【摘要】：第一部分 雙參數(shù)MRI影像組學(xué)及ADC值診斷前列腺移行區(qū)和外周區(qū)癌的價值b=3000 s/mm2時診斷效能最大;診斷外周區(qū)前列腺癌亦是b=3000 s/mm2時診斷效能最大。5次交叉驗(yàn)證后平均測試數(shù)據(jù)結(jié)果顯示超高b值(b=2000和3000 s/mm2)的AUC值最大,診斷前列腺移行區(qū)癌的AUC值分別為0.8156和0.8154;診斷外周區(qū)前列腺癌的AUC值分別為0.8316和0.8427。目的:探討擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)的ADC值診斷前列腺移行區(qū)與外周區(qū)癌的價值;以及基于雙參數(shù)磁共振成像,利用影像組學(xué)對前列腺移行區(qū)與外周區(qū)癌的診斷價值進(jìn)行研究。材料與方法:收集2015年10月至2018年12月期間,符合入選標(biāo)準(zhǔn)的633例前列腺疾病患者參加了本研究。所有患者圖像均在GE 3.0T磁共振上掃描,圖像序列包含橫軸位高分辨率T2WI、DWI(b=0、1000、2000、3000 s/mm2),所有病例均獲得了病理結(jié)果。由兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的腹部MRI診斷醫(yī)師分別對前列腺癌病灶及非癌灶進(jìn)行ADC值的測量,并進(jìn)行一致性及可重復(fù)性的評價;對前列腺癌病灶及非癌灶的ADC值進(jìn)行比較;利用ROC曲線評價ADC值診斷前列腺移行區(qū)與外周區(qū)癌的價值。由兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的腹部MRI診斷醫(yī)師共同討論后手動標(biāo)記前列腺癌病灶與非癌灶,然后使用Radiomics提取106維特征。采用XGboost 0.81版、Python3.6版作為開發(fā)工具構(gòu)建模型。通過PCA降維后作為輸入,并且輸入測試集以獲得模型的預(yù)測能力。最后使用5折交叉驗(yàn)證來提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和模型的泛化能力。結(jié)果:兩名醫(yī)師測量前列腺癌病灶與非癌灶的ADC值一致性及可重復(fù)性極好,前列腺移行區(qū)癌與非癌灶、前列腺外周區(qū)癌與非癌灶間不同b值的ADC值均有明顯差別(P0.05)。不同b值的ADC值區(qū)分前列腺移行區(qū)癌與非癌灶、前列腺外周區(qū)癌與非癌灶的ROC曲線下面積(AUC)分別為0.798、0.857、0.884(reader1)和0.869、0.879、0.927(reader1),及 0.807、0.857、0.879(reader2)和 0.864、0.890、0.928(reader2)。通過比較不同b值診斷前列腺移行區(qū)癌的診斷效能具有差異,結(jié)論:超高b值DWI診斷前列腺癌具有非常高的價值,其中b=3000 s/mm2的診斷價值最高;雙參數(shù)磁共振成像影像組學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)能夠準(zhǔn)確自動區(qū)分不同區(qū)域的前列腺癌與非癌灶。第二部分 雙參數(shù)MRI影像組學(xué)對Gleason分級的預(yù)測價值像組學(xué)的診斷效能低;從雙參數(shù)磁共振圖像中提取特征并利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠準(zhǔn)確自動區(qū)分前列腺癌病理的Gleason高危組和低危組,這種的模型具有很強(qiáng)的泛化能力,不易過度擬合。目的:利用擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)的ADC值對前列腺癌病理Gleason評分高、低危組分級進(jìn)行研究;以及基于雙參數(shù)磁共振成像,利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類的性能對前列腺癌病理的Gleason評分高、低危組分級進(jìn)行評判。材料和方法:收集2015年10月至2018年12月期間符合入選標(biāo)準(zhǔn)的316例前列腺癌病例參加了本研究。