目的:探討采用影像組學的方法分析肺腺癌脊柱骨轉移MR影像特征預測表皮生長因子受體（EGFR）基因突變狀態(tài)的可行性。方法:回顧性分析2016-2018年經(jīng)病理證實的中國醫(yī)科大學腫瘤醫(yī)院（遼寧省腫瘤醫(yī)院）的164例肺腺癌患者的影像和臨床資料。164例患者均行EGFR基因檢測及MR常規(guī)脊柱檢查。所有患者通過綜合影像學（CT、MRI或ECT/PET-CT）或病理證實為脊柱骨轉移。所有病例通過遼寧省腫瘤醫(yī)院倫理委員會審查及批準。采用Wilcoxon秩和檢驗和非參數(shù)卡方檢驗比較EGFR突變組與野生組各個臨床特征（年齡,性別和吸煙狀態(tài)）的差異。EGFR突變組與野生組骨轉移灶數(shù)量比較采用Mann-Whitney U檢驗。EGFR突變組與野生組骨轉移伴軟組織腫塊形成的病例數(shù)以及病灶數(shù)比較采用Pearson檢驗。2名醫(yī)師共同分析所有病灶的信號特征（各序列信號強度）和形態(tài)學特征（數(shù)量,軟組織腫塊）。隨后使用ITK-SNAP軟件（3.6.0版本）對圖像進行感興趣區(qū)域（ROI）分割。之后將分割的骨轉移瘤ROI導入AK軟件并選擇直方圖特征、灰度區(qū)域大小矩陣特征、形態(tài)學特征、哈拉利克特征、灰度共生矩陣特征和灰度游程... 

【文章來源】：中國醫(yī)科大學遼寧省

【文章頁數(shù)】：42 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

使用圖像處理軟件（ITK-SNAP）對型（D-F）的骨轉移患者分別在T1WI（AC,F）勾畫骨轉移灶的ROI范圍

中國醫(yī)科大學碩士學位論文5械學習方法使用隨機森林（RTree），并構建影像組學模型。用AUC和準確度來評價模型預測EGFR突變狀態(tài)的性能。圖1使用圖像處理軟件（ITK-SNAP）對肺腺癌EGFR野生型（A-C）和EGFR突變型（D-F）的骨轉移患者分別在T1WI（A,D）、T2WI(B,E)及T2WI脂肪抑制上（呈C,F）勾畫骨轉移灶的ROI范圍2.7統(tǒng)計學方法采用SPSS22.0統(tǒng)計軟件進行統(tǒng)計學分析。計量資料用均數(shù)±標準差（x±s）表示。采用Wilcoxon秩和檢驗和非參數(shù)卡方檢驗找出差異有統(tǒng)計學意義的臨床特征。EGFR突變組與野生組骨轉移灶數(shù)量比較采用Mann-WhitneyU檢驗。EGFR突變組與野生組骨轉移伴軟組織腫塊形成的病例數(shù)及病灶數(shù)比較采用Pearson檢驗，p<0.05表示差異有統(tǒng)計學意義。采用受試者操作特征曲線(Receiveroperatingcharacteristic,ROC)評估不同序列影像組學模型的性能。ABCDEF

-CEGFR野生型患者胸椎骨轉移的MR影像；圖2D-F胸椎骨轉移ROI的選擇

【參考文獻】：
期刊論文
[1]A multicenter,retrospective.epidemiologic survey of the clinical features and management of bone metastatic disease in China[J]. Yunpeng Yang,Yuxiang Ma,Jin Sheng,Yan Huang,Yuanyuan Zhao,Wenfeng Fang,Shaodong Hong,Ying Tian,Cong Xue,Li Zhang.  Chinese Journal of Cancer. 2016(05)



本文編號：3075366