MRI影像组学预测肝外胆管癌腹部淋巴结转移价值研究.pdf
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1、四川医学2 0 2 3年9 月第44卷(第9 期)Sichuan Medical Journal,2023,Vol.44,No.9947:doi:10.16252/ki.issn1004-0501-2023.09.010论著MRI影像组学预测肝外胆管癌腹部淋巴结转移价值研究王小勇,曾艳艳,李运兴,杨春梅”,舒健2(1.西南医科大学放射诊断学专业,四川泸州6 46 0 0 0;2.西南医科大学附属医院放射科,四川泸州6 46 0 0 0)【摘要】目的探讨MRI影像组学术前预测肝外胆管癌患者淋巴结转移的价值。方法回顾性分析6 3例肝外胆管癌患者的MRI图像,按8:2 随机将淋巴结分为训练组(n=6
2、5)及验证组(n=16)。利用飞利浦ISD软件于轴位DWI图像手动勾画局部淋巴结的三维感兴趣区,并复制到对应的ADC图上,利用RyRadiomics软件包提取影像组学特征。采用皮尔逊相关系数及Kruskal-Wallis算法筛选出30 种最佳影像组学特征,使用支持向量机建立影像组学模型。利用受试者工作特征曲线评价模型预测效能。结果良、恶性淋巴结的短径(P=0.009)、长径(P=0.002),差异有统计学意义;最终14种影像组学特征参与建立MRI影像组学模型,影像组学模型在训练集及测试集中曲线下面积分别为0.8 9 5及0.917。结论基于淋巴结本身的MRI影像组学模型能较好地预测肝外胆管癌患
3、者的淋巴结转移,有助于指导临床选择精准淋巴结清扫范围并改善患者预后。【关键词】肝外胆管癌;磁共振成像;淋巴结转移;影像组学;支持向量机【中图分类号】R445.2Investigating the Value of MRI Radiomics for Predicting Abdominal Lymph Nodes Metastasis in Patients with Extra-hepatic Cholangiocarcinoma.Wang Xiaoyong,Zeng Yanyan,Li Yunxing,et al.1.Southwest Medical University Diagnos
4、tic Ra-diology,Luzhou,Sichuan 646000;2.Department of Radiology,Affliated Hospital of Southwest Medical University,Luzhou,Sichuan646000,ChinaAbstract Objective To investigate radiomics value based on MRI in predicting lymph node metastasis in patients with ex-trahepatic cholangiocarcinoma before oper
5、ation.Methods MRI images of 63 patients with extrahepatic cholangiocarcinoma were ret-rospectively analyzed.All lymph nodes were randomly divided into training group(n=65)and validation group(n=16)on a ratio of8:2.The lymph nodes 3D regions of interest were manually delineated on the axial diffusion
6、 weighted imaging(DWI)using PhilipsISD software and copied to the corresponding apparent diffusion coefficient(ADC)image.Radiomics features of lymph nodes were ex-tracted using the RyRadiomics package.The 30 optimal radiomics features were selected using Pearson correlation coefficient(PCC)and the K
7、ruskal-Wallis algorithms.A support vector machine(SVM)was used to build the radiomics model.The diagnostic effciencyof the radiomics model was evaluated using receiver operating characteristic curve(ROC).ResultsThere were statistically difer-ences in max diameter(P=0.002)and min diameter(P=0.009)bet
8、ween benign lymph nodes and maligant lymph nodes.The 14radiomics features finally used to build the radiomics model.The AUC of radiomics model was 0.895 in training group and 0.917 invalidation group.Conclusion MRI radiomics model based on the lymph nodes could accurately predict lymph node metastas
