目的:探討采用影像組學的方法分析肺腺癌脊柱骨轉移MR影像特征預測表皮生長因子受體（EGFR）基因突變狀態(tài)的可行性。方法:回顧性分析2016-2018年經病理證實的中國醫(yī)科大學腫瘤醫(yī)院（遼寧省腫瘤醫(yī)院）的164例肺腺癌患者的影像和臨床資料。164例患者均行EGFR基因檢測及MR常規(guī)脊柱檢查。所有患者通過綜合影像學（CT、MRI或ECT/PET-CT）或病理證實為脊柱骨轉移。所有病例通過遼寧省腫瘤醫(yī)院倫理委員會審查及批準。采用Wilcoxon秩和檢驗和非參數卡方檢驗比較EGFR突變組與野生組各個臨床特征（年齡,性別和吸煙狀態(tài)）的差異。EGFR突變組與野生組骨轉移灶數量比較采用Mann-Whitney U檢驗。EGFR突變組與野生組骨轉移伴軟組織腫塊形成的病例數以及病灶數比較采用Pearson檢驗。2名醫(yī)師共同分析所有病灶的信號特征（各序列信號強度）和形態(tài)學特征（數量,軟組織腫塊）。隨后使用ITK-SNAP軟件（3.6.0版本）對圖像進行感興趣區(qū)域（ROI）分割。之后將分割的骨轉移瘤ROI導入AK軟件并選擇直方圖特征、灰度區(qū)域大小矩陣特征、形態(tài)學特征、哈拉利克特征、灰度共生矩陣特征和灰度游程... 

【文章來源】：中國醫(yī)科大學遼寧省

【文章頁數】：42 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

使用圖像處理軟件（ITK-SNAP）對型（D-F）的骨轉移患者分別在T1WI（AC,F）勾畫骨轉移灶的ROI范圍

中國醫(yī)科大學碩士學位論文5械學習方法使用隨機森林（RTree），并構建影像組學模型。用AUC和準確度來評價模型預測EGFR突變狀態(tài)的性能。圖1使用圖像處理軟件（ITK-SNAP）對肺腺癌EGFR野生型（A-C）和EGFR突變型（D-F）的骨轉移患者分別在T1WI（A,D）、T2WI(B,E)及T2WI脂肪抑制上（呈C,F）勾畫骨轉移灶的ROI范圍2.7統計學方法采用SPSS22.0統計軟件進行統計學分析。計量資料用均數±標準差（x±s）表示。采用Wilcoxon秩和檢驗和非參數卡方檢驗找出差異有統計學意義的臨床特征。EGFR突變組與野生組骨轉移灶數量比較采用Mann-WhitneyU檢驗。EGFR突變組與野生組骨轉移伴軟組織腫塊形成的病例數及病灶數比較采用Pearson檢驗，p<0.05表示差異有統計學意義。采用受試者操作特征曲線(Receiveroperatingcharacteristic,ROC)評估不同序列影像組學模型的性能。ABCDEF

-CEGFR野生型患者胸椎骨轉移的MR影像；圖2D-F胸椎骨轉移ROI的選擇

【參考文獻】：
期刊論文
[1]A multicenter,retrospective.epidemiologic survey of the clinical features and management of bone metastatic disease in China[J]. Yunpeng Yang,Yuxiang Ma,Jin Sheng,Yan Huang,Yuanyuan Zhao,Wenfeng Fang,Shaodong Hong,Ying Tian,Cong Xue,Li Zhang.  Chinese Journal of Cancer. 2016(05)



本文編號：3075366