基于增强CT深度学习模型及影像学特征术前预测单发肝细胞癌微血管侵犯的初步研究

发布时间：2020-07-18 09:17

【摘要】：第一部分基于增强CT影像学特征术前预测单发肝细胞癌微血管侵犯的初步研究目的:通过观察术前增强CT的影像学特征来探究其在单发肝细胞癌(hepatocellularcarcinoma,HCC)微血管侵犯(microvascular invasion,MVI)的意义。材料与方法:回顾性收集南方医科大学珠江医院及中山大学肿瘤防治中心肝细胞癌行根治性切除术患者术前临床及影像学资料共1116例,临床资料包括性别、年龄、白蛋白、淋巴细胞、中性粒细胞、血小板、红细胞、白细胞、碱性磷酸酶、天冬氨酸氨基转移酶、谷丙转氨酶、总胆红素、γ-谷氨酰转肽酶、乙肝病毒DNA、凝血酶原时间、甲胎蛋白水平、糖类抗原199;影像学特征包括肿瘤直径、肿瘤体积、边缘、包膜、瘤内动脉、坏死、晕环、瘤周异常强化、卫星结节及动脉期强化方式,进行单因素分析后对存在有统计学意义差异的资料纳入多因素Logistic回归模型进行多因素分析,构建ROC曲线,探究其诊断价值。结果:单因素分析显示肿瘤直径、肿瘤体积、瘤内动脉、晕环、包膜完整性、边缘、瘤周异常强化、坏死、动脉期强化方式、卫星结节、PLT、AFP、乙肝病毒DNA水平(P均0.05)为MVI发生的危险因素,多因素logistic回归分析显示坏死、瘤内动脉、晕环、肿瘤边缘、包膜完整性及卫星结节(P0.05)是预测MVI的独立危险因素。ROC曲线分析显示综合上述征象联合判断诊断MVI敏感度为0.777,特异度为0.704,AUC=0.803。结论:基于增强CT影像学特征术前对于单发肝细胞癌微血管侵犯的预测有一定的价值。第二部分基于增强CT深度学习模型术前预测单发肝细胞癌微血管侵犯的初步研究目的:基于术前增强CT构建深度学习模型,来评估其在单发肝细胞癌微血管侵犯的预测价值。方法:回顾性收集南方医科大学珠江医院及中山大学肿瘤防治中心因肝细胞癌行根治性切除术患者术前影像学资料共1116例,对增强CT动脉期及门静脉期图像进行预处理,以病理上MVI的有无作为金标准,进行深度学习神经网络的构建,得到的平均概率即为预测MVI的概率。结果:80%病例用于训练模型,20%病例用于测试模型,测试组动脉期模型的AUC值为0.810,测试组门静脉期模型的AUC值为0.814,联合两期的模型的AUC值为0.832。结论:基于增强CT构建的深度学习神经网络模型对于术前单发肝细胞癌MVI的预测具有较好的诊断效能。
【学位授予单位】：南方医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R735.7;R730.44
【图文】：

图ｉ瘤内动脉和坏死瘤内动脉：增强扫描动脉期病灶内明显强化的血管影（长箭头）；逡逑坏死：病灶中央的片状无强化区（短箭头）逡逑Ｆｉｇ．ｌ邋ｉｎｔｅｒｎａｌ邋ａｒｔｅｒｙ邋ａｎｄ邋ｎｅｃｒｏｓｉｓ邋ｉｎｔｅｒｎａｌ邋ａｒｔｅｒｙ：邋ｖａｓｃｕｌａｒ邋ｗｉｔｈ邋ｏｂｖｉｏｕｓ邋ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ邋ｉｎ逡逑ａｒｔｅｒｉａｌ邋ｐｈａｓｅ邋（ｌｏｎｇ邋ａｒｒｏｗ）邋；邋ｎｅｃｒｏｓｉｓ：邋ｐａｔｃｈ邋ｎｏｎ－ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ邋ｉｎ邋ｃｅｎｔｒａｌ邋ａｒｅａ邋（ｓｈｏｒｔ邋ａｒｒｏｗ）逡逑

图３肿瘤边缘３－ａ：边缘光滑清晰；３－ｂ：边缘单结节凸出（白箭）；３－ｃ：边缘结节逡逑凸出＞２个；３－ｄ：边缘完全不清逡逑Ｆｉｇ邋３邋ｔｕｍｏｒ邋ｍａｒｇｉｎ邋３－ａ：邋ｃｌｅａｒ邋ａｎｄ邋ｓｍｏｏｔｈ邋ｍａｒｇｉｎ；邋３－ｂ：邋ｓｉｎｇｌｅ邋ｎｏｄｕｌｅ邋（ｗｈｉｔｅ邋ａｒｒｏｗ）；逡逑３－ｃ：邋ｎｏｄｕｌｅｓ邋ａｔ邋ｔｈｅ邋ｍａｒｇｉｎ邋ｏｆ邋ｔｈｅ邋ｔｕｍｏｒ邋＞邋２；邋３－ｄ：邋ｂｌｕｒｒｅｄ邋ｍａｒｇｉｎ逡逑

图４瘤周异常强化４－ａ：平扫病灶临近肝实质未见异常；４－ｂ：增强扫描动脉期临近肝逡逑实质见小片状明显强化（白箭）；４－ｃ、ｄ：门静脉期及延迟期强化程度减退，呈相对逡逑等密度逡逑Ｆｉｇ．４邋ｐｅｒｉｔｕｍｏｒａｌ邋ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ邋４－ａ：邋ＣＴ邋ｓｃａｎ邋ｓｈｏｗｅｄ邋ｔｈａｔ邋ｎｏ邋ａｂｎｏｒｍａｌ邋ｎｅａｒ邋ｌｉｖｅｒ逡逑ｐａｒｅｎｃｈｙｍａ；邋４－ｂ：邋ｓｍａｌｌ邋ｐａｔｃｈｙ邋ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ邋ｎｅａｒ邋ｔｕｍｏｒ邋ｉｎ邋ａｒｔｅｒｉａｌ邋ｐｈａｓｅ邋（ｗｈｉｔｅ邋ａｒｒｏｗ）；逡逑４－ｃ、ｄ：邋ｔｈｅ邋ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ邋ｄｅｃｒｅａｓｅｄ邋ｉｎ邋ｐｏｒｔａｌ邋ａｎｄ邋ｄｅｌａｙ邋ｐｈａｎｓｅ邋ｗｉｔｈ邋ｉｓｏｄｅｎｓｉｔｙ逡逑

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本文编号：2760701