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基于DCE-MRI的影像組學(xué)在預(yù)測(cè)乳腺癌Luminal型和非Luminal型中的價(jià)值研究

發(fā)布時(shí)間:2020-06-14 22:34
【摘要】:目的:探討基于動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI(dynamic contrast enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的影像組學(xué)在預(yù)測(cè)乳腺癌Luminal型和非Luminal型中的價(jià)值。方法:回顧性分析行乳腺DCE-MRI掃描,并經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為乳腺癌的42例患者圖像,根據(jù)時(shí)間信號(hào)強(qiáng)度曲線(time-signal intensity curve,TIC)選取強(qiáng)化最明顯的時(shí)相,導(dǎo)入RadCloud軟件進(jìn)行分析,采用手動(dòng)分割法逐層勾畫(huà)病灶提取影像組學(xué)特征。根據(jù)雌激素受體(estrogen receptor,ER)和孕激素受體(progesterone receptor,PR)的表達(dá)情況將所有病例分為L(zhǎng)uminal型和非Luminal型,使用方差選擇和最小絕對(duì)收縮算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)進(jìn)行數(shù)據(jù)降維并構(gòu)建影像組學(xué)標(biāo)簽,采用Spearman相關(guān)分析評(píng)估篩選出的特征值與ER、PR及人表皮生長(zhǎng)因子受體2(human epidermal growth factor receptor-2,HER2)的相關(guān)性;分別構(gòu)建了基于邏輯回歸(logistic regression,LR)、隨機(jī)森林(random forest,RF)、K近鄰(K nearest neighbor,KNN)和支持向量機(jī)(support vector machine,SVM)的分類器,并用5折交叉驗(yàn)證法對(duì)分類器的預(yù)測(cè)性能進(jìn)行驗(yàn)證,計(jì)算分類器的敏感度、特異度、準(zhǔn)確度及受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線下面積(area under the curve,AUC)。結(jié)果:本研究共納入42例乳腺癌患者,其中Luminal型32例和非Luminal型10例。最終選出4個(gè)最優(yōu)特征值,包括1個(gè)形狀特征和3個(gè)小波特征,其中Original_Shape_Maximum 2D Diameter Row、Wavelet-LLH_GLCM_Idn和Wavelet-HHH_GLCM_Correlation這3個(gè)特征值與ER和PR的表達(dá)情況均具有顯著相關(guān)性,4個(gè)特征值與HER2的表達(dá)情況均不具有顯著相關(guān)性。基于RF的分類器對(duì)乳腺癌Luminal型的預(yù)測(cè)性能最佳,其敏感度、特異度、準(zhǔn)確度及AUC分別為0.838、0.900、0.853和0.876。結(jié)論:基于DCE-MRI的影像組學(xué)可以作為預(yù)測(cè)乳腺癌Luminal型和非Luminal型的方法,基于RF的預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)性能最佳。
【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)】:R737.9;R445.2
【圖文】:

系數(shù)


圖 2. Lasso 篩選出的 4 個(gè)最優(yōu)特征及其系數(shù)Fig.2 4 optimal features and their coefficients selected by Lasso

流程圖,系數(shù),影像,流程圖


圖 2. Lasso 篩選出的 4 個(gè)最優(yōu)特征及其系數(shù)Fig.2 4 optimal features and their coefficients selected by Lasso

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本文編號(hào):2713457

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