【摘要】：目的:近期的研究已經表明MR檢查在放射組學分析上的是可行的,在定義某些腫瘤特征上也是具有價值的,但是少有以MR為基礎的直腸癌放射組學特征分析的研究資料。本課題是判斷從直腸癌MR-T2WI圖像中提取的放射組學特征與直腸癌淋巴結轉移情況之間是否有相關性。方法:本課題為回顧性分析。研究對象為2016年3月至2018年1月之間共91位進行了手術的直腸癌患者。根據(jù)患者的術后淋巴結轉移情況,將患者隨機分為訓練集(n=61)和驗證集(n=30)兩組,其年齡、性別均無統(tǒng)計學差異(P=0.485、0.75)。由兩名經驗豐富的放射科醫(yī)生使用3D-slicer軟件進行腫瘤感興趣區(qū)(ROI)的確定,并在高分辨T2WI上逐層勾畫出各個病例的全腫瘤體積,得到各個病例的LABLE文件,再導入3D-slicer軟件中,分別提取共1314種放射組學特征。為了實現(xiàn)結果可靠,需要實行最小絕對收縮與選擇算子(LASSO)回歸分析的方法進行結果篩選。在回歸分析中,通過計算曲線下面積(AUC)來評估模型的有效性。結果:1.訓練集和驗證集中入組病例的性別、年齡均無統(tǒng)計學差異(P0.05)。2.訓練集和驗證集中入組病例的淋巴結轉移情況無統(tǒng)計學差異(P0.05)。3.統(tǒng)計訓練集的放射組學特征數(shù)據(jù),通過LASSO模型篩選并建立5個放射組學特征組成特征標簽,得到放射組學公式:Rad-score =-1.045004900-0.136274513X 1og-sigma-5-0-mm-3D_glcm_Correlation+0.008792035 ×log-sigma-5-0-mm-3D_glcm_Imcl-0.046635220 ×wavelet-HHL_firstorder_Skewness+0.126077129 ×wavelet-HLH_gldm_SmallDependenceLowGrayLevelEmphasis-0.015831674Xwavelet-HLH_glcm_JointAverage并通過受試者曲線的曲線下面積(AUC)得到最佳界值:1.004。4.分別在訓練集和驗證集中使用受試者曲線(ROC)表達放射組學標簽,利用曲線下面積(AUC)評估放射組學標簽預測直腸癌淋巴結的效能:①訓練集 AUC 為 0.87(0.70)(95%CI:0.7871-0.9602,敏感性:87.5%,特異性:82.2%)。②驗證集 AUC 為 0.88(0.70)(95%CI:0.7545-1,敏感性:87.5%,特異性:81.8%)。結論:運用從MR-T2WT圖像得到的放射組學特征組成的放射組標簽.在預測直腸癌患者是否有淋巴結轉移是具有一定的可行性的。
【圖文】：

邐基于ＭＲ－Ｔ２ＷＩ放射組學預測直腸癌淋巴結轉移的研究邐逡逑第二章材料與方法逡逑從我院病理科收集了從２０１６年３月到２０１８年１月的共７９２名病理證實為直逡逑腸癌的患者的臨床資料。最終獲得９１個符合納入標準的圖像。將這些圖像的高逡逑分辨Ｔ２ＷＩ圖像導入３Ｄ－ｓｌｉｃｅｒ軟件，由兩名三年以上工作經驗的放射科醫(yī)生勾逡逑畫出腫瘤的感興趣區(qū)（Ｒ０Ｉ）。提取相應放射組學特征，運用統(tǒng)計學方法分析其逡逑與淋巴結轉移的相關性。逡逑

確認無誤后，點擊“Ｆｉｌｅ－ｓａｖｅ”將后綴為“ｌａｂｌｅ”的條目以“ｉｍｇ／ｈｄｒ”逡逑的格式保存到目標文件夾。逡逑圖１為３Ｄ－ｓｌｉｃｅｒ軟件的基本信息；圖２為腫瘤圖像分割的示意。逡逑３ＤＳｉｉｃｅｒ逡逑｜邐—邐—邐邋ｊ逡逑Ｉ邋ｚ－＾Ｓｍ逡逑３ＤＳＩｔｃｅｒ逡逑Ｏｒｉｇｉｎａｌ邋ａｕｔｈｏｒ（ｓ）邋Ｔｈｅ邋Ｓｌｉｃｅｒ邋ＣｏｍｍｕｎＳｔｙｉ＾３逡逑Ｓｔａｂｌｅ邋ｒｅｌｅａｓｅ邐４．３．１邋／邋１９邋Ｄｅｃｅｍｂｅｒ邋２０１７；邋２逡逑ｍｏｎｔｈｓ邋ａｇｏ逡逑Ｗｒｉｔｔｅｎ邋ｉｎ邐Ｐ＞＊ｔｈｏｎ，邋Ｑｔ逡逑Ｏｐｅｒｓｔｍｇ邋ｓｙｓｔｅｍ邋Ｌｉｎｕｘ，邋Ｍ＾ｃ邋ＯＳ邋Ｘ，，邋Ｗｉｎｄｏｗｓ逡逑Ｓｉｚｅ邐２００ＭＢ逡逑Ａｖｓｉｌａｂｌｅ邋ｉｎ邐Ｅｎｇｌｉｓｈ逡逑Ｔｙｐｅ邐Ｓｃｉｅｎｔｉｆｉｃ邋ｖｉｓｕａｌｉｚａｔｉｏｎ邋ａｎｄ逡逑ｉｍａｇｅ邋ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ逡逑Ｌｉｃｅｎｃｅ邐ＢＳＤ－ｓｔｙｌｅ逡逑Ｗｅｂｓｉｔｅ邐ｗｖｖｖｗ邋．ｓｌｉｃｅｒ．ｏｒｇ邋＾逡逑圖２．邋３Ｄ－ｓｌ邋ｉｃｅｒ軟件基本資料逡逑如圖２示：本次課題研究使用的是３Ｄ－ｓｌ邋ｉｃｅｒ４．邋８．邋１版本
【學位授予單位】：湖南師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：R735.37;R445.2

【參考文獻】

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