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05.12.2018 | Gastrointestinal

Prognostic value of computed tomography radiomics features in patients with gastric cancer following curative resection

Zeitschrift:
European Radiology
Autoren:
Wuchao Li, Liwen Zhang, Chong Tian, Hui Song, Mengjie Fang, Chaoen Hu, Yali Zang, Ying Cao, Shiyuan Dai, Fang Wang, Di Dong, Rongpin Wang, Jie Tian
Wichtige Hinweise

Electronic supplementary material

The online version of this article (https://​doi.​org/​10.​1007/​s00330-018-5861-9) contains supplementary material, which is available to authorized users.
Wuchao Li and Liwen Zhang contributed equally to this work.

Abstract

Objectives

The present study aimed to investigate the clinical prognostic significance of radiomics signature (R-signature) in patients with gastric cancer who had undergone radical resection.

Methods

A total of 181 patients with gastric cancer who had undergone radical resection were enrolled in this retrospective study. The association between the R-signature and overall survival (OS) was assessed in the primary cohort and verified in the validation cohort. Furthermore, the performance of a radiomics nomogram integrating the R-signature and significant clinicopathological risk factors was evaluated.

Results

The R-signature, which consisted of six imaging features, stratified patients with gastric cancer who had undergone radical resection into two prognostic risk groups in both cohorts. The radiomics nomogram incorporating R-signature and significant clinicopathological risk factors (T stage, N stage, and differentiation) exhibited significant prognostic superiority over clinical nomogram and R-signature alone (Harrell concordance index, 0.82 vs 0.71 and 0.82 vs 0.74, respectively, p < 0.001 in both analyses). All calibration curves showed remarkable consistency between predicted and actual survival, and decision curve analysis verified the usefulness of the radiomics nomogram for clinical practice.

Conclusions

The R-signature could be used to stratify patients with gastric cancer following radical resection into high- and low-risk groups. Furthermore, the radiomics nomogram provided better predictive accuracy than other predictive models and might aid clinicians with therapeutic decision-making and patient counseling.

Key Points

Radiomics can stratify the gastric cancer patients following radical resection into high- and low-risk groups.
Radiomics can improve the prognostic value of TNM staging system.
Radiomics may facilitate personalized treatment of gastric cancer patients.

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