【摘要】：第一部分CT形態(tài)學(xué)特征對T1期肺腺癌患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)的預(yù)測價值【目的】研究傳統(tǒng)CT形態(tài)學(xué)特征與臨床T1期肺腺癌患者發(fā)生淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的關(guān)系,建立基于術(shù)前CT形態(tài)學(xué)特征預(yù)測模型,以協(xié)助臨床醫(yī)生做出合理的診療策略�！举Y料與方法】回顧分析了2012年7月-2017年3月在我院病理證實的366例T1期的周圍型肺腺癌患者,所有患者均在術(shù)前一個月內(nèi)進行胸部CT檢查。納入訓(xùn)練集中的242例患者的術(shù)前CT圖像特征(病灶大小、密度、分葉征、毛刺征、胸膜凹陷征、空泡征、支氣管征)、年齡、性別9個特征作為預(yù)測淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的單因素。然后利用單變量分析算法,選出其中具有統(tǒng)計學(xué)差異的形態(tài)學(xué)特征(p0.05),利用邏輯回歸方法建立預(yù)測模型,ROC曲線下面積(AUC)評價模型的預(yù)測性能�！窘Y(jié)果】本研究共納入366例臨床T1期周圍型腺癌的病人,總淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移率20.2%,每個特征經(jīng)過曼-惠特尼U檢驗的特征篩選后,有四個p值均小于0.01的特征,分別為腫瘤大小、毛刺征、胸膜凹陷征及結(jié)節(jié)密度。將該模型在驗證集(124個患者)中進行驗證,AUC為0.796。結(jié)果表明淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移與所納入的特征因素的變化存在相關(guān)性�！窘Y(jié)論】在傳統(tǒng)CT形態(tài)學(xué)特征中,腫瘤大小、毛刺征、胸膜凹陷征及結(jié)節(jié)密度是發(fā)生淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的獨立危險因素,對T1期肺腺癌術(shù)前預(yù)測淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移及治療方案的選擇有重要意義。第二部分基于腫瘤的影像組學(xué)標(biāo)簽對T1期肺腺癌患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)的預(yù)測研究【目的】研究臨床T1期肺腺癌患者發(fā)生淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的獨立危險因素,建立基于術(shù)前腫瘤區(qū)域的影像組學(xué)標(biāo)簽的預(yù)測模型,以協(xié)助臨床醫(yī)生做出合理的診療策略�！举Y料與方法】本研究獲得倫理審查委員會批準(zhǔn)。回顧性分析366例T1期周圍型肺腺癌,對于每個患者,為腫瘤定義一個3D ROI,定義為GTV(腫瘤總體積),從每個病人的GTV中提取1946個影像組學(xué)標(biāo)簽。利用Py Radiomics軟件包對腫瘤的影像組學(xué)特征進行提取。利用最大相關(guān)最小冗余(Minimum redundancy maximum relevance,m RMR)對特征進行重要性排序,然后利用Lasso回歸模型進行特征選擇和影像組學(xué)模型的建立,并在124例肺腺癌患者的獨立驗證集中進行模型驗證,利用ROC下面積AUC值來衡量模型的預(yù)測效能�！窘Y(jié)果】在366例臨床T1期肺腺癌中,其中295例術(shù)后病理未發(fā)現(xiàn)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移,71例為病理證實發(fā)生淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移,從每個GTV中共提取1946個影像組學(xué)特征,篩選出3個最重要的影像組學(xué)特征,模型預(yù)測淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的AUC值為0.829,在獨立驗證隊列中腫瘤的影像組學(xué)特征展現(xiàn)了良好的分類診斷能力�！窘Y(jié)論】基于GTV的影像組學(xué)模型在預(yù)測T1期肺腺癌患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移方面具有良好的效能,該模型將對T1期肺腺癌患者個體化醫(yī)療提供幫助。第三部分基于瘤周的影像組學(xué)標(biāo)簽對T1期肺腺癌患者淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)的預(yù)測研究【目的】探討基于瘤周區(qū)域的影像組學(xué)標(biāo)簽對T1期肺腺癌浸潤性的預(yù)測效能,最終建立預(yù)測T1期肺腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的最佳模型�！痉椒ā炕仡櫡治�2012年7月-2017年3月在我院病理證實的366例T1期的周圍型肺腺癌患者,所有患者均行術(shù)前CT檢查,腫瘤區(qū)域GTV外周15毫米定義為瘤周區(qū)域(peritumoural volume,PTV),從瘤周區(qū)域提取1946個影像組學(xué)特征。首先使用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(Intraclass correlation coefficient,ICC)來衡量觀察者間及觀察者內(nèi)提取特征可靠性,大于0.75表示信度良好,小于0.75的特征被剔除。在訓(xùn)練集上利用最大相關(guān)最小冗余(Minimum redundancy maximum relevance,m RMR)特征排序法和Lasso(Least absolute shrinkage and selection operator)分類器方法進一步篩選影像組學(xué)標(biāo)簽用于模型建立,在驗證集進行獨立驗證預(yù)測模型的效能。同時對腫瘤及瘤周體積(Gross and peritumoural volume,GPTV)的影像組學(xué)特征進行重要性排序、篩選與模型的建立,在獨立的驗證集上利用ROC下面積AUC來衡量模型的預(yù)測效能。最后,建立一個綜合CT征象學(xué)特征、癌胚抗原水平及GPTV的影像組學(xué)標(biāo)簽的綜合預(yù)測模型,同樣在驗證集上來檢測模型的預(yù)測效能�！窘Y(jié)果】本研究利用GTV和PTV提取的影像組學(xué)特征建立的模型對T1期肺腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移狀態(tài)具有較好的預(yù)測能力,AUC分別為0.829(95%CI,0.745-0.913)、0.825(95%CI,0.733-0.918),兩組間無統(tǒng)計學(xué)差異。通過聯(lián)合GTV和PTV的特征,影像組學(xué)特征的AUC增加到0.843(95%CI,0.770-0.916)。同時諾謨圖的AUC為0.869(95%CI,0.800-0.938)。【結(jié)論】基于GTV、PTV建立的影像組學(xué)模型在預(yù)測淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移方面均具有良好的預(yù)測能力,本研究最終建立的綜合預(yù)測模型術(shù)前可以方便的預(yù)測T1期肺腺癌患者LN狀態(tài)。
【學(xué)位授予單位】：中國人民解放軍海軍軍醫(yī)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R734.2;R730.44
【圖文】：

訓(xùn)練組ROC曲線（AUC，0.896）驗證組ROC曲線（AUC,0.796）

本研究患者納入及排除標(biāo)準(zhǔn)

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本文編號：2728570