CT影像组学在非小细胞肺癌病理分级中的应用_唐聪聪.pdf
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1、收稿日期 修回日期 基金项目安 徽 省 中 央 引 导 地 方 科 技 发 展 资 金 项 目()作者单位 蚌埠医学院 研究生院,安徽 蚌埠;蚌埠医学院第一附属医院 放射科,呼吸与危重症医学科,安徽 蚌埠;安徽省呼吸系统疾病(肿瘤)临床医学研究中心,安徽 蚌埠 作者简介 唐聪聪(),男,硕士研究生通信作者 马宜传,硕士研究生导师,主任医师,教授:文章编号()影像医学 影像组学在非小细胞肺癌病理分级中的应用唐聪聪,陈艾琪,曹胜男,李 伟,李 想,杜小萌,马宜传摘要目的:探讨 影像组学在非小细胞肺癌()病理分级中的应用价值。方法:回顾性分析 例经病理证实为 病人资料,其中级 例,级 例,级 例,依
2、据非小细胞肺癌的分化程度、异型性、核分裂象的多少,将、级归为低级别组(例),级归为高级别组(例)。将病人按照 的比例随机分为训练组 例,验证组 例,选取病灶最大径层面进行感兴趣区()的勾画,建立预测模型,通过绘制受试者操作特征曲线(),计算 曲线下面积(),评价影像组学特征在 病理分级中的应用价值。结果:影像组学模型共提取了 个影像组学特征,采用 对特征的重要性进行评估,最终降维得到 个特征维度;训练组中 值为 ,准确率为 ;测试组中 为 ,准确率为 。结论:影像组学可通过分析各种影像特征对术前 病理分级进行预判。关键词 非小细胞肺癌;计算机断层扫描;影像组学;病理分级中图法分类号 ;文献标志
3、码 :,(,;,;(),):():,()()()()(),()(),:,:;肺癌是高发病率和高死亡率的恶性肿瘤,非小细胞肺癌(,)约占所有 肺 癌 的,年 生 存 率 约 为 。病理分级可分为、级,依据 的分化程度、异型性、核分裂象的多少,将、级归为低级别组,级归为高级别组。以往肺癌的筛查方法多种多样,包括支气管镜、穿刺活检、术前确诊等。这些方法具有一定损害性且复杂繁琐,且在术前进行肿瘤穿刺可能会导致出血、感染以及肿瘤细胞向周围播散的可能。同时这些技术是有限的,它们需要活检或侵入性手术来提取和分析肿瘤组织的一小部分,缺乏对肿瘤完整性的表述。目前,影像组学具有鉴别病理分级的能力,定量分析这些参数
4、可以为病理分级提供一种高效、无创的方法。常用的影像检查方式包括 线平片、等。线平片常用于肺癌的筛查,由于 线密度分辨率较低,易造成肺小结节的误诊或漏诊。对于肺部可蚌埠医学院学报 年 月第 卷第 期疑病变,会进一步采用 检查,检查密度分辨率较高,清楚显示病灶的位置、大小、边缘及密度等直接征象,但对于病理分级的诊断能力尚不足,且检查费用较高,辐射性较强。与上述检查方式相比,排 扫描机可很大程度上减少病人受到的辐射剂量,提高肺小结节的检出率,经能谱 的后处理,可实现多参数成像,在病理分级的判断上具有更高的应用价值。影像组学是一种新的研究方法,可高通量地获取和分析大量描述肿瘤特征的影像特征,并在解析相
5、关肿瘤的病理分级中发挥重要作用。故本文对 影像组学在 病理分级中的应用价值进行研究,现作报道。资料与方法 一般资料收集蚌埠医学院第一附属医院 年 月至 年 月 例经病理证实为 且病理分级明确的病人临床资料,纳入标准:()入院前未接受任何治疗;()接受能谱 平扫(管电压为 及 );()病灶的实性部分较大且足够测量;()经病理活检已确定病理分级。排除标准:()所获得的影像图像质量差或存在运动伪影、病人影像资料不全;()伴有阻塞性肺部炎症及肺结核;()病灶中有较大的囊变坏死、空洞干扰实性部分的测量。例病人中低级别组(病理分级、级)共 例,级 例,级 例,男 例,女 例,年龄 岁,平均()岁;高级别组
6、(病例分级级)例,男 例,女 例,年龄 岁,平均()岁。组在年龄和性别方面均具有可比性。方法 影像学检查 采用美国通用电器()公司生产的 排 对所有病人进行胸部平扫,扫描前确认病人有无相应的检查禁忌证,同时对病人进行常规的呼吸训练。检查时病人需仰卧,双臂上举,自胸廓上口到足侧进行扫描,使肺部病灶完全被扫描到。能谱 扫描条件为:管电压瞬时切换 、,管电流最大限值为 ,自动毫安技术以 瞬时切换,层厚及层距均为 ,准直宽度为 ,螺距为 ,窗宽 ,窗位。应用能谱 的成像模式,将扫描获得的单能量图像行 薄层重建,并传至 工作站,所有病人的 图像以 格式从工作站导出。图像处理及数据采集由 名具有 年以上工
7、作经历的放射科医生从 上筛选图像,意见不一致时由第三名高年资主任医师决定。将经过后处理技术后获得的层厚和层距都为 的影像图像上传至达尔文智能科研平台上(:),由 名高年资放射科医生进行双盲法手动进行感兴趣区()的勾画,进行勾画时要注意避开明显的血管支气管影、坏死、钙化、空洞及肺不张等,尽量选取图像中 的最大层面进行勾画,勾画时尽量包括肿瘤的边界(见图)。通过达尔文智能科研平台(:)共提取 个影像组学特征,通过最大最小值归一化将每一维度特征曲线拉伸到指定的区间内用于对原始的特征向量进行拉伸、标准化或者归一化操作。以支持向量机构建影像组学模型,绘制 曲线评估模型诊断效果,认为差异有统计学意义。统计
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