目的:建立并驗證預測結直腸癌肝轉移聯合貝伐珠單抗化療后的治療反應的CT影像組學模型,比較化療前后CT紋理參數的變化。材料和方法:納入50名(18例應答組和32例無應答組)結直腸癌肝轉移且接受聯合貝伐珠單抗化療的患者,總共選取141個肝轉移灶,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相關性檢驗和LASSO回歸選擇紋理參數,分別用SVM、Logistic回歸建立所選擇參數的影像組學模型并驗證。影像組學模型通過準確度、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紋理參數的變化。結果:通過SVM、Logistic回歸建立12個紋理特征的影像組學模型具有較高的準確度、靈敏度、特異度、精確度,SVM的訓練集: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。兩種模型訓練集的ROC曲線下面積分別為:0.90、0.79�；熀蠓磻M211個紋理參數顯著變化,不反應組130個紋理參數顯著變化,其中不反應組和反應組有62個相同的顯著變化的紋理參數。結論:影像組學模型可以預測結直腸癌肝轉移患者聯合貝伐珠單抗化療后的治療反應,紋理分析能夠評估化療前、后的肝轉移灶內部結構的變化,可以作為聯合貝伐珠單抗的化療過程的監(jiān)測。
【學位單位】：中國醫(yī)科大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2019
【中圖分類】：R735.34;R730.44
【部分圖文】：

中國醫(yī)科大學碩士學位論文（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、后的肝轉移 ROI（圖 1）。之后自動融合得到肝轉移灶的 3D 數據。如果化療后弱強化灶仍存在，則 ROI 勾畫標準與化放療前相同，如果病灶消失將不再勾畫化療后的 ROI。多個轉移灶時，可選擇轉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預測模型的建立所有的特征具有較好的觀察者內和觀察組間的一致性。將數據分為訓練集、驗證集，訓練集所占比例為 0.693431，具體分配如下表 2 所示表 2 測試集組和驗證集數據分配表組別 數值 0 1訓練集（Training） 98 63 35驗證集（Testing） 43 28 15總數（SUM） 141 91 50表 2 中的 0 和 1 是化療反應的標簽：0 代表無應答組，1 代表應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 相關性分析，選閾值 0.96，選取 167 個特征數；第三步：采用 Lasso回歸選取紋理參數過程（圖 2），結果選取了 12 個特征（見表 3）。最后用 SVM 和Logistic 回歸建立預測模型，其模型性能見表 4 及圖 3。A BC

中國醫(yī)科大學碩士學位論文表 3 選擇的紋理參數中英文對照（續(xù)）序號 紋理參數（英文） 紋理參數（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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