基于差异化网络分析的CT平扫期影像组学模型可有效预测及解释肾透明细胞癌WHO/ISUP核分级

目的探讨基于差异化网络分析特征选择的CT影像组学模型预测肾透明细胞癌世界卫生组织/国际泌尿病理学会(WHO/ISUP)核分级的可行性,以及探讨模型特征的可解释性。方法回顾性分析175例肾透明细胞癌患者的CT图像以及临床病理资料,其中训练集105例,测试集70例。使用ITK-SNAP和PyRadiomics软件平台对肿瘤的图像进行分割和特征提取。在训练集中,通过差异化网络分析进行特征选择,并构建不同期相的WHO/ISUP核分级预测模型。选择性能最佳的期相模型,并与其他机器学习模型和临床模型比较检验其性能。通过K-M生存分析、Cox回归分析以及风险评分,对最佳期相模型中的特征进行重要性评估,以验证其可解释性。结果平扫期模型的预测效能最好,验证集中的曲线下面积均为0.76,优于其他机器学习模型以及临床模型(P<0.05)。K-M生存分析、Cox回归分析以及风险评分分析结果均显示平扫期模型中的影像组学特征可预测无进展生存期。结论基于差异化网络分析特征选择构建的平扫期模型不仅可以有效预测肾透明细胞癌的WHO/ISUP核分级,同时该模型的特征也能很好的预测无进展生存期,有较强的可解释性。

基于载脂蛋白Eε4分型的健康老年人静息态全脑功能连接强度特征研究

目的分析载脂蛋白E(apoE)ε4等位基因分型的健康老年人静息态全脑功能连接强度(FCS)特征,探讨apoEε4基因型调控认知正常老年人的脑功能网络拓扑组织结构的机制。方法入选的44例健康老年人的人口统计学资料、MRI数据、apoEε4信息均来自美国公开数据库。根据是否携带apoEε4将入选者分为apoEε4组14例和非apoEε4组30例。进行静息态功能MRI(rs-fMRI)扫描和神经心理学评估,采集rs-fMRI数据进行预处理,计算全脑长程和短程FCS值,比较2组差异。结果静息状态下,与非apoeEε4组比较,apoEε4组右侧岛叶长程FCS值减低(簇大小为183个体素,14656.88±3762.93 vs 20905.82±10245.85,P<0.05),左侧岛叶、右侧岛叶及右侧海马/梭状回短程FCS值减低(簇大小分别为91、232和75个体素,P<0.05)。结论携带apoEε4的健康老年人可不表现认知功能的损害,但其FCS值与非携带者存在差异,这可能是apoEε4基因潜在的神经生物学效应。

基于术前CT影像组学列线图可预测Ⅰ~Ⅲ期肾透明性细胞癌术后复发

目的探讨Ⅰ~Ⅲ期肾透明细胞癌术后复发的术前CT影像组学特征并构建列线图,以期为肾癌个体化治疗提供参考。方法回顾性收集256例(训练集175例,测试集81例)肾透明细胞癌患者的临床病理及CT资料。利用ITK-SNAP软件和PyRadiomics计算平台对肿瘤的容积图像进行分割和特征提取。训练集中,基于lasso-CV算法进行特征筛选,并计算影像组学评分Rad_score;利用单因素和多因素逻辑回归分析筛选临床病理及CT特征为Clinic因素;构建Rad_score、Clinic、Rad_score+Clinic列线图,并在测试集中进行验证。评估列线图的辨别度和校准度,应用决策曲线分析评估其临床应用价值。结果6个影像组学特征最终用于计算Rad_score。Clinic因素为KPS评分、血小板、钙化和TNM临床分期。在辨别度方面,Rad_score+Clinic列线图的效能(训练集AUC 0.84,测试集AUC 0.85)显著高于Rad_score列线图(训练集AUC 0.78,P=0.029;测试集AUC 0.77,P=0.025)和Clinic列线图(训练集AUC 0.77,P=0.014,测试集AUC 0.77,P=0.011)。校准度方面,Rad_score+Clinic列线图拟合优度检验为训练集P=0.065,测试集P=0.628。决策曲线分析显示,加入Rad_score后的Rad_score+Clinic列线图比单纯Clinic列线图应用价值高。结论基于术前CT影像组学特征的列线图预测Ⅰ~Ⅲ期肾透明细胞癌术后复发有较高的效能,可为肾癌个体化治疗提供参考。

