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CT圖像放射組學(xué)分析鑒別診斷磨玻璃密度肺腺癌的浸潤性

發(fā)布時間:2022-01-06 13:11
  目的:通過放射組學(xué)分析方法研究在計算機斷層掃描(computed tomography,CT)圖像中表現(xiàn)為亞實性磨玻璃結(jié)節(jié)(ground-glass nodules,GGNs),鑒別該結(jié)節(jié)是屬于侵襲性肺腺癌(invasive pulmonary adenocarcinomas,IPAs)或非IPA,并結(jié)合傳統(tǒng)CT圖像定性特征與其他臨床特征,為IPA制定診斷諾模圖模型。方法:這項回顧性研究納入了2014年2月至2016年11月在中國醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院進行手術(shù)確診的88例患者,共計100例亞實性結(jié)節(jié)(56例IPA和44例非IPA)。選取增強CT動脈期圖像進行3D結(jié)節(jié)感興趣區(qū)的分割并計算定量放射組學(xué)特征。使用邏輯回歸分析將一組常規(guī)臨床風(fēng)險因素和放射醫(yī)生視覺評估的定性CT成像特征與放射學(xué)特征進行比較。建立三種診斷模型,即使用臨床風(fēng)險因素和CT定性特征的基礎(chǔ)模型,使用包含具有統(tǒng)計學(xué)意義的放射組學(xué)特征模型,以及結(jié)合所有重要特征的諾模圖模型,并根據(jù)接受者操作特性曲線(receiver operating characteristic curve,ROC)對三種模型的診斷效能分別進行比較。對諾模圖模... 

【文章來源】:中國醫(yī)科大學(xué)遼寧省

【文章頁數(shù)】:31 頁

【學(xué)位級別】:碩士

【部分圖文】:

CT圖像放射組學(xué)分析鑒別診斷磨玻璃密度肺腺癌的浸潤性


研究對象的納入和排除流程圖(n表示患者的數(shù)量)

CT圖像,放射學(xué)


中國醫(yī)科大學(xué)碩士學(xué)位論文3CT掃描成像參數(shù)及流程:所有患者均使用相同的雙源CT掃描機器(SomatomDefinitionFlash,SiemensMedicalSolutions,F(xiàn)orchheim,Germany)進行胸部增強CT掃描。采集參數(shù)如下:100和140kV;護理劑量4D;旋轉(zhuǎn)時間為0.5或0.28秒;探測器準(zhǔn)直,128×0.5mm;視場,350毫米×350毫米;和矩陣:512×512。常規(guī)非增強CT后,用泵注射器以2.5-3.0mL/s的速率靜脈注射70-90mL碘化造影劑10-15s后進行動脈期造影增強CT(XD2003,UlrichMedical,Ulm,Germany)。重建對比增強CT,結(jié)構(gòu)厚度為2mm,重建間隔為2mm,重建內(nèi)核為D33fmedsmooth。臨床危險因素和醫(yī)生視覺評估的定性CT圖像特征:第一組特征是典型的臨床風(fēng)險因素,包括年齡,性別,家族史和吸煙史。第二組特征是用于當(dāng)前臨床診斷的視覺評估的定性CT成像特征,包括病灶形狀,邊緣,位置,病變大小,胸膜牽拉,擴張的細支氣管,小血管擴張,實性成分大小和實性成分占比。從臨床報告中回顧性地提取以上風(fēng)險因素和定性CT圖像特征。定量放射組學(xué)特征和放射組學(xué)模型:第三組特征是從結(jié)節(jié)中提取的數(shù)百個定量放射組學(xué)特征。首先通過放射科醫(yī)生手動分割結(jié)節(jié),沿著每個CT薄層圖像上的結(jié)節(jié)的邊界繪制感興趣區(qū)域(regionofinterest,ROI),直到整個結(jié)節(jié)被覆蓋,產(chǎn)生三維結(jié)節(jié)分割。使用AK軟件(Analysis-Kinetics,GEHealthcare,USA)從三維結(jié)節(jié)體積自動計算總共396個通常報告的放射學(xué)特征(圖2)。圖2.研究中使用的定量放射學(xué)特征ROI分割的測量者內(nèi)和測量者間一致性:放射學(xué)特征是由放射科醫(yī)師在CT圖像中手動描繪的結(jié)節(jié)ROI計算的。ROI的描述可能會存在測量者的誤差。在15名隨機選擇的患者(10名IPA和5名非IPA患者)上分析了ROI分割的讀者

模型圖,模型,諾模圖,ROC曲線


中國醫(yī)科大學(xué)碩士學(xué)位論文7圖3.基礎(chǔ)模型的ROC曲線(AUC=0.853),放射性模型(AUC=0.769)和諾模圖模型(AUC=0.903)。諾模圖模型顯示,與基礎(chǔ)模型(P=0.0009)或放射組學(xué)模型(P<0.0001)相比,區(qū)分IPA與非IPA的診斷效能明顯更高。放射組學(xué)模型:測量者1和測量者2之間的放射學(xué)特征的相關(guān)系數(shù)是0.922。測量者1內(nèi)的相關(guān)系數(shù)為0.915。本研究所有分析均基于測量者1提取的特征。在396個放射學(xué)特征中,107個在單變量分析中IPA和非IPA組之間存在顯著差異。在特征去冗余之后,保留了三個特征(即,ClusterShade_angle45_offset7,sumEntropy和SphericalDisproportion)并用于構(gòu)建放射組學(xué)模型。根據(jù)三個放射學(xué)特征和相應(yīng)的邏輯回歸系數(shù)的加權(quán)組合計算的單個“整體”特征的Rad評分在IPA之間略微顯著(P=0.040)[平均Rad評分=1.037(范圍:0.326至2.587)]和非IPA[平均Rad評分=-0.536(范圍:-1.385至0.096)]區(qū)分CT圖像表現(xiàn)為GGN的IPA和非IPA(圖3)。


本文編號:3572514

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