雙參數(shù)磁共振成像序列包括高分辨橫軸位T2WI及DWI(b=0、1000、2000、3000 s/mm2),所有病例都獲得了手術(shù)病理結(jié)果。由兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的腹部MRI診斷醫(yī)師分別對前列腺癌病灶進(jìn)行ADC值的測量,并進(jìn)行一致性和可重復(fù)性的評價;對前列腺癌Gleason高危組與低危組間的ADC值進(jìn)行比較;利用ROC曲線評價不同b值的ADC值區(qū)分前列腺癌高、低危組的價值。由兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的腹部MRI診斷醫(yī)師共同討論后使用3D-slicer軟件手動勾畫病灶,利用Radiomics方法提取106維特征,進(jìn)行Spearman非參數(shù)相關(guān)性檢驗(yàn),然后再進(jìn)行降維。通過前列腺癌作為輸入,對構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行訓(xùn)練,并且輸入測試集以獲得模型的預(yù)測能力。最后使用10次交叉驗(yàn)證和100次洗牌來提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和模型的泛化能力。結(jié)果:兩名醫(yī)師測量前列腺癌Gleason高、低危組的ADC值一致性和可重復(fù)性極好,Gleason高危組與低危組間不同b值的ADC值均有明顯差別(P0.05)。不同b值區(qū)分前列腺癌Gleason高、低危組的ROC曲線下的面積(AUC)分別為0.658、0.662、0.683(readerl)和 0.671、0.660、0.686(reader2)。通過比較,不同 b 值區(qū)分前列腺癌Gleason高、低危組的診斷效能無明顯差異。發(fā)現(xiàn)77維特征在p=0.05(雙尾)水平上具有顯著相關(guān)性,降維后得到了保留99%原始特征信息的21維新特征空間。10次交叉驗(yàn)證和改組后驗(yàn)證數(shù)據(jù)的結(jié)果:T2WI序列ACC=0.678,AUC=0.712,DWI(b=1000 s/mm2)ACC=0.662,AUC=0.689,DWI(b=2000 s/mm2)ACC=0.694,AUC=0.689 和 DWI(b=3000 s/mm2)ACC=0.674,AUC=0.691。T2WI的診斷性能略高于DWI的診斷性能。不同b值的DWI序列的AUC值比較顯示沒有顯著的差別。結(jié)論:不同b值A(chǔ)DC值區(qū)分前列腺癌Gleason高、低危組具有一定價值,但比影第三部分 雙參數(shù)MRI影像組學(xué)對前列腺癌T分期的預(yù)測價值目的:探討擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)的ADC值與前列腺癌T分期高危組與低危組之間的關(guān)系;以及基于雙參數(shù)磁共振成像,利用影像組學(xué)對前列腺癌T分期高、低危組進(jìn)行評價。材料和方法:收集2016年1月至2018年4月期間符合條件的217例前列腺癌患者參加了本研究。所有患者圖像均在GE 3.0T磁共振上獲得,圖像序列包含橫軸位高分辨率T2WI、DWI(b=0、1000、2000、3000 s/mm2),所有病例均獲得了手術(shù)病理結(jié)果。由兩名十年以上經(jīng)驗(yàn)的放射科前列腺診斷醫(yī)師分別對前列腺癌病灶進(jìn)行ADC值的測量,并進(jìn)行一致性和可重復(fù)性的分析;對前列腺癌T分期高危組與低危組間的ADC值進(jìn)行比較;利用二分類反應(yīng)變量的Logistic回歸分析對不同b值的ADC值與前列腺癌T分期高、低危組的相關(guān)性進(jìn)行評價。由兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科前列腺診斷醫(yī)師共同討論后手動標(biāo)記前列腺癌病灶,然后使用Radiomics提取106維特征。采用XGboost 0.81版、Python3.6版作為開發(fā)工具構(gòu)建模型。通過PCA降維后作為輸入,并且輸入測試集以獲得模型的預(yù)測能力。最后使用5折交叉驗(yàn)證來提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和模型的泛化能力。