基于影像组学评估结直肠癌肝转移联合贝伐珠单抗化疗后的治疗反应

发布时间：2020-11-16 12:14

　　 目的:建立并验证预测结直肠癌肝转移联合贝伐珠单抗化疗后的治疗反应的CT影像组学模型,比较化疗前后CT纹理参数的变化。材料和方法:纳入50名(18例应答组和32例无应答组)结直肠癌肝转移且接受联合贝伐珠单抗化疗的患者,总共选取141个肝转移灶,每个患者提取化疗前、后动脉期和门脉期792个纹理特征。依次用方差分析、Spearman相关性检验和LASSO回归选择纹理参数,分别用SVM、Logistic回归建立所选择参数的影像组学模型并验证。影像组学模型通过准确度、灵敏度、特异度、精确度及ROC曲线下面积进行评价。135个病灶进行配对t检验比较化疗前、后CT纹理参数的变化。结果:通过SVM、Logistic回归建立12个纹理特征的影像组学模型具有较高的准确度、灵敏度、特异度、精确度,SVM的训练集:0.95、0.98、0.89、0.83;验证集,0.84、0.93、0.67、0.83;Logistics回归模型训练集:0.88、0.96、0.74、0.79;验证集0.84、0.89、0.73、0.79。两种模型训练集的ROC曲线下面积分别为:0.90、0.79。化疗后反应组211个纹理参数显著变化,不反应组130个纹理参数显著变化,其中不反应组和反应组有62个相同的显著变化的纹理参数。结论:影像组学模型可以预测结直肠癌肝转移患者联合贝伐珠单抗化疗后的治疗反应,纹理分析能够评估化疗前、后的肝转移灶内部结构的变化,可以作为联合贝伐珠单抗的化疗过程的监测。
【学位单位】：中国医科大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R735.34;R730.44
【部分图文】：

中国医科大学硕士学位论文（ROI）通过 ITK-SNAP 软件（www.itksnap.org）手动创建，在每个轴位图像上逐层勾画治疗前、后的肝转移 ROI（图 1）。之后自动融合得到肝转移灶的 3D 数据。如果化疗后弱强化灶仍存在，则 ROI 勾画标准与化放疗前相同，如果病灶消失将不再勾画化疗后的 ROI。多个转移灶时，可选择转移灶可测量并且直径大于等于 1cm的多个病灶。

3.2 特征选择及影像组学预测模型的建立所有的特征具有较好的观察者内和观察组间的一致性。将数据分为训练集、验证集，训练集所占比例为 0.693431，具体分配如下表 2 所示表 2 测试集组和验证集数据分配表组别 数值 0 1训练集（Training） 98 63 35验证集（Testing） 43 28 15总数（SUM） 141 91 50表 2 中的 0 和 1 是化疗反应的标签：0 代表无应答组，1 代表应答组纹理特征的选择过程：首先，采用 ANOVA 方法选取 428 个特征，第二步：采用 Spearman 相关性分析，选阈值 0.96，选取 167 个特征数；第三步：采用 Lasso回归选取纹理参数过程（图 2），结果选取了 12 个特征（见表 3）。最后用 SVM 和Logistic 回归建立预测模型，其模型性能见表 4 及图 3。A BC

中国医科大学硕士学位论文表 3 选择的纹理参数中英文对照（续）序号 纹理参数（英文） 纹理参数（中文）8 ShortRunEmphasis_angle45_offset7 短游程重9 pMeanValue 门脉期均值10 pMinIntensity 门脉期最小强度11 pPercentile55 门脉期 55%12 pInertia_AllDirection_offset1_SD 门脉期力矩A B
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本文编号：2886215