9、is in pa-tients with extrahepatic cholangiocarcinoma,which could help guide clinical selection of precise lymph node dissection area and im-prove prognosis of patients.Key words extrahepatic cholangiocarcinoma;MRI;lymph node metastasis;radiomics;support vector machine【文献标志码】A【文章编号】10 0 4-0 50 1(2 0
10、2 3)0 9-0 9 47-0 6肝外胆管癌是一种起源于胆管上皮细胞的相对罕见的恶性肿瘤,经淋巴系统转移是常见的转移方式,伴有淋巴结转移的患者预后较差,术后复发率高 。扩大淋巴结切除范围是提高患者生存率的关键,但会增加患者术后并发症的风险 2 。故术前准确预测淋巴结状态有助于确定准确淋巴结切除范围,提高治疗效果通信作者,E-mail:948同时降低手术风险。肝外胆管癌患者淋巴结转移的术前诊断主要依靠B超、CT、M R I 及PET-CT等影像学检查中淋巴结的大小、包膜是否完整等信息,但其准确性不理想 3。影像组学通过提取影像中巨量的定量信息,有可能对淋巴结状态进行精准预测。已有研究发现利用影
11、像组学分析肝外胆管癌原发灶可以预测局部有无淋巴结转移 4-7 ,但该方法不能评估淋巴结转移的具体区域,对影像学发现的淋巴结也不能有效评估其是否转移。本研究拟利用影像组学分析淋巴结本身以判断肝外胆管癌患者影像上所显示的局部淋巴结是否转移,现报告如下。1资料与方法1.1一般资料:回顾性分析我院2 0 12 年至2 0 2 1年6 3例肝外胆管癌患者资料,所有患者均行肝外胆管癌根治术或开腹探查术治疗,且均进行了淋巴结切除及病理组织学检查。外科医生按照日本胆管癌学会提出的腹部淋巴结分区标准记录手术切除的淋巴结的位置及大小,这使得病理科医生和放射科医生能够将病理结果和放射学结果联系起来。所有淋巴结均被分
12、为良性或恶性两类,在同一站内有多个淋巴结的情况下,只分析最大的淋巴结。纳入标准:经病理学确诊为肝外胆管癌的患者;术前2 周内行腹部MRI检查的患者。排除标准:同时患有其他肿瘤的患者;手术及标本病理组织学检查未检出淋巴结的患者;MRI图像欠清晰或序列不全的患者。患者的年龄、性别、肿瘤位置,MRI发现淋巴结的淋巴结区域、数目、大小、ADC值,病理学发现淋巴结的区域、大小、数目等临床病理信息均被记录并分析。感兴趣区分制特征提取形态学特征14种一阶特征2 8 5种灰度共生矩阵特征420种灰度游程特征240种灰度大小矩阵特征240种注:选择肝外胆管癌的轴位DWI、A D C图像,使用ISD软件逐层手动勾
13、画感兴趣区,并提取影像组学特征。采用皮尔逊相关系数及Kruskal-Wallis算法筛选出30 种最佳影像组学特征。采用支持向量机建立模型预测肝外胆管癌患者的淋巴结转移,并采用受试者工作曲线评估模型性能图1本研究的流程图四川医学2 0 2 3年9 月第44卷(第9 期)Sichuan Medical Journal,2023,Vol.44,No.91.2检查方法:所有患者均进行腹部MR扫描(Achie-vea3.0TMR扫描仪,飞利浦,阿姆斯特丹,荷兰,16 通道腹部线圈)。检查前禁食4h以上,扫描前进行呼吸训练,不能屏气者采用呼吸触发扫描。扫描范围为横顶部到十二指肠水平部。扫描序列主要包括:
14、轴位双回波化学位移(dual fast field echo,dual FFE)T1加权成像(T1weighted imaging,T1WI),轴位T1高分辨各向同性容积检查(high resolution isotropic volume excita-tion,THRIVE),轴位呼吸触发快速自旋回波(turbo spinecho,TSE)脂肪抑制T2加权成像(T2weighted ima-ging,T2WI),轴位弥散加权成像(diffusion weighted im-aging,DWI),冠状位 TSE T2WI,MR 胆胰管成像(MRcholangiopancreatography
15、,M R CP)及3期动态增强扫描。选用DWI序列进行研究,DWI扫描参数:回波时间52ms,重复时间9 34ms,b值为0 和8 0 0 s/mm或0、600及10 0 0 s/mm,翻转角度9 0,激励4次,矩阵100124,观察范围2 8 0 mm305mm,层厚7 mm,层间距 1 mm。1.3图像分割和特征提取:所有患者的MR图像均传输至后处理工作站(Philips Extended MR Workspace V2.6.3.4)获取表观弥散系数(apparent diffusion coeffi-cient,ADC)图像。由放射科医师 A(2 年影像学诊断经验)使用飞利浦ISD(In
16、telliSpace DiscoveryV3.0.4)软件在轴位DWI图像中沿淋巴结边缘1 2 mm逐层进行手动勾画,避开血管、胆管及坏死组织,并复制到对应的ADC图像上,两周后由放射医师A与放射医师B(3年影像学诊断经验)以同样的方法勾画2 0 枚随机挑选的淋巴结,并计算组内相关系数及组间相关系数评估可重复性。使用ISD软件自带的PyRadiomics软件包分别提取119 9 种影像组学特征(包括14种形态特征筛选模型建立与评价支持向量机皮尔逊相关系数Kruskal-Wallis算法学特征,2 8 5种一阶特征,42 0 种灰度共生矩阵特征,240种灰度游程特征,2 40 种灰度大小矩阵特征
