目的:建立并驗證預(yù)測結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移聯(lián)合貝伐珠單抗化療后的治療反應(yīng)的CT影像組學(xué)模型,比較化療前后CT紋理參數(shù)的變化。材料和方法:納入50名(18例應(yīng)答組和32例無應(yīng)答組)結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移且接受聯(lián)合貝伐珠單抗化療的患者,總共選取141個肝轉(zhuǎn)移灶,每個患者提取化療前、后動脈期和門脈期792個紋理特征。依次用方差分析、Spearman相關(guān)性檢驗和LASSO回歸選擇紋理參數(shù),分別用SVM、Logistic回歸建立所選擇參數(shù)的影像組學(xué)模型并驗證。影像組學(xué)模型通過準(zhǔn)確度、靈敏度、特異度、精確度及ROC曲線下面積進行評價。135個病灶進行配對t檢驗比較化療前、后CT紋理參數(shù)的變化。結(jié)果:通過SVM、Logistic回歸建立12個紋理特征的影像組學(xué)模型具有較高的準(zhǔn)確度、靈敏度、特異度、精確度,SVM的訓(xùn)練集:0.95、0.98、0.89、0.83;驗證集,0.84、0.93、0.67、0.83;Logistics回歸模型訓(xùn)練集:0.88、0.96、0.74、0.79;驗證集0.84、0.89、0.73、0.79。兩種模型訓(xùn)練集的ROC曲線下面積分別為:0.90、0.79。化療后反應(yīng)組211個紋理參數(shù)顯著變化,不反應(yīng)組130個紋理參數(shù)顯著變化,其中不反應(yīng)組和反應(yīng)組有62個相同的顯著變化的紋理參數(shù)。結(jié)論:影像組學(xué)模型可以預(yù)測結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移患者聯(lián)合貝伐珠單抗化療后的治療反應(yīng),紋理分析能夠評估化療前、后的肝轉(zhuǎn)移灶內(nèi)部結(jié)構(gòu)的變化,可以作為聯(lián)合貝伐珠單抗的化療過程的監(jiān)測。
【學(xué)位單位】：中國醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：R735.34;R730.44
【部分圖文】：

中國醫(yī)科大學(xué)碩士學(xué)位論文（ROI）通過 ITK-SNAP 軟件（www.itksnap.org）手動創(chuàng)建，在每個軸位圖像上逐層勾畫治療前、后的肝轉(zhuǎn)移 ROI（圖 1）。之后自動融合得到肝轉(zhuǎn)移灶的 3D 數(shù)據(jù)。如果化療后弱強化灶仍存在，則 ROI 勾畫標(biāo)準(zhǔn)與化放療前相同，如果病灶消失將不再勾畫化療后的 ROI。多個轉(zhuǎn)移灶時，可選擇轉(zhuǎn)移灶可測量并且直徑大于等于 1cm的多個病灶。

3.2 特征選擇及影像組學(xué)預(yù)測模型的建立所有的特征具有較好的觀察者內(nèi)和觀察組間的一致性。將數(shù)據(jù)分為訓(xùn)練集、驗證集，訓(xùn)練集所占比例為 0.693431，具體分配如下表 2 所示表 2 測試集組和驗證集數(shù)據(jù)分配表組別 數(shù)值 0 1訓(xùn)練集（Training） 98 63 35驗證集（Testing） 43 28 15總數(shù)（SUM） 141 91 50表 2 中的 0 和 1 是化療反應(yīng)的標(biāo)簽：0 代表無應(yīng)答組，1 代表應(yīng)答組紋理特征的選擇過程：首先，采用 ANOVA 方法選取 428 個特征，第二步：采用 Spearman 相關(guān)性分析，選閾值 0.96，選取 167 個特征數(shù)；第三步：采用 Lasso回歸選取紋理參數(shù)過程（圖 2），結(jié)果選取了 12 個特征（見表 3）。最后用 SVM 和Logistic 回歸建立預(yù)測模型，其模型性能見表 4 及圖 3。A BC

中國醫(yī)科大學(xué)碩士學(xué)位論文表 3 選擇的紋理參數(shù)中英文對照（續(xù)）序號 紋理參數(shù)（英文） 紋理參數(shù)（中文）8 ShortRunEmphasis_angle45_offset7 短游程重9 pMeanValue 門脈期均值10 pMinIntensity 門脈期最小強度11 pPercentile55 門脈期 55%12 pInertia_AllDirection_offset1_SD 門脈期力矩A B
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