亚组分析显示，是否使用深度学习算法构建模型对MVI预测的敏感度和特异度无明显差异，这可能与深度学习亚组仅纳入五项研究有关。此外，深度学习相比较传统影像组学需要更大量的数据，且模型的可解释性仍有欠缺。因此，深度学习的研究仍任重而道远。本文也纳入了五项多中心研究，亚组分析结果显示，多中心研究的预测性能略低于单中心研究，合并敏感度和特异度分别为79%（95% CI：67%～87%）和76%（95% CI：67%～83%），可能与多中心研究均使用外部数据集进行验证有关。尽管如此，多中心研究也显示出预测模型的泛化性和鲁棒性，更加表明影像组学是一种可推广且可靠的预测MVI方法。此外，肿瘤数量和不同成像方式的亚组分析结果表明，肿瘤数量以及不同的成像方式对预测MVI准确性并无显著差异。

       同时，本研究也存在一定的局限性。首先，纳入研究都是回顾性研究，不可避免地会导致患者选择偏倚以及信息偏移。其次，尽管已经进行了单变量Meta分析、亚组分析及敏感性分析，异质性仍然存在，这可能与扫描参数、扫描序列以及影像组学所使用方法不统一有关。肿瘤分割是影像组学中最关键和最具争议的组成部分，与后续特征提取、数据分析准确性与肿瘤分割结果密切相关。由于许多肿瘤的边界模糊，临床常规的手动分割方法非常耗时且存在高度异质性。既往研究发现基于3D-Slicer算法的半自动分割与医生手动描述的肿瘤分割准确度相当^{[52, 53, 54]}，且异质性较低，能够显著提高组学特征量化的鲁棒性，因此，半自动分割是构建鲁棒的影像组学模型的潜在方法。最后，本研究仅纳入五项多中心研究，单中心研究结果在临床实践中的适用性较多中心研究差。因此，未来仍需要纳入更多的前瞻性的、多中心的、高质量的研究进行分析，证明影像组学在HCC术前MVI预测中的诊断价值。

4 结论

       综上所述，我们的Meta分析结果表明，影像组学模型在HCC术前MVI预测中有很高的诊断准确性，可作为HCC患者选择临床治疗方式的参考。然而，影像组学研究仍需要更多的前瞻性的多中心高质量研究，证明其在术前MVI诊断的实际临床价值。