發(fā)布時(shí)間：2020-09-25 11:47

　　 目的:首先回顧性分析于HRCT上表現(xiàn)為純磨玻璃結(jié)節(jié)(pGGN)肺腺癌CT征象,并結(jié)合術(shù)后病理對(duì)其浸潤(rùn)程度進(jìn)行分析,探究HRCT結(jié)合常規(guī)影像診斷方法對(duì)肺腺癌pGGN的浸潤(rùn)性能否作出診斷。其次通過影像組學(xué)方法提取以上相同研究對(duì)象HRCT原始圖像數(shù)據(jù)信息,深層挖掘醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)的量化特征,探究影像組學(xué)分析能否預(yù)測(cè)pGGN的浸潤(rùn)程度,其診斷價(jià)值是否優(yōu)于常規(guī)影像閱片法,為pGGN病灶影像診斷尋找更準(zhǔn)確的方法,以期輔助臨床對(duì)肺腺癌pGGN的合理術(shù)式選擇及遠(yuǎn)期治療。資料與方法:回顧2015年1月至2018年10月于吉大二院行胸部HRCT檢查,后經(jīng)手術(shù)切除的肺腺癌患者相關(guān)資料,共有65例經(jīng)病理證實(shí)的pGGN病灶入組,按照病理結(jié)果將65例結(jié)節(jié)分為浸潤(rùn)前組(38例)與浸潤(rùn)性組(27例),浸潤(rùn)前組包括非典型腺瘤樣增生(AAH)7例、原位腺癌(AIS)31例,浸潤(rùn)性組包括微小浸潤(rùn)性腺癌(MIA)20例、浸潤(rùn)性腺癌(IAC)7例,從定性特征及定量特征兩方面對(duì)pGGN病灶進(jìn)行分析,經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析獲得常規(guī)影像診斷對(duì)pGGN浸潤(rùn)程度的診斷價(jià)值。同時(shí)通過影像組學(xué)方法,將全部結(jié)節(jié)HRCT掃描DICOM圖像輸入A.K.分析軟件,自動(dòng)獲得基于一階直方圖特征、高階紋理特征及形態(tài)學(xué)特征的相關(guān)參數(shù)。A.K.軟件對(duì)所得全部特征進(jìn)行降維,并建立組學(xué)預(yù)測(cè)模型,將驗(yàn)證組全部ROI圖像帶入組學(xué)模型,所得結(jié)果經(jīng)A.K.軟件自動(dòng)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析并獲得預(yù)測(cè)結(jié)果。結(jié)果:常規(guī)影像診斷方法中,浸潤(rùn)前組與浸潤(rùn)性組經(jīng)過定性特征分析,得出分葉征(P=0.000)、毛刺征(P=0.008)、空泡征(P=0.047)及血管集束征(P=0.001)有明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)差異;定量特征中結(jié)節(jié)大小(P=0.001)、平均CT值(P=0.000)有明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,結(jié)節(jié)大小、平均CT值判斷有無浸潤(rùn)的最佳臨界值為12.7 mm及-544.50 HU,定量特征的診斷價(jià)值以ROC及曲線下面積(AUC)判斷,AUC分別為0.740及0.784。影像組學(xué)分析經(jīng)A.K.軟件自動(dòng)完成,共獲得385個(gè)組學(xué)參數(shù),經(jīng)LASSO降維及Logistic迭代回歸剔除冗余,保留“熵”及“球度”兩個(gè)特征參數(shù)并以此建立預(yù)測(cè)模型,該模型對(duì)HRCT檢查pGGN浸潤(rùn)程度的診斷價(jià)值A(chǔ)UC為0.824。結(jié)論:常規(guī)影像學(xué)診斷方法對(duì)直徑≤30 mm的65肺腺癌pGGN的HRCT圖像進(jìn)行定性、定量分析,結(jié)果顯示分葉征、毛刺征、空泡征、血管集束征、結(jié)節(jié)大小及平均CT值對(duì)區(qū)分浸潤(rùn)前及浸潤(rùn)性病變有意義,當(dāng)結(jié)節(jié)直徑大于12.7 mm或平均CT值大于-544.50 HU時(shí),可以考慮結(jié)節(jié)內(nèi)含有浸潤(rùn)性成分。通過65例病灶建立影像組學(xué)分析模型,該模型不僅能夠定量判斷pGGN內(nèi)有無浸潤(rùn)成分,且定量診斷價(jià)值高于常規(guī)影像學(xué)診斷方法。以上研究為術(shù)前無創(chuàng)性診斷肺腺癌pGGN的浸潤(rùn)程度提供了一種新方法,同時(shí)為影像組學(xué)的臨床應(yīng)用提供了新思路。
【學(xué)位單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R734.2;R730.44
【部分圖文】：

結(jié)節(jié)大小ROC曲線，AUC=0.740

圖 3.3 平均 CT 值 ROC 曲線，AUC=0.784像組學(xué)方法對(duì) pGGN 浸潤(rùn)程度分析及診斷價(jià)值結(jié)節(jié)中包括浸潤(rùn)前病變 38 例、浸潤(rùn)性病變 27 例，將 ITK-維立體 ROI 全部導(dǎo)入 A.K.軟件進(jìn)行分析，隨機(jī)選取 44 例，浸潤(rùn)性組 18 例）作為訓(xùn)練組，共獲得基于一階直方圖特及形態(tài)學(xué)特征等相關(guān)影像組學(xué)參數(shù) 385 個(gè)。對(duì)所得 385 個(gè)

圖 3.4 對(duì) 385 個(gè)紋理特征進(jìn)行 LASSO 回歸降維將所獲得的參數(shù)經(jīng) Logistic 逐步回歸，迭代后自動(dòng)分析后剔除無效參數(shù)，剩余“熵”及“球度”兩個(gè)參數(shù)。建立預(yù)測(cè)模型并獲得組學(xué)得分公式，如公示（1）所示。y=18.455+（-0.734×熵）+（-14.758×球度）………………（1）將 21 例結(jié)節(jié)（浸潤(rùn)前組 12 例，浸潤(rùn)組 9 例）帶入模型驗(yàn)證，結(jié)果如圖 3.5所示，經(jīng) LASSO 回歸降維及 Logistic 逐步回歸所獲得的“熵”及“球度”兩個(gè)組學(xué)參數(shù)兩組中統(tǒng)計(jì)學(xué)差異顯著。

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