MRI图像纹理分析对直肠癌T分期的应用价值研究

发布时间：2020-07-23 07:34

【摘要】：背景:直肠癌是世界上最常见的恶性肿瘤之一,也是癌症患者的常见死亡原因之一。对直肠癌患者来说,立体定向放疗、新辅助治疗、分子靶向治疗及手术切除是常见的治疗方法,在手术中能否完整切除病灶及能否保肛也是患者较为关注的治疗方式之一,准确的肿瘤分期对治疗方式的选择及患者预后情况的评估就有很重要的意义,对患者预后及生活质量具有重要影响。磁共振(MRI)常规影像学检查对直肠癌的诊断、评估术前分期及观察预后有很重要的作用,术前可通过观察肿瘤的位置、大小、形状、浸润深度及与周围组织关系等来进行肿瘤的分期,以指导临床手术方式的选择。直接依靠视觉观察来对直肠癌分期进行较准确的判断预测仍然有限。近年来,纹理分析(texture analysis,TA)作为一种新的影像评估技术,通过分析MR图像中灰度值、像素值的规律及分布,可以更有效的评估肿瘤分期,以指导临床来选择更准确有效的个性化治疗方式。目的:探讨直肠癌MRI图像上(T2WI)T2期、T3期直肠肿瘤组织的纹理特征,评价其对直肠癌T分期的应用价值。方法:收集81例治疗前行3.0T磁共振检查并经术后病理证实的T2、T3期直肠癌患者MRI图像(T2WI)。采用MaZda软件进行图像纹理分析,提取出T2WI纹理特征参数,筛选出最具鉴别价值的纹理特征参数,再对纹理参数进行分类分析,评估鉴别直肠癌T2、T3分期的准确度。利用logisitic回归分析选出P值最小的三个最优纹理特征参数,对筛选出的参数绘制ROC曲线,然后计算曲线下面积(AUC),以期得到最佳诊断的阈值、特异度及敏感度。采用SPSS22.0软件进行数据分析。结果:(1)一般资料:81例研究对象T2期41例,T3期40例;T2期患者与T3期患者在肿瘤距肛缘距离、肿瘤最大直径分布均不存在统计学差异(P0.05)。(2)T2WI纹理特征参数筛选及分类分析方法:不同筛选方法中FPM准确率(62.96%~88.89%)均高于MI(62.96%~85.19%)、Fisher(62.96%~85.19%)、POE+ACC(62.96%~85.19%),T2WI纹理特征分类方法中NDA鉴别直肠癌T2、T3期的准确率(85.19%~88.89%)高于RDA(65.43%~77.78%)、PCA(62.96%~77.78%)、LDA(62.96%~77.78%),其中FPM结合NDA的准确率最高为88.89%。(3)T2WI纹理特征分析:(1)logistic回归分析结果显示Horzl_GLevNonU、Mean、WavEnLH_s-1是肠癌T分期的主要影响因素,Horzl_GLevNonU、Mean与直肠癌T分期呈正相关,值越大MRI中T分期中分期为T3期,T3分期的可能性越高,WavEnLH_s-1与直肠癌T分期呈负相关,值越小MRI中T分期中分期为T3期,T3分期的可能性越高。(2)ROC曲线分析结果显示,Horzl_GLevNonU用于T分期划分曲线下面积AUC=0.688(95%CI:0.576-0.787),cut-off值为238.974,作为诊断参考值进行T分期划分的灵敏度=42.11%,特异度=97.67%,约登指数=0.398;Mean用于T分期划分曲线下面积AUC=0.788(95%CI:0.683-0.871),cut-off值为463.876;作为诊断参考值进行T分期划分的灵敏度=63.16%,特异度=88.37%,约登指数=0.515;WavEnLH_s-1用于T分期划分的AUC=0.730(95%CI:0.620-0.823),cut-off值为59.696;作为诊断参考值进行T分期划分的灵敏度=81.58%,特异度=65.12%,约登指数=0.467。结论:(1)不同T分期的直肠癌T2WI纹理特征具有明显统计学差异;(2)Horzl_GLevNonU、Mean、WavEnLH_s-1是直肠癌T2期与T3期的主要影响因素,具有临床应用价值;(3)常规MRI T2WI纹理分析可用于鉴别直肠癌T分期,能为直肠癌T分期诊断提供可靠的依据。
【学位授予单位】：河南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：R735.37;R445.2
【图文】：

ROI区域,横轴

图 1-1 T2WI 横轴位 ROI 区域7.2 纹理特征提取ROI区域后MaZda可以分析提取出六种160个纹理分析数值：灰度共 level co-occurrence matrix，GLCM）、小波转换（wavelets ransform，W绝对梯度（absolute gradient，GRA）、自回归模型（uto-regressive model，A验（run-length matrix，RUN）。GLCM 的纹理参数包括有：ASM 能量、ast）、自相关（Correlat）、熵（Entropy）、熵和（SumEntrp）、平方和（SumoSumVarnc）、逆差矩（InvDfMom）、熵差（DifEntrp）、方差(Variance)；为各波段中小波转换系数的能量；直方图的纹理特征包含有：均值（Meewness）、方差（Variance）、峰度（Kurtosis）以及百分位数（Perc）；数有：方差、峰度、梯度平均值、偏度、非零位；ARM 的纹理参数有：参

【参考文献】