应用MR影像组学特征鉴别长骨内生软骨瘤与软骨肉瘤的研究分析

发布时间：2020-05-22 10:26

【摘要】：目的从MR图像中寻找可区分长骨内生软骨瘤与软骨肉瘤的影像组学特征,并评价这些特征的作用。方法回顾性分析70例长骨内生软骨瘤和50例长骨软骨肉瘤患者的影像学和病理资料。从患者的MR T1加权图像中提取影像组学特征。使用最大相关最小冗余(maximum relevance minimum redundancy,mRMR)特征选择方法筛选其特征,利用多变量逻辑回归分析和四阶交叉验证建立稳定的预测模型。利用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和曲线下面积(area under curve,AUC)评价影像组学特征模型的预测性能。结果从T1加权MR图像中提取出492个影像组学特征,筛选出13个最具有预测效力的影像组学特征。四次交叉验证训练集和测试集的AUC值分别为(0.961±0.015)和(0.901±0.053)。结论从内生软骨瘤和软骨肉瘤患者的MR T1加权图像中可提取出一系列有价值的影像组学特征;利用这些影像组学特征可以有效鉴别长骨内生软骨瘤与软骨肉瘤。
【图文】：

图1肿瘤T1加权MＲ图像ＲOI分割Fig．1ＲOIsegmentationoftumorT1-weightedMＲimages灰度共生矩阵(grey-levelco-occurrencematrix，GLCM)、灰度游程矩阵(grey-levelrun-lengthmatrix，GLＲLM)、灰度区域大小矩阵(grey-levelsizezonematrix，GLSZM)和邻域灰度差矩阵(neighbourhoodgrey-tonedifferencematrix，NGTDM)。GLCM计算图像中不同灰度值的像素对的相关性，可以反映关于图像的方向、振幅、间隔和频率的综合信息。GLＲLM统计图像中具有相同灰度的条状区域出现的情况，量化图像中运行的灰度级。GLSZM统计图像中具有相同灰度的块状区域出现的情况，，量化图像中运行的灰度级。NGTDM统计图像中相邻区域的灰度差。小波特征通过改变图像中高频与低频信号的比率，增加图像低频信号的信息。设L和H分别是低通和高通滤波器，X为待滤波的图像。对三维的ＲOI图像在X、Y和Z3个方向上进行图像滤波，得到XLLL、XLLH、XLHH、XHHH、XHHL、XHLH、XLHL和XHLL8幅新图像，分解后的图像大小不变且不存在移位。对于每组分解再进行灰度统计特征和纹理特征的获取，使得可获得的特征量成倍增加，从而更全面的量化肿瘤，充分挖掘图像信息。1．3．4影像组学特征筛选本研究使用最大相关最小冗余(maximumrelevanceminimumredundancy，mＲMＲ)特征选择方法。mＲMＲ使用互信息来度量特征子集合中特征与表型类别之间以及特征之间的相关度:D=1s∑xi∈sI(xi，c)(1)Ｒ=1s2∑xixj∈sI(xi，xjj)(2)上式中，S表示

步骤，完成第2、3和4次交叉验证，即二阶交叉验证、三阶交叉验证和四阶交叉验证，最终每组数据都独立作为测试集对模型进行过测试。对四次交叉验证的结果取平均值作为最终的结果。1．5统计学分析采用Ｒ语言统计软件包进行统计分析。使用ＲOC曲线进行模型解释和模型预测效力的评估。ＲOC曲线的绘制和曲线下面积(areaundercurve，AUC)使用MedCalc(Mariakerke，比利时)软件进行计算。以P＜0．05为差异具有统计学意义。本研究的完整影像组学流程见图2。图2影像组学基本流程Fig．2Workflowofradiomics2结果2．1影像组学特征的选择对120例患者的MＲ图像分别进行特征提取，最终每例患者共提取492个来自T1加权MＲ图像的影像组学特征。其中包括7个形态特征、8个一阶统计特征、53个纹理特征(分为22个GLCM特征、13个GLＲLM特征、13个GLSZM特征和5个NGTDM特征)以及424个基于小波的纹理特征(小波特征)。四阶交叉验证筛选出的最佳影像组学特征见表2。通过箱型图的形式分别对四阶交叉验证下有预测价值的最佳影像组学特征进行展示，具体见图3。2．2影像组学特征模型的建立多变量逻辑回归建立的各阶验证模型公式如下(为简化公式的表述，各特征名称后的“T1”省略)。表2四阶交叉验证后的最佳特征Table2Optimalradiomicsfeaturesofcrossvalidation阶次最佳特征一阶验证HHH_GLＲLM_SＲHGE_T1SZHGE_T1ZSN_T1Uniformity_T1denth_T1二阶验证HHL_GLCM_inf2h_T1LLH_GLCM_entro_T1LLL_GLCM_corrm_T1HGZE_T1cshad_T1三阶验证LHL_GLＲLM_SＲHGE_T1ZSN_T1

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