基于高分辨T2加权成像的影像组学评估直肠癌术前T分期的研究

发布时间：2020-07-21 22:15

【摘要】：目的:探讨从高分辨T2加权成像(T2WI)中提取的影像组学特征对于评估直肠癌术前T分期的应用价值。方法:回顾性收集191例山西省人民医院2016年3月至2018年3年行MRI检查且术后病理证实为直肠腺癌患者的临床及影像学资料,患者均未行新辅助放化疗。采用影像组学方法,在术前高分辨T2WI上勾画整个肿瘤体积,提取大量影像组学特征后通过广义线性模型LASSO降维分析,并构建影像组学模型。建模的过程主要分为四步,第一是数据预处理;第二是特征数降维,一共提取了396个特征,选择的特征为14个;第三是模型建立并且得到Rad-score,通过随机森林算法先建立组学模型,再利用组学产生的Rad-score与临床数据结合建模;第四是模型评估(数据的验证)。将患者分为早期(T1~T2)及局部进展期(T3~T4)两组,以术后病理结果作为真值进行模型的训练及验证。绘制受试者工作特征曲线(ROC)及决策曲线(DCA)以评估模型的可预测性。计算常规MRI评估的准确率、灵敏度及特异性,并与预测模型得到的结果相比较。结果:191例直肠癌中早期68例,局部进展期123例,诊断T分期的预测模型训练组和验证组的结果分别为:曲线下面积(AUC):0.927、0.885,准确率:0.851、0.842,特异性:0.917、0.7,敏感性:0.814、0.919,F1:0.861、0.829,Brier:0.149、0.159。专业医生的常规MRI诊断T分期的准确率、敏感度及特异性分别为:0.815、0.865、0.75。模型评估得到的混淆矩阵显示训练组中阳性预测值和阴性预测值分别为0.814和0.917;验证组中阳性预测值和阴性预测值分别为0.919和0.7。模型在验证组中的DCA显示当风险阈值为40%~95%时,采用预测模型预测病理直肠癌进展期的方法优于将所有患者都看作进展期,也优于将所有患者都看作早期。利用影像组学建立的预测模型评估直肠癌术前T分期有明显临床获益。结论:本研究基于高分辨T2WI构建的影像组学模型来评估直肠癌T分期是可行的,并能提供比常规MRI主观评估的分期更好的预测结果。
【学位授予单位】：山西医科大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R735.37;R445.2
【图文】：

直肠癌,淋巴结,肿瘤

位 T2WI 上测量）、MRF 是否为阳性（肿瘤实质或淋巴结或F＞1mm 诊断为阴性，≤1mm 为阳性）[22]、EMVI 是否为阳性瘤外形，肿瘤周围是否存在血管，受累血管直径、轮廓及信号的I 评估直肠癌 EMVI 的 5 级评分系统，并将评分为 0～2 分的肿I 阴性，3～4 分定义为 mrEMVI 阳性）、MRI 显示淋巴结总数I 和 DWI）、最大淋巴结大小（轴位 T2WI 测量）、双侧髂血管受累、肿瘤有无侵及肛提肌或肛门内、外括约肌。肿瘤 ROI图像分割均在 ITK-SNAP（Version 3.60,www.itksnap.org）软件具有多年腹部 MRI 诊断经验的影像科医师在斜轴位高分辨 T动勾画肿瘤 ROI。ROI 应仔细检查描绘，排除未侵入的直肠壁图 1-1）。

高分辨,肿瘤,直肠下段,肛提肌

山西医科大学硕士学位论文-5 女，83 岁，图 A-D 分别为患者的矢状位 T2WI、冠状位 T2WI、高分I。图 2-5A 显示肿瘤位于直肠下段；图 2-5B 示肿瘤主要位于右侧壁，且界或肛提肌；图 2-5C 示肿瘤局限于粘膜下层，可以清晰显示高信号的粘侵及肌层；图 2-5D 示肿瘤在 DWI 上扩散受限，呈异常高信号影。术后病。 2：直肠癌 T2N0（见图 2-6）。

高分辨,肿瘤,直肠癌,前壁

48 岁，图 A-D 分别为患者的矢状位 T2WI、冠状位 T2WI、高分I。图 2-7A 显示肿瘤位于中上段；图 2-7C 示肿瘤主要位于前壁、左侧壁穿透肌层并在 2-3 点侵及 MRF，但尚未侵及邻近器官；图 2-7D 示肿瘤在信号影。术后病理证实为 T3 期。 4：直肠癌 T4bN0（见图 2-8）。A B

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