MSCT征象联合纹理分析在预测胸腺上皮性肿瘤WHO简化病理分型中的价值

背景与目的:胸腺上皮性肿瘤(thymic epithelial tumor,TET)是前上纵隔最常见的原发肿瘤,其组织学分型是判断预后的独立危险因素。探讨和比较术前多层螺旋计算机断层扫描(multi-slice spiral computed tomography,MSCT)征象及基于CT图像的纹理分析在预测TET世界卫生组织(World Health Organization,WHO)简化病理分型中的价值。方法:回顾并分析2011年1月—2018年6月复旦大学附属肿瘤医院手术后经病理学检查证实为TET、且经免疫组织化学确定组织分型的120例患者的增强CT图像及临床资料,并根据WHO简化病理分型分为低危组(A1、AB、B1型胸腺瘤)及高危组(B2、B3型胸腺瘤及胸腺癌)。评估及记录每例TET患者的CT征象。选用纵隔窗CT图像进行病灶分割及纹理特征的提取。采用R软件套索(least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)模型进行特征筛选及模型建立。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和曲线下面积(area under curve,AUC)评价模型的预测效能。不同预测模型之间诊断效能的比较采用DeLong检验。结果:120例TET患者中低危组61例,高危组59例,分别记录及提取了每例患者CT图像的11种CT征象和14种纹理特征。分别建立了以MSCT征象、纹理参数以及两者联合为基础的CT预测模型、纹理预测模型以及联合预测模型,3个模型在预测低危组及高危组TET的AUC分别为0.78、0.80、0.88,灵敏度分别为86.4%、88.1%和93.2%,特异度分别为60.7%、65.6%和67.2%,准确率分别为70.8%、74.2%和80.0%。DeLong检验结果显示,联合预测模型在预测TET恶性程度中的效能及准确率最高(P<0.05)。结论:MSCT检查是TET首选的影像学检查方法,纹理特征比肉眼评估得到的CT征象更能反映TET的微观异质性程度,CT征象与纹理特征相结合在预测TET恶性程度中更有优势,可为临床制订治疗方案及评估预后提供更全面及准确的依据。

CT纹理分析鉴别胃肠道间质瘤c-kit/PDGFRA基因突变的初步研究

目的:探讨CT纹理分析在鉴别胃肠道间质瘤(gastrointestinal stromal tumor,GIST)c-kit/血小板源性生长因子受体α(platelet-derived growth factor receptor alpha,PDGFRA)基因突变类型中的价值。方法:回顾性分析140例经分子病理学检查证实的GIST患者的CT增强图像,其中c-kit突变型126例,PDGFRA突变型14例。采用LIFEx软件对CT门静脉期图像进行分析,共提取41种纹理特征。采用Mann-Whitney U检验比较两组间各参数的差异并绘制受试者工作特征(receiver operatingcharacteristic,ROC)曲线。结果:短区域因子(short-zoneemphasis,SZE)、短区高灰度级因子(short-zone high gray-level emphasis,SZHGE)及区域百分比(zone percentage,ZP)在c-kit突变型GIST中高于PDGFRA突变型GIST(P<0.05)。两组间其余纹理参数差异均无统计学意义(P>0.05)。SZE、SZHGE和ZP鉴别两者的曲线下面积(area under curve,AUC)分别为0.69、0.70和0.71(P<0.05),灵敏度分别为46.03%、47.62%及78.57%,特异度分别为92.86%、92.86%及64.29%,准确率分别为83.57%、83.57%及90.00%。结论:CT纹理分析能够为鉴别GIST c-kit/PDGFRA基因突变提供一定的诊断信息。

胃肠道间质瘤危险度分级的影像技术研究进展

胃肠道间质瘤(gastrointestinal stromal tumor,GIST)是消化系统最常见的间叶源性肿瘤,其生物学行为多样。目前认为GIST无论大小,均具有恶性潜能,GIST危险度分级是评估术前、术后是否进行靶向治疗的主要标准。因此,治疗前明确的病理学诊断及危险度分级对于GIST患者治疗方案的选择具有重要的临床价值。本文综述GIST危险度分级的影像学研究进展。