17、)。注:采用ISD软件手动勾画ROI,避开邻近的血管、胆管及坏死组织。沿肿瘤边缘1 2 cm进行勾画以降低部分容积效应图2 肝外胆管癌患者淋巴结的勾画四川医学2 0 2 3年9 月第44卷(第9 期)SichuanMedical Journal,2023,V o l.44,No.91.4特征筛选:排除组间相关系数或组内相关系数 0.9 0,则删除其中一个;最后采用Kruskal-Wallis算法进行特征筛选,计算每个特征的F值,保留F值最大的30 个影像组学特征。F值的计算公式如下所示:TPP=TP+FPTPR=TP+FNF值=2 PRR+R以上公式中P为精确率,R为召回率,TP为恶性淋巴结中
18、预测结果为恶性的淋巴结数目,FN为恶性淋巴结中预测结果为良性的淋巴结数目,TN为良性淋巴中预测结果为良性的淋巴结数目,FP为良性淋巴中预测结果为恶性的淋巴结数目。1.5模型构建:按8:2 随机将淋巴结分为训练组和验证组。通过合成少数过采样技术(synthetic minorityoversampling technique,SMOTE)平衡样本数量差距。采用Mean Normoalizationg进行数据标准化,将每个特征向量减去特征性向量的平均值,再除以向量的长度。采用支持向量机(supportvectormachine,SVM)整合最佳组学特征建立预测模型,通过五折交叉验证自动调整最终所选
19、特征数,并计算影像组学评分 Rad-score。采用受试者特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)曲线下面积(area under curve,AUC)、敏感度及特异度评价模型性能。以上分析均采用Python(V3.7.6)软件的Feature Explorer Pro(FAEPro V 0.4.2)完成。1.6统计学方法:采用SPSS26.0进行统计学分析,呈正态分布且满足方差齐性的变量通过独立样本t检验影像学特征阳性淋巴结(n=19)长径(cm)1.660(1.230,2.010)短径(cm)1.080(0.840,1.420)最大
20、ADC值(10 3mm/s)1.576 0.442最小ADC值(10 3mm/s)1.051(0.778,1.225)平均 ADC 值的值(10 3 mm/s)1.219(1.004,1.555)949.比较,不服从正态分布或方差不齐的变量通过Mann-Whitney U-test进行比较。P0.05为差异有统计学意义。2结果2.1一般情况:6 3例肝外胆管癌患者资料,见表1,其中男39 例,女2 4例,年龄2 7 7 9 岁,平均(56.312.3)岁。6 2 例患者共获得目标淋巴结8 1枚(转移19枚,非转移6 2 枚),其中肝总动脉淋巴结2 8 枚,肝十二指肠韧带淋巴结35枚,胰头后淋巴
21、结15枚,主动脉旁淋巴结3枚。通过Mann-WhitneyU-test良、恶性淋巴结的短径(P=0.009)、长径(P=0.002)差异有明显统计学意义,淋巴结短径与长径在预测淋巴结转移时AUC值分别为0.6 9 9、0.7 41,见表2。表1患者临床病理特征淋巴结转移阳性淋巴结转移阴性临床病理特征患者(n=23)年龄(岁)57.0 12.8性别(n)男女位置(n)肝门胆总管中段胆总管下段分化程度(n)低分化中分化高分化神经侵犯(n)阳性阴性脉管侵犯(n)阳性阴性表2 淋巴结常规影像学特征阴性淋巴结(n=62)1.275(1.095,1.500)0.880(0.778,1.103)1.663
22、0.2921.110(0.960,1.326)1.335(1.184,1.560)P患者(n=40)55.9 12.11425915111113112654721111510101330931437Z/tZ=.-3.160Z=-2.620t=1.001Z=1.538Z=-1.7720.5340.8980.2610.1840.1290.002P0.0020.0090.2080.1240.0769502.2特征筛选:DWI图和ADC图均提取了119 9 种影像组学特征,排除有空值及组间相关系或者组内相关系数低于0.7 5的特征后剩余2 0 51种影像组学特征,采用PCC及Kruskal-Walli
23、s算法进行降维后筛选出30种F值最大的影像组学特征。2.3模型建立:最终14种影像组学特征用于后续影像组学模型的建立,使用SVM建立的影像组学模型预测肝外胆管癌患者淋巴结转移训练组AUC=0.895,敏感度为0.8 6 7,特异度为0.7 55,验证组AUC=0.917,敏感度为0.7 50,特异度为1.0 0 0(见图3)。Rad-score的计算公式如下:Radscore=0.27-1.01x2+0.386x,+0.556x4+0.214xs-1.408x+0.312x,+0.602xg+1.683x。+0.0 8 6 x 1o 1.57 5x 1+0.147x 12 0.476x 13-
24、1.629x 14公式中114分别表示表3中1 14号影像组学特征。模型的cut-off值=0.0 35,当淋巴结的Rad-score-0.035时该淋巴结的预测结果为恶性。表3参与模型建立的特征及相关系数编号影像组学特征1DWL_wavelet_LHL_glcm_IdmnDWI_wavelet_LLH_glrlm_ShortRunLowGrayLevelEm-2phasisDWI_wavelet_LLH_glszm_HighlntensityLargeAreaEm-3phasis4DWL_wavelet_HLH_glcm_DifferenceVarianceDWI_wavelet_HLH_g
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