【摘要】：目的:研究基于多期動(dòng)態(tài)增強(qiáng)(Dynamic contrast-enhanced,DCE)MRI原始圖像的影像組學(xué)聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)以預(yù)測(cè)前列腺癌(Prostate cancer,PCa)的侵襲性。方法:收集2016年1月至2018年5月在我院進(jìn)行磁共振檢查并經(jīng)活檢證實(shí)為前列腺癌的40位患者,每位患者的活檢均在磁共振檢查后4周內(nèi)進(jìn)行。收集每位患者的臨床與影像資料,根據(jù)時(shí)間-信號(hào)強(qiáng)度曲線,在原始DCE-MRI圖像上腫瘤強(qiáng)化的第一期和最強(qiáng)一期上逐層勾畫病灶,并自動(dòng)計(jì)算出每個(gè)病灶的1029個(gè)定量影像組學(xué)特征(這些特征可分為四類,類別一為一階特征:通過(guò)常用的基本度量來(lái)定量描繪圖像體素強(qiáng)度的分布,如均值,熵等;類別二為形狀大小特征:反映感興趣區(qū)的三維形狀和各種徑線;類別三為紋理特征:可以量化區(qū)域異質(zhì)性的差異,主要是從灰度游程矩陣(Gray-level run-length matrix,GLRLM),灰度區(qū)域矩陣(Gray-level size zone matrix,GLSZM)和灰度共生矩陣(Gray-level co-occurrence matrix,GLCM)中計(jì)算的紋理特征;類別四為高階特征:主要包括經(jīng)濾波器變換后導(dǎo)出圖像的強(qiáng)度和紋理特征,圖像變換的濾波器如下:指數(shù),平方,平方根,對(duì)數(shù)和小波),構(gòu)成三個(gè)數(shù)據(jù)集:數(shù)據(jù)集-F(基于腫瘤強(qiáng)化的第一期提取)、數(shù)據(jù)集-S(基于腫瘤強(qiáng)化的最強(qiáng)一期提取)和數(shù)據(jù)集-FS(基于第一期及最強(qiáng)一期提取)。然后,依次采用方差選擇法、單變量選擇法及最小絕對(duì)收縮和選擇算子(Least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法進(jìn)行特征降維,篩選出每個(gè)數(shù)據(jù)集的最優(yōu)特征子集。最后,使用5種分類器:邏輯回歸(Logistic regression,LR)、隨機(jī)森林(Random forests,RF)、決策樹(Decision tree,DT)、k-近鄰(K-nearest neighbor,KNN)和支持向量機(jī)(Support vector machine,SVM)利用5-折交叉驗(yàn)證法建立預(yù)測(cè)模型,通過(guò)曲線下面積(Area under the curve,AUC)評(píng)估每個(gè)模型的預(yù)測(cè)性能。將具有最佳分類性能的特征子集與前列腺癌灶的GS評(píng)分(Gleason score,GS)之間進(jìn)行相關(guān)性分析。結(jié)果:經(jīng)過(guò)特征降維過(guò)程,數(shù)據(jù)集-F,-S和-FS中分別得到了8、4和16個(gè)特征作為最優(yōu)子集。數(shù)據(jù)集-F的最優(yōu)子集為:F-軸位最小徑(F-Least Axis-shape)、小波變換(濾波器高-低-高)后的F-中值(F-Median)、小波變換(濾波器高-低-高)后的F-均值(F-Mean)、平方變換后GLSZM中的F-大區(qū)域增強(qiáng)(F-Large area emphasis,LAE)、小波變換(濾波器高-高-高)后GLRLM中的F-長(zhǎng)距離增強(qiáng)(F-Long Run Emphasis,LRE)、指數(shù)變換后GLRLM中的F-長(zhǎng)度不均勻性(F-Run length non-uniformity,RLN)、平方根變換后的F-總能量(F-Total Energy-square root)和F-總能量-一階特征(F-Total Energy-first order statistics)。