基于CT影像组学列线图鉴别甲状腺良性与恶性滤泡性肿瘤的价值

目的探讨基于CT影像组学列线图鉴别甲状腺滤泡性肿瘤良生与恶性的价值。方法回顾性收集2016年1月至2018年12月复旦大学附属肿瘤医院经手术病理证实的200例甲状腺滤泡性肿瘤患者的临床资料及CT图像,其中甲状腺滤泡癌(FTC)46例、甲状腺滤泡腺瘤(FTA)154例。采用随机数表法随机分为训练集(n=140)和验证集(n=60)。采用LIFEx软件提取增强CT图像的48个影像组学特征。根据最小绝对收缩和选择算子回归进行特征降维、筛选及模型建立,在此基础上绘制列线图。利用受试者操作特征曲线及曲线下面积(AUC)评估列线图预测甲状腺良性与恶性滤泡性肿瘤的效能,通过校准曲线对列线图进行内部及外部验证,最后应用决策曲线分析评估列线图的临床应用价值。结果经筛选得到4种特征用于建立预测甲状腺良性与恶性滤泡性肿瘤的列线图,分别为灰度区域矩阵(GLZLM)-区域长度不均匀性、GLZLM-低灰度区域因子、传统指数-HU单元Q3值、传统指数-HU单元平均值。列线图在训练集中区分FTC和FTA的AUC为0.863(95%CI 0.746~0.932),准确度为87.9%,灵敏度为67.9%,特异度为91.1%;验证集中AUC为0.792(95%CI 0.658~0.917),准确度为75.0%,灵敏度为66.7%,特异度为90.5%。校正曲线结果显示列线图预测值与病理结果之间具有良好的一致性,决策曲线分析表明列线图在临床上具有良好的应用价值。结论CT影像组学模型对于鉴别甲状腺良性与恶性滤泡性肿瘤具有较好的效能,基于此的列线图可准确、直观地预测甲状腺滤泡性肿瘤患者的恶性概率。

18F-FMISO PET/CT乏氧显像用于非小细胞肺癌患者重离子治疗响应的差异分析

目的探索18F-氟硝基咪唑(FMISO)PET/CT乏氧显像对于非小细胞肺癌(NSCLC)患者重离子放疗早期治疗响应的临床价值。方法回顾性分析2018年4月至2021年1月在上海市质子重离子医院接受重离子放疗的23例NSCLC患者[男19例、女4例,年龄(64.9±10.3)岁]治疗前后18F-FMISO PET/CT图像。评价指标包括基线及治疗后病灶的肿瘤体积(TV)、肿瘤/本底比值(TBR)等参数。以基线病灶TBR≥1.4作为乏氧阈值,将患者分为乏氧组和非乏氧组。采用Wilcoxon符号秩检验比较2组患者TV和TBR在放疗前后的变化。结果23例NSCLC患者中,乏氧组17例、非乏氧组6例。与基线相比,乏氧组治疗后的TV[59.44(22.86,99.43)和33.78(8.68,54.44)cm^(3);z=-3.05,P=0.002]和TBR[2.25(2.09,2.82)和1.42(1.24,1.67);z=-3.39,P=0.001]均明显缩小;非乏氧组治疗后的TV[16.19(6.74,36.52)和8.59(4.38,25.47)cm^(3);z=-1.57,P=0.120]和TBR[1.19(1.05,1.27)和1.10(0.97,1.14);z=-1.89,P=0.060]亦下降,但差异无统计学意义。结论乏氧的NSCLC肿瘤对重离子射线敏感。与非乏氧肿瘤相比,乏氧肿瘤响应更快,放疗结束后早期就可以观察到TV明显缩小。重离子射线能够显著改善肿瘤乏氧程度。