結(jié)果:兩名醫(yī)師測量前列腺癌灶A(yù)DC值的一致性和可重復(fù)性極好,前列腺癌T分期高危組與低危組間ADC值有明顯差別(P0.05)。不同b值的ADC值與前列腺癌T分期高、低危組之間無明顯相關(guān)性(P0.05)。5折交叉驗(yàn)證后平均測試數(shù)據(jù)結(jié)果顯示不同序列兩兩組合的診斷效能高于每個序列的診斷效能,DWI(b=1000 s/mm2)+DWI(b=2000 s/mm2)組合的 AUC 值最大,AUC 值為 0.6862。結(jié)論:DWI的ADC值與前列腺癌T分期高、低危組無明顯相關(guān)性;雙參數(shù)磁共振成像影像組學(xué)的機(jī)器學(xué)習(xí)能夠區(qū)分前列腺癌T分期高危組與低危組,其自動區(qū)分癌灶T分期高低危組的能力需要進(jìn)一步提高。第四部分 雙參數(shù)MRI影像組學(xué)對前列腺癌TMPRSS2-ETS融合基因的預(yù)測價值目的:利用雙參數(shù)磁共振成像的影像組學(xué)對前列腺癌的TMPRSS2-ETS融合基因進(jìn)行預(yù)測分析。材料與方法:本研究為前瞻性研究,收集2017年11月至2019年02月期間符合本研究要求的前列腺癌患者。所有患者均進(jìn)行了磁共振-超聲融合靶向穿刺。由兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的腹部MRI診斷醫(yī)師共同討論后手動標(biāo)記前列腺癌病變,然后使用Radiomics提取354維特征,通過方差選擇法和單變量特征選擇方法進(jìn)行降維,再利用Spearman相關(guān)分析對篩選過的特征與融合基因進(jìn)行相關(guān)性分析。然后對融合基因組與非融合基因組的特征進(jìn)行比較,采用ROC曲線分析不同序列的各個特征對基因融合組的診斷效能。結(jié)果:本研究共收集符合條件的44例患者,融合基因組9例,非融合基因組35例。通過降維和相關(guān)分析后T2WI有4維特征與融合基因緊密相關(guān),DWI(b=1000s/mm2、2000 s/mm2、3000 s/mm2)分別有7、6、7維特征與融合基因緊密相關(guān)。與融合基因相關(guān)的24維特征中有23維特征在融合基因組與非融合基因組間的區(qū)別有統(tǒng)計學(xué)意義(P0.05)。T2WI 的 GrayLevelNonUniformity/glszm 特征的 AUC 值最高,為 0.813;DWI(b=1000 s/mm2)的 GrayLevelNonUniformity/glszm 特征的 AUC值最高,為 0.844;DWI(b=2000s/mm2)的 RunLengthNonUniformity/glrlm 特征的 AUC 值最高,為 0.819;DWI(b=3000 s/mm2)的 SizeZoneNonUniformity/glszm 特征的 AUC 值最高,為 0.797。結(jié)論:雙參數(shù)MRI影像組學(xué)的特征值在前列腺癌TMPRSS2-ETS融合基因與非融合基因組間存在差異,對預(yù)測融合基因有一定的幫助,影像組學(xué)可以提供比傳統(tǒng)影像更多的信息。
【學(xué)位授予單位】：中國人民解放軍醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R737.25;R445.2
【圖文】：

ｓ／ｍｍ２）病變位于前列腺移行區(qū)，呈明顯的高信號。逡逑３０００ｓ／＿２），在ＡＤＣ圖上放ＲＯＩ，盡可能多的包含整，ＡＤＣ值＝０．５３６ｘｌ０＿３ｍｍ／ｓ。逡逑

邐＾ｉ？／ｉｆ￥＾ｌ逡逑Ｗｒ邋＾ＭＳ逡逑圖２ｃ橫軸位Ｔ２ＷＩ用于輔助ＤＷＩ圖像上病灶的解剖定位和范圍，而不是直接放置感興趣逡逑區(qū)。逡逑丨邋00？？？？■，邐ｎ邋？逡逑？ｕ＊邋（魏｜邐ｎ？？邋ｍ＊逡逑＆邋３邋ｙ邋？‘－．邐＊ｕ－．邐？邋＊邋0邋0邋ｖ邋＃邋0邋％邋ａ邋ｃ＾邋�。觯ュ�？邋？邋ｑ邋＊？逡逑珍，．．．邐＂逡逑，／ｙ�。蓿颍蓿常龋跺义弦弧�？邐…？逡逑圖２ｄ示利用３Ｄ－ｓｌｉＣｅｒ軟件手動勾畫每一層病灶，圖示為最大層面病灶。逡逑圖２前列腺癌患者，７５歲，癌灶位于移行區(qū)，全切術(shù)后Ｇｌｅａｓｏｎ評分為４＋５，總ＰＳＡ為２６．６５邋ｎｇ／ｍｌ。逡逑－４３邋－逡逑

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本文編號：2712668