本文選題：磁共振　切入點：影像組學(xué)　出處：《南方醫(yī)科大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：[目的]探討基于多參數(shù)磁共振影像組學(xué)(Radiomics)預(yù)測晚期鼻咽癌(AJCC TNM分期:Ⅲ-Ⅳb期)患者無進展生存期(Progression-Free Survival,PFS)的可行性,并進一步解析影像組學(xué)特征與臨床數(shù)據(jù)之間的相關(guān)性。[材料與方法]本研究經(jīng)廣東省人民醫(yī)院倫理委員會批準執(zhí)行,免簽病人知情同意書。按照嚴格納入排除標準后共納入晚期鼻咽癌(Ⅲ-Ⅳb期)患者118例,并以3:1比例隨機分入訓(xùn)練集(n = 88例)及測試集(n = 30例)。收集臨床資料包括年齡、性別、TNM分期、血紅蛋白濃度、血小板計數(shù)、隨訪時間等。收集每個病人的MRI軸位T2WI及T1WI增強的DICOM圖像,在開源ITK-SNAP軟件上沿著腫瘤邊緣繪制圖像每一層的全腫塊感興趣區(qū)以得到三維可切割圖像,進而使用MATLAB 2014a軟件進行組學(xué)特征提取。組學(xué)特征包括一階統(tǒng)計特征、外形,紋理及小波等特征。從每個病人的MRI圖像中共提取了 970個組學(xué)特征。套索方法即LASSO回歸方法用于篩選出與患者PFS最相關(guān)的組學(xué)特征,對所選特征按各自系數(shù)權(quán)重進行線性擬合,計算每個病人的影像分數(shù)(Radscore),根據(jù)Radscore中位數(shù)將病人分為低風險及高風險組,Kaplan-Meier生存分析比較相同及不同分層下低風險及高風險病人的PFS。使用Cox風險比例模型計算臨床資料及影像組學(xué)標簽(Radiomics signature)作為PFS危險因素的風險比HR值。然后分別構(gòu)建組學(xué)及臨床列線圖(nomograph)預(yù)測模型,使用校準曲線(calibration curve)及一致性指數(shù)C-index評估模型精度。此外,我們還運用熱圖探討Radiomics表達模式、定量組學(xué)特征與臨床資料之間的關(guān)聯(lián)性。[結(jié)果]本研究共篩選出8個與PFS最強相關(guān)的特征�；赥2WI及T1WI增強圖像聯(lián)合提取的特征其預(yù)測能力優(yōu)于從單個序列圖像提取特征的預(yù)測能力。在訓(xùn)練集上,包含Radscore及TNM分期的列線圖其預(yù)測鼻咽癌患者PFS的效能明顯優(yōu)于傳統(tǒng) TNM 分期(C-index,0.761 vs 0.514;p2.68 × 10-9)。類似地,包含Radscore及臨床資料的列線圖其預(yù)測患者PFS的效能明顯優(yōu)于單純臨床列線圖(C-index,0.776 vs 0.649;p1.60×10-7)。所有列線圖的校準曲線均顯示與實際PFS之間較好的吻合度。上述發(fā)現(xiàn)在驗證集上亦得到較好驗證。Kaplan-Meier生存分析顯示相同及不同分層下高風險病人的PFS顯著低于低風險病人的PFS(p0.05)。Cox風險比例模型分析結(jié)果顯示在訓(xùn)練集中影像組學(xué)標簽是PFS的獨立風險因素(HR:4.13,95%CI:2.45 to 6.95,p = 3.73 × 10-8),在驗證集中 HR值則為2.82(1.35 to 5.88,p = 0.004)。熱圖顯示Radiomics表達模式、所選組學(xué)特征與患者臨床分期、T分期及N分期具有相關(guān)性。[結(jié)論]基于多參數(shù)磁共振影像組學(xué)能夠顯著提高傳統(tǒng)TNM分期及臨床數(shù)據(jù)預(yù)測晚期鼻咽癌患者無進展生存期的效能,為鼻咽癌精準醫(yī)學(xué)提供了良好的契機,有望改善晚期鼻咽癌PFS較短患者的治療方式。
[Abstract]:[objective] to investigate the feasibility of predicting advanced nasopharyngeal carcinoma (NPC) AJCC TNM staging (stage 鈪，

本文編號：1710384