【摘要】：近年來乳腺癌的發(fā)病率逐年增長,影響患者健康乃至危害患者生命。臨床中經(jīng)活檢穿刺,用免疫組織化學(xué)法將乳腺癌鑒定為4種分子亞型,以指導(dǎo)個體化治療及預(yù)后分析。在探索無創(chuàng)傷、高效率的新型鑒定方法過程中,有研究表明影像特征是潛存的分子亞型標(biāo)記物。然而惡性腫瘤具有高度的異質(zhì)性,異質(zhì)性不僅僅體現(xiàn)于不同腫瘤之間,更多地隱含于同一腫瘤內(nèi)部,并且隨時間演化,它可能阻礙乳腺癌分子亞型的準(zhǔn)確鑒定。為解析瘤內(nèi)血流異質(zhì)性與分子亞型的關(guān)聯(lián)關(guān)系,本研究基于動力學(xué)房室模型對乳腺動態(tài)增強磁共振影像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)進行分解分析。動力學(xué)房室模型中有多種組織類型,各組織的血流活動混合構(gòu)成DCE-MRI信號。由于組織異質(zhì)性的影響和圖像分辨率的限制,在DCE-MRI中呈現(xiàn)的血流活動區(qū)既包含各組織獨立區(qū)域,也包含組織間共享區(qū)域,每一組織的獨立區(qū)與共享區(qū)共同構(gòu)成該組織血流活動完整區(qū)域。本研究將乳腺組織DCE-MRI混合信號分解為3個組織的血流活動子分量,各組織血流活動完整區(qū)域稱之為子分量主區(qū),獨立區(qū)域稱為子分量純凈區(qū),共享區(qū)域稱為子分量混疊區(qū)。與其它乳腺DCE-MRI聚類分區(qū)法對比,結(jié)果表明從子分量主區(qū)DCE-MRI序列中提取的影像特征與分子亞型關(guān)聯(lián)性最強,以其為屬性構(gòu)建的隨機森林預(yù)測模型效果最佳。本論文的具體研究內(nèi)容包括:(1)乳腺癌患者臨床信息與分子亞型的關(guān)聯(lián)性分析統(tǒng)計患者的臨床信息,包括患者年齡、癌癥種類、腫瘤最大徑及經(jīng)期狀態(tài)。根據(jù)分子亞型的不同將病例分成4組,利用χ2、Fisher、ANOVA等檢驗方法分析臨床信息的組間差異。該分析并未發(fā)現(xiàn)與分子亞型顯著相關(guān)的臨床先驗信息。(2)乳腺感興趣區(qū)DCE-MRI凸分析方法分解及其它方法聚類分區(qū)根據(jù)DCE-MRI成像特點,結(jié)合乳房斷層解剖結(jié)構(gòu),通過人-機結(jié)合的方式精細(xì)分割腫瘤及基質(zhì)區(qū)域后,用兩種方式對其進行分區(qū):1)依據(jù)動力學(xué)房室模型用凸分析方法對感興趣區(qū)域DCE-MRI進行分解,確定各組織DCE-MRI的子分量主區(qū)、純凈區(qū)及混疊區(qū)。2)依據(jù)時間-強度曲線(time-intensity curve,TIC)用其它方法對感興趣區(qū)域DCE-MRI進行聚類分區(qū),確定其子區(qū)域以供對比分析。(3)乳腺組織子分量區(qū)域影像特征與分子亞型的關(guān)聯(lián)性分析提取腫瘤及基質(zhì)子分量區(qū)域影像特征,包括DCE-MRI序列的統(tǒng)計特征及紋理特征。利用Logistic回歸分析單個影像特征與分子亞型的關(guān)聯(lián)性;根據(jù)子分量區(qū)域的高關(guān)聯(lián)影像特征數(shù),定量評價該區(qū)與分子亞型的關(guān)聯(lián)度,并與其它聚類分區(qū)進行對比。該分析結(jié)果表明乳腺腫瘤子分量主區(qū)與分子亞型的關(guān)聯(lián)性最強。(4)乳腺組織DCE-MRI子分量區(qū)域影像特征預(yù)測分子亞型基于隨機森林算法以乳腺組織不同子分量區(qū)的影像特征為屬性,構(gòu)建多種分子亞型預(yù)測模型,對模型預(yù)測效果進行評價與對比。結(jié)果表明腫瘤子分量主區(qū)對分子亞型預(yù)測效果最好,顯著高于未分解腫瘤整體區(qū)域及其它聚類分區(qū)法確定的子區(qū)域;腫瘤與基質(zhì)子分量主區(qū)的預(yù)測模型相融合,對分子亞型的預(yù)測性能顯著提高。通過對比實驗證明,異質(zhì)性乳腺組織DCE-MRI子分量主區(qū)影像特征與分子亞型的關(guān)聯(lián)性最強,以其為屬性構(gòu)建的隨機森林預(yù)測模型效果最佳。乳腺組織DCE-MRI分解分析方法能為臨床中鑒定分子亞型提供更有效的影像信息,是潛在的分子亞型影像標(biāo)記。
【圖文】：

