目的:本研究旨在使用多模態(tài)MRI圖像提取影像組學(xué)特征建立統(tǒng)計(jì)學(xué)模型預(yù)測膠質(zhì)瘤分級。方法:本研究納入了85例經(jīng)手術(shù)后病理證實(shí)為膠質(zhì)瘤的患者(訓(xùn)練組:56例,驗(yàn)證組:29例),所有患者術(shù)前均進(jìn)行了磁共振T2加權(quán)成像、彌散加權(quán)成像(ADC表觀彌散系數(shù)圖)、對比增強(qiáng)T1加權(quán)成像序列。我們將腫瘤實(shí)質(zhì)區(qū)域確定為本次研究的感興趣區(qū)。應(yīng)用計(jì)算機(jī)軟件從以上三個序列的感興趣區(qū)中提取大量影像組學(xué)特征(包括強(qiáng)度、小波、紋理特征等)。使用LASSO回歸分析進(jìn)行特征降維、篩選,將保留下來的特征進(jìn)行線性組合計(jì)算影像組學(xué)分?jǐn)?shù)Rad-score。使用訓(xùn)練組中的影像組學(xué)分?jǐn)?shù)、年齡、性別等作為影響因素進(jìn)行邏輯回歸分析并在此基礎(chǔ)上建立影像組學(xué)模型列線圖預(yù)測膠質(zhì)瘤分級。計(jì)算訓(xùn)練組和驗(yàn)證組的C-指數(shù)、繪制校準(zhǔn)曲線評估模型的準(zhǔn)確性。使用決策曲線分析評估模型的臨床應(yīng)用性。訓(xùn)練組和驗(yàn)證組患者的年齡、性別、影像組學(xué)分?jǐn)?shù)的數(shù)據(jù)比較分別采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)、χ2檢驗(yàn)、Mann–Whitney U檢驗(yàn)進(jìn)行。P0.05表示差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)果:從每個MRI序列中提取了218個影像組學(xué)特征,經(jīng)過LASSO回歸篩選后,從CET1WI序列選擇了10個特征,T2WI序列中選擇了6個特征,ADC圖中選擇了3個特征,然后結(jié)合三個序列,從654個特征中篩選了最具診斷價(jià)值的15個特征。訓(xùn)練組和驗(yàn)證組的影像組學(xué)分?jǐn)?shù)在預(yù)測膠質(zhì)瘤分級方面均具有明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(p0.001),根據(jù)其最佳截?cái)嘀?影像組學(xué)評分為0.504)可將患者分為高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組,高風(fēng)險(xiǎn)組則更大概率為高級別膠質(zhì)瘤,而低風(fēng)險(xiǎn)組則更大概率為低級別膠質(zhì)瘤。訓(xùn)練組和驗(yàn)證組的單獨(dú)使用Rad-score評估膠質(zhì)瘤分級計(jì)算得到的準(zhǔn)確度分別為0.963、0.951。表明Rad-score在膠質(zhì)瘤分級方面具有較高的準(zhǔn)確性。結(jié)合三個序列的影像組學(xué)特征建立的預(yù)測模型相比單個序列(CET1WI、T2WI、ADC)建立的模型在膠質(zhì)瘤分級方面具有更高的預(yù)測價(jià)值。結(jié)合三個序列建立的諾模圖訓(xùn)練組和驗(yàn)證組的C指數(shù)分別為0.971/0.961。校準(zhǔn)曲線顯示膠質(zhì)瘤分級的預(yù)測概率與實(shí)際概率存在良好的一致。決策曲線亦表明結(jié)合三個序列具有更高的臨床應(yīng)用價(jià)值。結(jié)論:本研究使用多模態(tài)的MRI序列提取大量影像組學(xué)特征建立的統(tǒng)計(jì)模型,相比傳統(tǒng)的形態(tài)學(xué)標(biāo)準(zhǔn),能更加全面、客觀、準(zhǔn)確地評價(jià)膠質(zhì)瘤的分級。利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對影像組學(xué)特征進(jìn)行篩選、降維、整合,構(gòu)建了影像組學(xué)分?jǐn)?shù),并與臨床因素相結(jié)合建立的統(tǒng)計(jì)模型列線圖在膠質(zhì)瘤分級方面具有很高的預(yù)測價(jià)值。
【學(xué)位單位】：安徽醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R445.2;R739.4
【部分圖文】：

17年美國腫瘤注冊中心CBTRUS中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤發(fā)病率分布圖

圖 2.對腫瘤邊界進(jìn)行勾畫標(biāo)注，a/b 為 T1 增強(qiáng)圖像，用于確定腫瘤強(qiáng)化區(qū)域；c/d 為 T2W確定腫瘤水腫區(qū)域；e/f 分別為 T1 增強(qiáng)和 T2WI 上二者融合；g/h 為 ADC 圖上兩者區(qū)域計(jì)算兩位放射科醫(yī)師及一名放射醫(yī)師重復(fù)兩次分割后提取的特征之現(xiàn)明顯的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（p 值分別為為 0.704、0.832，均>0.05）�；�

圖 3：a.尋找最佳的懲罰系數(shù) Lambda；選擇 10 倍交叉驗(yàn)證誤差最小時(shí)的 Lambda 值為模型最優(yōu)值 b.654 個影像特征的懲罰系數(shù)圖，隨著懲罰系數(shù)變化，影像特征系數(shù)的變化情況，最優(yōu) Lambda 處為繪制的垂直線出，影像特征系數(shù)不為 0 及保留下來的 15 個特征。公式如下所示：
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