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    基于mp-MRI影像组学预...leason分级的价值探讨_于娟.pdf

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    基于mp-MRI影像组学预...leason分级的价值探讨_于娟.pdf

    1、收稿日期 修回日期 作者单位 蚌 埠医学 院第 一附属 医院 放 射 科,安 徽 蚌 埠;蚌埠医学院 医学影像诊断学教研室,安徽蚌埠;北京医准智能科技有限公司,北京作者简介 于 娟(),女,硕士,住院医师通信作者 马宜传,硕士研究生导师,主任医师,教授:文章编号()影像医学基于 影像组学预测前列腺癌 分级的价值探讨于 娟,谢宗玉,陈艾琪,陈 路,刘 浩,马宜传摘要目的:探讨多参数磁共振成像()影像组学预测前列腺癌 分级的价值。方法:回顾性分析 例前列腺癌病人,根据病理结果分为 评分高危组(分)、评分低危组(分),在 横断面、图(值、)上手动勾画病灶后进行影像组学特征的提取及量化,将所选病例数据

    2、特征随机分为训练组与测试组(测试集比例为 ),构建支持向量机分类模型,得到训练组与测试组的 曲线及曲线下面积()。结果:评分高危组 例,评分低危组 例,其中训练组 例(高危组 例、低危组 例),测试组 例(高危组 例、低危组 例),、图影像组学支持向量机模型训练组的 为 ,测试组 为 ,准确率为(:);、图影像组学联合 值支持向量机模型训练组的 为 ,测试组 为,准确率为(:);经 验证,两者差异无统计学意义()。结论:影像组学预测前列腺癌 分级有较高的参考价值。关键词 前列腺肿瘤;影像组学;分级中图法分类号 文献标志码 :,(,;,;,):,()()(,),(),():,()(),(:),(

    3、:)():;前列腺癌是威胁男性生命健康的恶性肿瘤之一,发病率全世界范围内排第二,前列腺癌的早期诊断与治疗至关重要,其中多参数磁共振成像()检查的重要性,已得到国内外广泛学者的验证,对于诊断前列腺临床显著性癌有很好的价值。年更新的 版本对于 的技术要求是多方位的 成像(横轴位、冠状位和 或矢状位);扩散加权成像,图建议 值范围 、,高 值的蚌埠医学院学报 年 月第 卷第 期 也很有必要;以及动态对比增强。前列腺癌病理应用最广泛的 分级系统,评分分数直接影响着前列腺癌的预后,分数越高,恶性程度越高,病人预后越差。影像组学是近些年的研究热点,已有不少研究证明,人工智能通过大量的数据分析影像组学特征,

    4、能够准确地进行影像诊断、治疗效果评估以及预后判断。本文旨在研究 基础上应用影像组学能否准确预测前列腺癌 分级,预测病人预后。现作报道。资料与方法 一般资料回顾性分析 年 月至 年 月蚌埠医学院第一附属医院经手术或穿刺病理证实的前列腺癌病人资料。纳入标准:所有病人术前 个月内行 检查;图像清晰有效,且参数设置符合 版本技术要求。排除标准:病人行 检查前已进行过前列腺疾病相关治疗;图像质量差,无法有效勾画出病灶进行智能分析;病人实验室检查前列腺特异性抗原()值缺失。最终 例前列腺癌病人纳入本研究,年龄 岁,范围为 ;低危组 评分为 级的 例(、分);高危组 评分为 级的 例(、分)。采用随机分组法

    5、将所有病例分为训练组 例和测试组 例,测试集比例为 。扫描方法及技术参数采用 磁共振成像仪,通道腹部线圈,后处理站。病人取仰卧位,检查前适度充盈膀胱。检查序列符合前列腺 技术规范要求,包括常规平扫、高分辨(序列,层厚,层间距,)、扩散加权成像(值选择为、,选择 序列,层厚 ,层间距,),高分辨、扫描范围包括整个精囊腺及前列腺,序列与 序列扫描层面一一对应,应用后处理软件得到 图像。影像组学数据处理与模型建立两名在前列腺疾病 诊断方面有丰富经验的医生利用达尔文科研平台在高分辨 横轴位以及 图上分别手动勾画病灶最大层面的,并对 组间 的勾画差异作一致性检验。在达尔文平台上创建实验,平台自动对病灶

    6、的特征进行提取,对提取的特征数据进行预处理,测试集比例选择 ,将特征数据降维,每一维度特征线性拉伸到区间内。最优特征筛选个数 值选择,构建支持向量机模型,在训练组及测试组中绘制 曲线,应用方差值评估影像组学特征与 高危组、低危组是否有相关性,并对模型进行 折交叉验证。国际泌尿病理协会()将前列腺癌 分级划分为 个等级。级:分;级:分、分、分、分。其中 将 分、分区分开,前者为低危组,后者为高危组。统计学方法 采用受试者工作曲线()和 实验验证。结果 影像组学特征对 例病人的前列腺癌病灶 提取了 个特征(见图);通过模型筛选,保留 个最重要的影像特征纳入实验,包括 相关特征 个、图相关特征 个以