探索新型分子亞型標(biāo)記物成為國內(nèi)外研究熱點。隨著醫(yī)學(xué)成像技術(shù)的不斷革新和影逡逑像分析方法的相繼進步，影像特征與分子亞型的關(guān)聯(lián)性研究受到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注［３１＿３７］。逡逑Ｍａｃｉｅｊ等［３６］基于ＤＣＥ－ＭＲＩ研究了腫瘤及背景實質(zhì)組織的增強特征，揭示出ＤＣＥ－ＭＲＩ影像逡逑特征與Ｌｕｍｉｎａｌ邋Ｂ型乳腺癌存在關(guān)聯(lián)性。Ｓｈａｎｎｏｎ等［３５］利用ＤＣＥ－ＭＲＩ影像特征設(shè)計／邋Ｂａｓａｌ－逡逑ｌｉｋｅ乳腺癌識別模型，其方法對良性病變和Ｂａｓａｌ－ｌｉｋｅ的識別能力最強，但從多種亞型乳腺癌逡逑中識別Ｂａｓａｌ－ｌｉｋｅ的能力較低。ＭｉｎｇＦａｎ等［３２］提取了乳腺腫瘤ＤＣＥ－ＭＲＩ的紋理特征，研究了逡逑影像紋理特征與分子亞型標(biāo)記物Ｋｉ－６７的關(guān)聯(lián)性，指出腫瘤內(nèi)異質(zhì)性紋理分析是潛在的乳腺逡逑癌臨床標(biāo)記物。逡逑乳腺影像特征與分子亞型的關(guān)聯(lián)性研究雖已有一定進展，但由于乳腺癌的異質(zhì)性和復(fù)雜逡逑性，目前研究設(shè)計的乳腺癌分子亞型預(yù)測模型仍不能達(dá)到實際臨床要求。逡逑１．４主要內(nèi)容及創(chuàng)新點逡逑為提高用影像特征分析方法預(yù)測乳腺癌分子亞型的能力，給乳腺癌的個體化診治提供科逡逑學(xué)依據(jù)，本研究對乳腺組織動態(tài)增強影像進行分解及分析，并將其應(yīng)用于乳腺癌分子亞型的逡逑預(yù)測。課題獲得了國家自然基金重點項目及國家自然基金面上項目的經(jīng)費資助。逡逑邐

興趣區(qū)域包含的體素數(shù)量，，Ｓ等增強序列數(shù)（本數(shù)據(jù)中Ｓ＝５）。依據(jù)式（２．１）算出感興趣區(qū)域ＤＣＥ－逡逑ＭＲＩ每一體素的ＴＩＣ（ｉ），感興趣區(qū)域中每個ＴＩＣ（ｉ）求和取平均即可得到感興趣區(qū)域的ＴＩＣ。逡逑臨床診斷中常見的ＴＩＣ模式有三種類型［２８］，見圖２．１（ｂ）。Ｉ型：在整個造影動態(tài)檢測過程逡逑中磁共振信號緩慢持續(xù)增強；ＩＩ型：造影早期磁共振信號明顯增強，達(dá)到峰值后信號強度在逡逑一段時間內(nèi)保持不變，動態(tài)檢測過程中呈現(xiàn)平臺曲線趨勢；ＩＩＩ：造影早期磁共振信號快速增逡逑強，而達(dá)到峰值后信號強度相對降低，在動態(tài)檢測過程中呈現(xiàn)快速流入流出曲線趨勢。圖２．１（ａ）逡逑和２．１（ｂ）為乳腺ＤＣＥ－ＭＲＩ序列中３個感興趣區(qū)域及其ＴＩＣ模式示意圖：逡逑ｔ邐（ａ）邐（ｂ）逡逑三種邋ＴＩＣ模式逡逑強度邐／、、邐—區(qū)域邋１逡逑極：福邐／邐＼邐－－區(qū)域２逡逑＼邋＇邐入邐一八邋—邐？？邐＼邐■邋■？區(qū)域３逡逑ｆ邋邋邐邐—一時—間（！逡逑３０0＼時間（ｓ）邐0邋６０邐１２０邐１８０邐２４０邐３００逡逑圖２．１感興趣區(qū)域及其ＴＩＣ模式示意圖逡逑２．３病例分子臨床信息統(tǒng)計分析逡逑２．３．１病例臨床信息統(tǒng)計逡逑本課題所用實驗數(shù)據(jù)來源于某省級三甲醫(yī)院，乳腺癌患者的敏感隱私信息己被移除。原逡逑始共采集了邋６０５例診治時間在２０１２年９月－２０１６年５月的乳腺癌患者。去除其中無免疫組化逡逑信息２７８例，ＤＣＥ－ＭＲＩ序列不全７１例，腫瘤治療后進行ＤＣＥ－ＭＲＩ檢查２０例，影像無明顯逡逑異�；虿≡畈豢梢姡玻独�，課題對剩下的２１０例乳腺癌患者進行了回顧性研宄。逡逑通過患者的病理報告發(fā)現(xiàn)
【學(xué)位授予單位】：杭州電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R737.9;R445.2

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2665662