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基于MK图像的影像组学方法鉴别不同风险病 [复制链接]

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文章来源田士峰,刘爱连,郭妍,等.基于MK图像的影像组学方法鉴别不同风险病理类型子宫内膜癌的价值.中国医学影像学杂志,,28(09):-+摘要目的探讨基于平均扩散峰度(MK)图的影像组学方法鉴别不同风险病理类型子宫内膜癌(EC)的价值。资料与方法回顾性分析70例EC患者的MK图像,其中高风险病理类型28例,低风险病理类型42例,采用合成少数类过采样技术使高风险病理类型数量达42例。将患者分为训练组58例和测试组26例。使用ITK-SNAP软件在MK图像获得肿瘤全域三维感兴趣区,然后导入A.K.分析软件提取高维影像组学特征,使用最小绝对收缩和选择算子、单变量Logistic回归和方差分析方法进行特征筛选和降维,构建多元逻辑回归模型,绘制受试者工作特征曲线评价模型效能,并在测试组中验证。结果经降维得到4个与EC病理类型风险性相关的组学特征。构建的模型在训练组鉴别不同风险病理类型EC的准确度、受试者工作特征曲线下面积、敏感度、特异度分别为81.0%、0.、89.7%、72.4%,测试组分别为80.8%、0.、92.3%、69.2%。结论基于MK图的影像组学可有效鉴别不同风险病理类型的EC,有助于制订临床决策。子宫内膜肿瘤;磁共振成像;扩散加权成像;影像组学;病理学,外科;诊断,鉴别R.33;R../j.issn.-..09.子宫内膜癌(endometrialcarcinoma,EC)在全球常见恶性肿瘤中居第7位[1],其发病率伴随肥胖、人口老龄化等因素有逐年上升的趋势。临床上依据病理特点及侵袭程度,通常将EC分为高危和低危,两者在手术治疗方式、预后评估等方面存在差异[2-3],其中病理类型是危险度划分的一项重要参考指标。MR功能成像是诊断EC的重要影像学方法,其中扩散峰度成像(diffusionkurtosisimaging,DKI)可较为精准地反映组织内微环境的变化情况,量化水分子因非高斯分布扩散而产生的偏差[4],平均扩散峰度(meankurtosis,MK)是DKI的代表性参数。影像组学是利用先进的图像处理技术,从成像数据中提取高通量影像特征信息,通过特征筛选、模型构建进行疾病预测、分析等临床信息的解析[5-7]。本研究拟探讨基于DKI序列MK图的影像组学方法鉴别不同风险病理类型EC的价值。1资料与方法1.1研究对象回顾性分析年9月—年10月大连医院符合以下标准的70例患者,纳入标准:①经手术病理证实为EC,临床及病理资料完整;②无MRI检查禁忌证,术前2周内在我院行MRI检查,扫描序列包括DKI序列;③检查前未接受放化疗及其他治疗。排除标准:①图像伪影明显影响病变观测及数据测量;②病灶直径(厚度)1.0cm,在MRI图像上显示不清,或癌灶所在层面3个。70例患者中,高风险病理类型28例,包括低分化子宫内膜样腺癌17例,浆液性腺癌10例,透明细胞癌1例;分期:Ⅰa期10例,Ⅰb期8例,Ⅱ期2例,Ⅲ期8例;患者年龄49~82岁,平均(62.0±8.3)岁。低风险病理类型42例,包括中分化子宫内膜样腺癌33例,高分化子宫内膜样腺癌9例;分期:Ⅰa期30例,Ⅰb期4例,Ⅱ期6例,Ⅲ期2例;患者年龄34~78岁,平均(56.3±10.6)岁。1.2仪器与方法采用GESignaHDxt1.5TMR超导型扫描仪,体部8通道相控阵线圈,患者取仰卧位,扫描前适度充盈膀胱。扫描参数:①横轴位T1WI序列:采用快速扰相梯度回波序列,TRms,TE8.0ms,矩阵×,激励次数(NEX)2.0,扫描时间约s。②横轴位T2WI序列:采用快速自旋回波序列,TR0ms,TEms,矩阵×,NEX4.0,扫描时间约s。③横轴位DKI序列:采用单次激发自旋回波平面回波序列,TRms,TE98ms,矩阵×,NEX2.0,b值取0、0、s/mm2,在15个正交方向施加扩散梯度,扫描时间约s。上述序列层厚5.0mm,间隔l.0mm,视野32cm×32cm。1.3图像分析将DKI序列的原始图像传输至GEADW4.6工作站,经重建获得MK图。将所有患者的MR图像以DICOM格式导出并储存。随后将图像导入ITK-SNAP软件(
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