    7、及 值(见图)。模型效能、图影像组学模型在 评分高危组、评分低危组之间差异 ,有统计学意义(),训练组 曲线下面积()为 (),测试组 为(),准确率 (见图)。、图影像组学联合 值在 评分高危组、低危组之间差异有统计学意义(),训练组 为 (),测试组 为 (),准确率 (见图)。组测试组模型进行 折交叉验证(见图),组实验 经 实验验证差异无统计学意义()。讨论 分级评分系统是目前临床应用最广泛的前列腺癌组织学评价系统,决定病人的治疗方式及预后评估,分与 分评分总分虽一致,但 分主要结构恶性程度更高,年欧洲泌尿外科学会指南提出对于穿刺结果为 分的病人应采取积极治疗;分病人总体生存率低于 分

    8、,因此本组实验中将 分及以下的病例分为低危组,分及以上的病例分为高危组,具有重要的临床应用价值。年欧洲泌尿外科学会指南中关于前列腺癌早期诊断中,推荐 筛查、前列腺 检查及前列腺穿刺,且强烈推荐在前列腺 有阳性发现时行前列腺穿刺,因此无创性的 筛查、前列腺 检查在前列腺癌的诊断中具有非常可信的价值。前列腺 检查中高分辨、图更为重要,逐渐成为研究热点,拥有缩短病人检查时间、避免对比剂不良反应事件发生等优点。影像组学是近年来影像医学方向的研究热点,为精准评估肿瘤的生物学行为提供了全新的方式,本研究基于 高分辨、图,通过勾画病灶 的方式提取病灶大量的影像特征数据进行分析,样本量达 例,提取了 个特征,

    9、将特征数据降维处理,通过最优特征筛选,利用样本方差 值,评估特征与分类标签的线性相关性,最终选择了 个最具重要性的特征进行前列腺癌恶性程度的预测,特征重要性排名中,平方根一阶偏度和 灰度矩阵相关特征以及 平方根一阶峰度排在了前三位,说明一阶直方图和灰度相关矩阵对于影像组学评估价值较高,其特征与前列腺癌的恶性程度相关,其余较重要的有 基于 形状特征及、图的高阶纹理特征等,说明以上影像组学特征均与肿瘤的恶性程度有关,对于影像组学的评估有一定的作用价值。本研究构蚌埠医学院学报 年 月第 卷第 期建的支持向量机分类模型能够较好地通过影像组学特征预测 评分的高危、低危,测试组的 曲线较好的验证了训练组的

    10、预测效能,训练组 曲线下面积 为,测试组 曲线下面积 为 ,并且使用了 折交叉验证模型,使训练组的预测效能更有说服力,本研究结果与国内部分研究结果相一致。血清学 是前列腺癌最具特征性的肿瘤标志物,在前列腺癌的早期检测中无法被其他检测替代,本试验将 值作为临床特征,与、图影像组学特征联合构建支持向量机模型,其对前列腺癌 分级的预测价值高于单纯应用 图影像组学,训练组 为 ,测试组 为 ,验证得出两者 曲线下面积的差异无统计学意义,结果说明,联合 值对于 影像组学预测前列腺癌恶性程度贡献价值不高,联合 值的预测效能只在一定程度上稍高于单纯应用 图影像组学的预测效能,可能原因在于前列腺特异性抗原对于

    11、前列腺癌的检出具有较高的价值,但不能够很好地提示其恶性程度。本研究的局限性:()病灶 的手动勾画,本研究结合、及 图手动勾画病灶,每个序列的病灶影像可互相匹配,与临床病理病灶部位吻合度较高,但仍具有主观性及不确定性,病灶勾画花费时间较长,不利于进行大样本大数据研究;且 取病灶最大层面进行二维勾画,病灶体积等三维数据丢失,不利于提取病灶的所有影像特征。()构建支持向量机模型参数设定缺乏规范化设计及标准参考,不同设计者之间可能存在差异造成模型预测效能的不同。()本研究未对 值进行分层探讨,原因一是 值分层后每组病例量不足以研究影像组学,二是目前应用前列腺影像组学对于 分级预测的价值分析中对于联合

    12、值且对 值分层探讨的文献数据较少,预测效能有待研究,期望在未来病例数足够时对 值进行分层探讨。综上,本研究利用 影像组学构建模型预测 分级有较高的应用价值,评分高危组与低危组间影像特征差异有统计学意义,有较高的临床应用价值,可为临床诊疗及预后评估提供重要参考。参考文献 方友强,周祥福 版欧洲泌尿外科学会前列腺癌诊疗指南更新要点解读 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版),():,:,:王良,陈敏,沈钧康 与时俱进,积极推广前列腺 检查和诊断规范 中华放射学杂志,():,:,():中华放射学杂志前列腺疾病诊疗工作组,中华放射学杂志编辑委员会 前列腺癌 检查和诊断共识(第二版)中华放射学杂志,():赖亚明

    13、,韩斌,吴斌 评分对前列腺癌转归预测意义 中华肿瘤防治杂志,():郁义星,王希明,张妤,等 能谱 影像组学特征鉴别肺癌结节与炎性结节的价值 中华放射学杂志,():周晶,刘泽华,谭红娜,等 多参数 影像组学特征术前预测三阴性和非三阴性乳腺癌的价值 中华放射学杂志,():赵明,滕晓东,何向蕾,等 年国际泌尿病理协会前列腺癌分级系统新进展和新的预后分组 中华病理学杂志,():范宇,何志嵩 版 前列腺癌指南更新解读之一中华泌尿外科杂志,():,(),:,:,:许华,戴波 版 前列腺癌指南更新解读之二 中华泌尿外科杂志,():,:,:张洪涛,胡泽宇,王海屹,等 双参数 影像组学对前列腺癌 分级的诊断价值 中华放射学杂志,():(本文编辑 刘畅),


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