【摘要】：目的:膠質(zhì)瘤術(shù)前準(zhǔn)確分級(jí)對(duì)于患者的治療和預(yù)后評(píng)估至關(guān)重要,基于磁共振影像組學(xué)方法挖掘具有膠質(zhì)瘤術(shù)前分級(jí)效能最優(yōu)的MRI特征參數(shù);探討基于磁共振影像組學(xué)在腦膠質(zhì)瘤術(shù)前分級(jí)診斷中的應(yīng)用價(jià)值,提高M(jìn)RI對(duì)腦膠質(zhì)瘤分級(jí)的診斷效能。方法:回顧性分析59例病理確診的腦內(nèi)膠質(zhì)瘤患者。所有患者術(shù)前均行3.0T MRI平掃及增強(qiáng)掃描。手工勾畫ROI,隨后在T1WI、T2WI、T2 FLAIR及T1WI增強(qiáng)序列上提取396個(gè)高維3D影像組學(xué)特征,在數(shù)據(jù)預(yù)處理后,采用方差分析(analysis of variance ANOVA)、Kruskal-Wallis檢驗(yàn)及LASSO回歸進(jìn)行特征選擇及影像組學(xué)標(biāo)簽的建立。通過多元邏輯線性回歸和交叉驗(yàn)證建立影像組學(xué)預(yù)測模型。選擇臨床影像診斷特征包括腫瘤發(fā)生半球、強(qiáng)化程度、壞死/囊變、腫瘤跨越中線、瘤周水腫情況,結(jié)合影像組學(xué)標(biāo)簽建立列線圖。多參數(shù)回歸分析用于模型建立,ROC曲線和曲線下面積用來評(píng)價(jià)模型的預(yù)測效能,校正曲線評(píng)價(jià)列線圖的校正效果。結(jié)果:采用ANOVA、Kruskal-Wallis檢驗(yàn)及通過LASSO降維后,分別從T1WI序列中篩選出3個(gè)特征參數(shù)、對(duì)比增強(qiáng)T1WI(Contrast Enhanced T1-Weighted Imaging,T1WI-CE)序列中篩選7個(gè)特征參數(shù)及T2WI序列中篩選6個(gè)特征參數(shù),T2FLAIR未篩選出有價(jià)值特征參數(shù)。利用T1WI參數(shù)預(yù)測分級(jí)模型中ROC曲線下面積(areaunder curve,AUC)為0.716,敏感度為80.4%,特異度為61.5%;加入臨床影像診斷指標(biāo)后AUC為0.794,敏感度為84.8%,特異度為69.2%。T1WI-CE參數(shù)預(yù)測分級(jí)模型中AUC0.910,敏感度為91.3%,特異度為84.6%;加入臨床影像診斷指標(biāo)后AUC為0.915,敏感度為93.5%,特異度為84.6%。T2WI參數(shù)預(yù)測分級(jí)模型中AUC為0.808,敏感度為58.7%,特異度為92.3%;加入臨床影像診斷指標(biāo)后AUC為0.853,敏感度為92.3%,特異度為69.6%。結(jié)論:(1)膠質(zhì)瘤的分級(jí)與臨床影像學(xué)特征(腫瘤水腫、壞死/囊變及強(qiáng)化程度)相關(guān)。(2)基于T1WI、T2WI及T1 WI-CE三個(gè)序列影像組學(xué)模型中,T1WI-CE鑒別腦內(nèi)膠質(zhì)瘤病理分級(jí)的診斷效能最好(AUC=0.910),且高于臨床影像診斷模型(AUC=0.828)的效能。個(gè)體化預(yù)測模型聯(lián)合腫瘤水腫、壞死/囊變、強(qiáng)化程度及影像組學(xué)標(biāo)簽(分別基于T1WI、T2WI及T1 WI-CE)組成,優(yōu)于單純影像組學(xué)模型診斷效能。(3)基于影像組學(xué)標(biāo)簽、臨床影像診斷特征的可視化列線圖對(duì)于膠質(zhì)瘤術(shù)前病理學(xué)分級(jí)診斷具有良好的臨床應(yīng)用前景。
【學(xué)位授予單位】：南華大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R445.2;R739.4
【圖文】：

圖 3 圖 4(2)影像組學(xué)特征的診斷驗(yàn)證及列線圖的建立：用邏輯回歸分析影像組學(xué)特征與膠質(zhì)瘤病理分級(jí)間存在顯著相關(guān)性(P=0.000)（圖 5）。用 Rad-score、腫瘤囊變/壞死、瘤周水腫及強(qiáng)化程度進(jìn)行多變量邏輯回歸分析，將表示為列線圖以提供定量和預(yù)測工具。（圖 6）該方法將患者 Rad-score、腫瘤囊變/壞死、瘤周水腫及強(qiáng)化程度在圖中相應(yīng)的軸上找到對(duì)應(yīng)點(diǎn)，得到變量的分?jǐn)?shù)，將每個(gè)變量的分?jǐn)?shù)求和得到總分，以總得分為基礎(chǔ)，再向下畫一條垂直線，交點(diǎn)處的分?jǐn)?shù)即為該患者發(fā)生高級(jí)低級(jí)別膠質(zhì)瘤的可能性。值越高，高級(jí)別膠質(zhì)瘤可能性越大，反之，低級(jí)別膠質(zhì)瘤的可能性越大。列線圖的校準(zhǔn)曲線表明預(yù)測的概率與實(shí)際發(fā)生的概率吻合良好（圖 7）。(3)臨床效用評(píng)估：用決策曲線評(píng)估不同建模方法對(duì)病人來說的凈受益率，聯(lián)合模型優(yōu)于影像組學(xué)模型（P=0.03）（圖 8）。如閾值概率為 0.5 時(shí)，僅基于 T1WI序列的影像組學(xué)列線圖比治療所有患者或不治療患者的凈效益更高�；� T1WI

圖6用影像組學(xué)特征與患者的腫瘤囊變/壞死、瘤周水腫及強(qiáng)化程度，建立放射組列線圖。圖 7 圖 8圖 7 校正曲線 用列線圖預(yù)測值，和實(shí)際值的比較。對(duì)角線為理想曲線，越接近對(duì)角線，預(yù)測值和實(shí)際值越一致。圖 8 圖決策曲線 y 軸代表凈效益。x 軸表示閾值概率。粉色線代表影像組學(xué)模型。藍(lán)色代表聯(lián)合模型。黑色代表都不治療，灰色代表都治療，評(píng)估不同建模方法對(duì)病人來說的凈受益率，聯(lián)合模型優(yōu)于影像組學(xué)模型（P=0.03）。

影像組學(xué)特征在兩組之間的差異（P=0.000）

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本文編號(hào)：2745659