【摘要】：背景:結(jié)直腸腺癌(CRAC)的組織學(xué)分級(jí)是影響CRAC患者預(yù)后的重要因素;高級(jí)別CRAC患者在手術(shù)切除后具有更高的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn),總體預(yù)后較低級(jí)別CRAC更差。術(shù)前準(zhǔn)確評(píng)估CRAC組織學(xué)分級(jí)有利于協(xié)助臨床為患者制定個(gè)體化的治療方案,從而改善患者預(yù)后。目前臨床上主要基于內(nèi)鏡活檢病理對(duì)CRAC組織學(xué)分級(jí)行術(shù)前評(píng)估,然而這種方法因其組織量有限、活檢位置表淺甚至偏離腫瘤位置而致準(zhǔn)確性不高,同時(shí)內(nèi)鏡活檢作為有創(chuàng)性檢查手段難免會(huì)伴發(fā)一定的并發(fā)癥。因此,臨床上亟待開(kāi)發(fā)一種無(wú)創(chuàng)性的新方法以在術(shù)前實(shí)現(xiàn)對(duì)CRAC組織學(xué)分級(jí)的準(zhǔn)確評(píng)估,而可高通量、定量挖掘圖像信息的影像組學(xué)的興起正好為此提供了新方向。目的:探討基于CT圖像的影像組學(xué)方法在術(shù)前評(píng)估CRAC組織學(xué)分級(jí)的臨床應(yīng)用價(jià)值。方法:本研究經(jīng)倫理委員會(huì)批準(zhǔn),回顧性收集并納入于2008年1月至2015年8月在我院放射科行增強(qiáng)CT檢查的CRAC患者共366例,并將其分為訓(xùn)練組222例、驗(yàn)證組144例。所納入病例均基于CT門(mén)脈期圖像定量提取影像組學(xué)特征,其中包括一階特征、大小及形態(tài)學(xué)特征、紋理特征以及小波特征。在訓(xùn)練組中,我們應(yīng)用LASSO邏輯回歸方法篩選出與CRAC組織學(xué)分級(jí)高度相關(guān)的特征并構(gòu)建影像組學(xué)標(biāo)簽。在訓(xùn)練組及驗(yàn)證組中,使用Mann-Whitney U檢驗(yàn)分析影像組學(xué)標(biāo)簽與CRAC組織學(xué)分級(jí)之間的關(guān)系。影像組學(xué)標(biāo)簽的效能應(yīng)用受試者工作特征(ROC)曲線分析其區(qū)分度,并計(jì)算曲線下面積(AUC)及其95%置信區(qū)間(CI);同時(shí)應(yīng)用校準(zhǔn)曲線分析其校準(zhǔn)度。設(shè)立獨(dú)立驗(yàn)證組對(duì)影像組學(xué)標(biāo)簽的效能進(jìn)行驗(yàn)證,并在直腸腺癌組和結(jié)腸腺癌組中進(jìn)行分層分析,進(jìn)一步驗(yàn)證其效能。結(jié)果:經(jīng)影像組學(xué)特征的提取和篩選后,14個(gè)影像組學(xué)特征被選中用于構(gòu)建影像組學(xué)標(biāo)簽。經(jīng)ROC曲線分析,影像組學(xué)標(biāo)簽具有在術(shù)前評(píng)估CRAC組織學(xué)分級(jí)的能力;其中在訓(xùn)練組中的AUC為0.812(95%CI:0.749-0.874),驗(yàn)證組的AUC為0.735(95%CI:0.644-0.826)。分層分析顯示,影像組學(xué)標(biāo)簽在直腸腺癌組及結(jié)腸腺癌組中亦具有術(shù)前鑒別高級(jí)別CRAC與低級(jí)別CRAC的能力;其中直腸腺癌組的AUC為0.895(95%CI:0.838-0.952),結(jié)腸腺癌組的AUC為0.725(95%CI:0.653-0.797)。校準(zhǔn)曲線顯示影像組學(xué)標(biāo)簽在各組中均具有較好的校準(zhǔn)度。結(jié)論:基于CT圖像的影像組學(xué)標(biāo)簽可作為一種無(wú)創(chuàng)性的輔助工具用于術(shù)前評(píng)估CRAC的組織學(xué)分級(jí),有望應(yīng)用于臨床實(shí)踐中以協(xié)助制定個(gè)體化治療方案。
【學(xué)位授予單位】：南方醫(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)】：R735.34;R730.44
【圖文】：

組織更容易區(qū)分，不易將正常腸壁組織畫(huà)入ＲＯＩ范圍內(nèi)。本研宄使用３Ｄ邋Ｓｌｉｃｅｒ軟件逡逑（ｖｅｒｓｉｏｎＵｊｈｔ＾Ｖ／ｗｗｗ．ｓｌｉｃｅｒ．ｏｉｇ）對(duì)所有病例圖像進(jìn)行ＲＯＩ的勾畫(huà)，勾畫(huà)時(shí)沿腫瘤輪靡逡逑進(jìn)行手動(dòng)分割，避免將腸腔內(nèi)氣體、腸壁周圍脂肪等納入ＲＯＩ范圍內(nèi)（如圖１所示）。本逡逑研宄選取每個(gè)病例腫瘤中最大的三個(gè)連續(xù)層面圖像進(jìn)行ＲＯＩ的勾畫(huà)，使用３Ｄ邋Ｓｌｉｃｅｒ軟件逡逑對(duì)腫瘤進(jìn)行ＡＸ分割的具體過(guò)程如下？？逡逑１）

４．影像組學(xué)特征的}0＾標(biāo)簽＿建逡逑基于ＬＡＳＳＯ邏輯回歸方法從８６９個(gè)具有高可重復(fù)性的影栛學(xué)特征中篩選出１５逡逑個(gè)與ＣＲＡＣ組織學(xué)分級(jí)高度相關(guān)的特征（如圖２所示）；其中１個(gè)特征在標(biāo)準(zhǔn)化處理后逡逑并應(yīng)用廣義線性模型確定特征相應(yīng)的線性組合系數(shù)過(guò)程中被舍棄，其原因可能是該特逡逑征與其余某一＃征間存在高度線性相關(guān)。最終，１４個(gè)特征線性組合用于構(gòu)建影像組學(xué)逡逑標(biāo)簽，并計(jì)算每一個(gè)患者的Ｒａｄ－ｓｃｏｒｅ。影像組學(xué)標(biāo)簽評(píng)分算式見(jiàn)附錄２．影像組學(xué)標(biāo)簽逡逑評(píng)分計(jì)算公式。逡逑１５逡逑

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本文編號(hào)：2728505