數(shù)據(jù)集-S的最優(yōu)子集為:S-軸位最小徑(S-Least Axis-shape)、GLSZM紋理特征中的S-大區(qū)域高灰度增強(qiáng)(S-Large area high gray-level emphasis,LAHGLE)、小波變換(濾波器高-高-低)后的S-中值和小波變換(濾波器高-高-低)后的S-均值。數(shù)據(jù)集-FS的最優(yōu)子集為:F-軸位最小徑、S-軸位最小徑、F-總能量-一階特征、對(duì)數(shù)變換后的F-總能量(F-Total Energy-logarithm)、小波變換(濾波器低-低-高)后GLSZM中的S-LAE、GLSZM紋理特征中的S-LAHGLE、小波變換(濾波器高-高-低)后GLSZM中的F-區(qū)域熵(F-Zone entropy,ZE)、小波變換(濾波器高-高-高)后GLRLM中的F-LRE、指數(shù)變換后GLRLM-中的F-RLN、小波變換(濾波器高-高-高)后GLRLM中的S-LRE、小波變換(濾波器高-低-高)后的F-中值、平方根變換后的S-峰度(S-Kurtosis-square root)、小波變換(濾波器高-低-高)后的F-均值、平方變換后GLSZM中的F-LAE、GLSZM中的S-區(qū)域差異(S-Zone Variance,ZV)和小波變換(濾波器高-高-低)后的S-均值。基于數(shù)據(jù)集-F各模型的預(yù)測(cè)性能為:LR(AUC=0.87)、RF(AUC=0.83)、DT(AUC=0.71)、KNN(AUC=0.88)以及SVM(AUC=0.84)�；跀�(shù)據(jù)集-S各模型的預(yù)測(cè)性能為:LR(AUC=0.84)、RF(AUC=0.80)、DT(AUC=0.69)、KNN(AUC=0.82)以及SVM(AUC=0.83)。基于數(shù)據(jù)集-FS各模型的預(yù)測(cè)性能為:LR(AUC=0.93)、RF(AUC=0.82)、DT(AUC=0.77)、KNN(AUC=0.91)以及SVM(AUC=0.90)。在三個(gè)數(shù)據(jù)集中,基于數(shù)據(jù)集-FS的LR具有最佳的預(yù)測(cè)性能(AUC=0.93)。并且該數(shù)據(jù)集中的F-軸位最小徑、S-軸位最小徑、F-總能量-一階特征、對(duì)數(shù)變換后的F-總能量、小波變換(濾波器低-低-高)后GLSZM中的S-LAE、GLSZM紋理特征中的S-LAHGLE、小波變換(濾波器高-高-低)后GLSZM中的F-ZE、小波變換(濾波器高-高-高)后GLRLM中的F-LRE、指數(shù)變換后GLRLM-中的F-RLN和小波變換(濾波器高-高-高)后GLRLM中的S-LRE這10個(gè)特征與GS呈正相關(guān)。同時(shí),基于數(shù)據(jù)集-F模型的預(yù)測(cè)性能普遍優(yōu)于數(shù)據(jù)集-S。結(jié)論:應(yīng)用基于DCE-MRI腫瘤強(qiáng)化的第一期及最強(qiáng)一期原始圖像的影像組學(xué)聯(lián)合機(jī)器學(xué)習(xí)可以無(wú)創(chuàng)、準(zhǔn)確且自動(dòng)地預(yù)測(cè)前列腺癌的侵襲性。
【圖文】：

圖 1 患者納入和排除流程圖 GS：格里森評(píng)分Fig. 1 Flow chart of inclusion and exclusion criteria for patients and tumors.GS: Gleasonscore

61 歲，，患有左側(cè)外周帶前列腺癌（格里森評(píng)分為 3 + 3 = 6 分）（a）T2WI 上腫瘤的位置（箭頭）；（b）表觀彌散系數(shù)圖上腫瘤的位置（箭頭）；（c）腫瘤強(qiáng)化第一期病灶的勾畫（F-1-1）；（d）腫瘤強(qiáng)化最強(qiáng)一期病灶的勾畫（S-1-1）Fig. 2 61-year old man with a tumor of Gleason score 6 (3+3) in the left peripheral zone. (a)
【學(xué)位授予單位】：重慶醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：R445.2;R737.25

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本文編號(hào)：2612060