HRCT诊断与影像组学研究对肺腺癌纯磨玻璃结节浸润程度分析

发布时间：2020-09-25 11:47

　　目的:首先回顾性分析于HRCT上表现为纯磨玻璃结节(pGGN)肺腺癌CT征象,并结合术后病理对其浸润程度进行分析,探究HRCT结合常规影像诊断方法对肺腺癌pGGN的浸润性能否作出诊断。其次通过影像组学方法提取以上相同研究对象HRCT原始图像数据信息,深层挖掘医学图像数据的量化特征,探究影像组学分析能否预测pGGN的浸润程度,其诊断价值是否优于常规影像阅片法,为pGGN病灶影像诊断寻找更准确的方法,以期辅助临床对肺腺癌pGGN的合理术式选择及远期治疗。资料与方法:回顾2015年1月至2018年10月于吉大二院行胸部HRCT检查,后经手术切除的肺腺癌患者相关资料,共有65例经病理证实的pGGN病灶入组,按照病理结果将65例结节分为浸润前组(38例)与浸润性组(27例),浸润前组包括非典型腺瘤样增生(AAH)7例、原位腺癌(AIS)31例,浸润性组包括微小浸润性腺癌(MIA)20例、浸润性腺癌(IAC)7例,从定性特征及定量特征两方面对pGGN病灶进行分析,经统计学分析获得常规影像诊断对pGGN浸润程度的诊断价值。同时通过影像组学方法,将全部结节HRCT扫描DICOM图像输入A.K.分析软件,自动获得基于一阶直方图特征、高阶纹理特征及形态学特征的相关参数。A.K.软件对所得全部特征进行降维,并建立组学预测模型,将验证组全部ROI图像带入组学模型,所得结果经A.K.软件自动进行统计学分析并获得预测结果。结果:常规影像诊断方法中,浸润前组与浸润性组经过定性特征分析,得出分叶征(P=0.000)、毛刺征(P=0.008)、空泡征(P=0.047)及血管集束征(P=0.001)有明显统计学差异;定量特征中结节大小(P=0.001)、平均CT值(P=0.000)有明显统计学差异,结节大小、平均CT值判断有无浸润的最佳临界值为12.7 mm及-544.50 HU,定量特征的诊断价值以ROC及曲线下面积(AUC)判断,AUC分别为0.740及0.784。影像组学分析经A.K.软件自动完成,共获得385个组学参数,经LASSO降维及Logistic迭代回归剔除冗余,保留“熵”及“球度”两个特征参数并以此建立预测模型,该模型对HRCT检查pGGN浸润程度的诊断价值AUC为0.824。结论:常规影像学诊断方法对直径≤30 mm的65肺腺癌pGGN的HRCT图像进行定性、定量分析,结果显示分叶征、毛刺征、空泡征、血管集束征、结节大小及平均CT值对区分浸润前及浸润性病变有意义,当结节直径大于12.7 mm或平均CT值大于-544.50 HU时,可以考虑结节内含有浸润性成分。通过65例病灶建立影像组学分析模型,该模型不仅能够定量判断pGGN内有无浸润成分,且定量诊断价值高于常规影像学诊断方法。以上研究为术前无创性诊断肺腺癌pGGN的浸润程度提供了一种新方法,同时为影像组学的临床应用提供了新思路。
【学位单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R734.2;R730.44
【部分图文】：

ROC曲线,结节,ROC曲线,曲线

结节大小ROC曲线，AUC=0.740

ROC曲线,ROC曲线,浸润性,训练组

图 3.3 平均 CT 值 ROC 曲线，AUC=0.784像组学方法对 pGGN 浸润程度分析及诊断价值结节中包括浸润前病变 38 例、浸润性病变 27 例，将 ITK-维立体 ROI 全部导入 A.K.软件进行分析，随机选取 44 例，浸润性组 18 例）作为训练组，共获得基于一阶直方图特及形态学特征等相关影像组学参数 385 个。对所得 385 个

降维,自动分析,纹理特征,参数

图 3.4 对 385 个纹理特征进行 LASSO 回归降维将所获得的参数经 Logistic 逐步回归，迭代后自动分析后剔除无效参数，剩余“熵”及“球度”两个参数。建立预测模型并获得组学得分公式，如公示（1）所示。y=18.455+（-0.734×熵）+（-14.758×球度）………………（1）将 21 例结节（浸润前组 12 例，浸润组 9 例）带入模型验证，结果如图 3.5所示，经 LASSO 回归降维及 Logistic 逐步回归所获得的“熵”及“球度”两个组学参数两组中统计学差异显著。

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