基于3D增强CT影像组学的肾癌亚型三分类预测模型

目的探讨可靠的基于3D多期增强CT影像组学特征的肾癌亚型三分类预测模型。方法210例肾细胞癌患者(透明细胞癌143例,乳头状癌25例,嫌色细胞癌29例,其他亚型的肾细胞癌13例)被纳入研究。使用ITK-SNAP软件,获取患者的3D增强CT病灶分割图像,使用PyRadiomics计算平台进行特征提取,使用集成学习分层bagging法来筛选特征和构建肾细胞癌亚型三分类预测模型:首先用100次5折交叉验证将模型分为训练集和测试集,然后将Lasso回归作为基学习器对影像组学特征的进行筛选,最后使用logistic回归作为基学习器进行建模和校正。根据不同期像的CT图像,构建平扫期模型、皮髓质期模型、实质期模型、排泄期模型和全期模型。使用准确率、精确率、敏感度和Kappa值评估测试集上不同期像预测模型的性能。结果每期CT图像中提取到了105个影像组学特征。在5个模型中,全期模型的预测效能最好,准确率为0.81,AUC为0.85;精确度为0.717;敏感度为0.799,kappa值为0.679。全期模型的影像组学特征中,有4个皮髓质期特征、3个实质期特征、1个排泄期特征和1个平扫期特征,且与其他4个单期模型中的特征没有重叠。在4个单期模型中,实质期模型的性能最好,准确性0.786,精确度0.689,敏感度0.734,AUC 0.811,Kappa值0.532;皮髓质期模型和排泄期模型的性能相似,但是排泄期模型的Kappa值0.285,明显低于皮髓质期的Kappa值0.446。平扫期模型的性能最差,AUC为0.693。结论基于3D多期增强CT影像组学特征的全期模型是区分肾细胞癌亚型的可靠和有效的方法。

探讨MRI对颞下颌关节紊乱病中关节盘穿孔的诊断标准

目的探讨MRI对颞下颌关节紊乱病中关节盘穿孔的诊断价值及方法,以期提高关节盘穿孔的诊断准确率。方法回顾性分析100例颞下颌关节紊乱病患者的临床资料和MRI图像。由两位放射科医师按照标准共同判定图像:(1)关节盘连续性中断,伴有或不伴有关节腔上下关节腔相通;(2)关节盘形态尚可,但关节盘信号增高、模糊;(3)关节盘扭曲变形严重;(4)髁突骨质异常,增生、硬化、骨赘形成,骨髓信号异常等。诊断标准A:满足(1)时诊断为穿孔;满足(2)(3)(4)中任意项时,诊断为可疑穿孔;都不满足时诊断为无穿孔。诊断标准B:进一步将诊断标准A中可疑穿孔细分:在(2)(3)(4)中分别满足3、2、1项时,诊断为穿孔可能性大、可疑穿孔和可能无穿孔。诊断标准C,增加临床因素(5)年龄≥30岁的女性。当满足(1)时或满足(2)(3)(4)(5)时,诊断为穿孔;满足(2)(3)(4)(5)中3、2、1项时,诊断为穿孔可能性大、可疑穿孔、可能无穿孔;均不满足,诊断为无穿孔。比较关节盘穿孔组与未穿孔组间年龄、性别、张口度的差异和不同年龄组间关节盘穿孔发生率的差异。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,评价三种诊断标准诊的效能。结果100例患者中,共141个颞下颌关节进行手术,其中穿孔者28例(28%)35个(24.8%)。颞下颌关节穿孔组的年龄(34.49±13.69)岁大于未穿孔组的年龄(26.46±11.24)岁,差异有统计学意义(P=0.021)。穿孔组(2.97±0.47)cm和未穿孔组(2.91±0.65)cm的开口度的差异无明显统计学意义(P=0.065)。穿孔组女性比例(100%)与未穿孔组的女性比例(81.9%)的差异有统计学意义(P=0.038)。年龄≥30岁组的穿孔发生率(38.8%)大于年龄<30组的穿孔发生率(17.4%),差异有统计学意义(P=0.005)。诊断标准A的曲线下面积(AUC)为0.853(95%CI:0.783~0.907),诊断标准B的AUC为0.910(95%CI:0.850~0.952),诊断标准C的AUC为0.921(95%CI:0.863~0.960)。标准A和B之间、标准A和C之间的AUC之差分别为0.057,0.068,Z统计量分别为3.076,2.893,P值分别为0.0021,0.0038,差异具有统计学意义。诊断标准B和C之间AUC之差为0.011,Z统计量为0.94,P=0.347,差异不具有统计学意义,诊断标准C比B的诊断效能高。结论颞下颌关节紊乱病中关节盘穿孔的发生率与性别及年龄有关,而与张口度无关;其中30岁以上的女性发生率较高(38.8%)。本研究制定的三种关节盘穿孔的诊断标准,均有较好的准确性,其中诊断标准B、C的效能高于诊断标准A,可以为临床进一步的治疗提供有效的帮助。