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CT影像组学预测胰腺导管腺癌患者术后无病生存期的价值
被引量:
1
1
作者
魏显飞
陈基明
+4 位作者
吴莉莉
何天洪
谷士康
刘美娜
谢伶俐
《放射学实践》
CSCD
北大核心
2024年第4期509-516,共8页
目的:探讨基于平扫和三期增强CT的影像组学模型及临床-组学综合模型对胰腺导管腺癌(PDAC)患者术后无病生存期(DFS)的预测价值。方法:回顾性分析2013年12月-2021年6月在本院经术后病理证实的124例胰腺导管腺癌患者的病例资料。所有DFS患...
目的:探讨基于平扫和三期增强CT的影像组学模型及临床-组学综合模型对胰腺导管腺癌(PDAC)患者术后无病生存期(DFS)的预测价值。方法:回顾性分析2013年12月-2021年6月在本院经术后病理证实的124例胰腺导管腺癌患者的病例资料。所有DFS患者术后随访时间大于3个月。采用随机分组法,按照7:3的比例将患者分为训练集(n=87)和验证集(n=37)。所有患者术前行腹部CT平扫及三期(动脉期、静脉期、延迟期)增强扫描。使用ITK-SNAP软件分别在四期CT图像上沿胰腺肿瘤边缘逐层勾画ROI并融合生成三维容积ROI(VOI),然后导入FAE软件中提取影像组学特征。采用单因素Cox回归分析及LASSO-Cox回归分析进行纹理特征的筛选,然后分别构建各期和多期联合(动脉期+静脉期+延迟期)影像组学模型并计算相应的影像组学标签得分。采用单因素和多因素Cox回归分析筛选临床特征和CT形态学特征并构建临床模型。采用多因素Cox回归分析结合临床模型变量及影像组学标签构建临床-组学综合模型并绘制其诺莫图。采用一致性指数(C-index)、时间依赖性(time-dependent)ROC曲线、校正曲线和决策曲线分析(DCA)对模型的诊断效能及临床效益进行评价。利用R语言计算临床-组学综合模型的最佳截断值,并据此将患者分为高风险组和低风险组,采用Kaplan-Meier法分析生存资料并进行log-rank检验。结果:基于平扫、动脉期、静脉期和延迟期及多期联合分别筛选得到5、16、4、12和17个组学特征,分别建立相应的组学模型并获得影像组学标签值。经log-rank检验,所有组学标签均与DFS具有相关性(P<0.05),其中多期联合模型的预测效能最佳(训练集:C-index=0.786,6~24个月AUC=0.850~0.928;验证集:C-index=0.802,6~24个月AUC=0.796~0.874);而临床模型的预测效能较低(训练集:C-index=0.635,6~24个月AUC=0.647~0.679;验证集:C-index=0.596,6~24个月AUC=0.545~0.656)。临床-组学综合模型的预测效能(训练集:C-index=0.812,6~24个月AUC=0.883~0.958;验证集:C-index=0.796,6~24个月AUC=0.813~0.894)明显优于临床模型;校准曲线显示临床-组学综合模型的拟合度好;DCA显示临床-组学综合模型的临床净收益优于临床模型。临床-组学综合模型的截断值为2.738。Kaplan-Meier生存分析显示在训练集和验证集中,高风险组患者的DFS明显短于低分风险组。结论:基于多期CT扫描的影像组学模型结合临床特征构建的临床-组学综合模型在预测胰腺导管腺癌患者术后DFS方面,相较于临床模型和影像组学模型具有更好的预测效能,有助于指导临床制订个体化的治疗策略和改善患者的预后。
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关键词
胰腺肿瘤
导管腺癌
无病生存期
影像组学
预测模型
体层摄影术
X线计算机
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题名
CT影像组学预测胰腺导管腺癌患者术后无病生存期的价值
被引量:
1
1
作者
魏显飞
陈基明
吴莉莉
何天洪
谷士康
刘美娜
谢伶俐
机构
皖南医学院弋矶山医院影像中心
出处
《放射学实践》
CSCD
北大核心
2024年第4期509-516,共8页
文摘
目的:探讨基于平扫和三期增强CT的影像组学模型及临床-组学综合模型对胰腺导管腺癌(PDAC)患者术后无病生存期(DFS)的预测价值。方法:回顾性分析2013年12月-2021年6月在本院经术后病理证实的124例胰腺导管腺癌患者的病例资料。所有DFS患者术后随访时间大于3个月。采用随机分组法,按照7:3的比例将患者分为训练集(n=87)和验证集(n=37)。所有患者术前行腹部CT平扫及三期(动脉期、静脉期、延迟期)增强扫描。使用ITK-SNAP软件分别在四期CT图像上沿胰腺肿瘤边缘逐层勾画ROI并融合生成三维容积ROI(VOI),然后导入FAE软件中提取影像组学特征。采用单因素Cox回归分析及LASSO-Cox回归分析进行纹理特征的筛选,然后分别构建各期和多期联合(动脉期+静脉期+延迟期)影像组学模型并计算相应的影像组学标签得分。采用单因素和多因素Cox回归分析筛选临床特征和CT形态学特征并构建临床模型。采用多因素Cox回归分析结合临床模型变量及影像组学标签构建临床-组学综合模型并绘制其诺莫图。采用一致性指数(C-index)、时间依赖性(time-dependent)ROC曲线、校正曲线和决策曲线分析(DCA)对模型的诊断效能及临床效益进行评价。利用R语言计算临床-组学综合模型的最佳截断值,并据此将患者分为高风险组和低风险组,采用Kaplan-Meier法分析生存资料并进行log-rank检验。结果:基于平扫、动脉期、静脉期和延迟期及多期联合分别筛选得到5、16、4、12和17个组学特征,分别建立相应的组学模型并获得影像组学标签值。经log-rank检验,所有组学标签均与DFS具有相关性(P<0.05),其中多期联合模型的预测效能最佳(训练集:C-index=0.786,6~24个月AUC=0.850~0.928;验证集:C-index=0.802,6~24个月AUC=0.796~0.874);而临床模型的预测效能较低(训练集:C-index=0.635,6~24个月AUC=0.647~0.679;验证集:C-index=0.596,6~24个月AUC=0.545~0.656)。临床-组学综合模型的预测效能(训练集:C-index=0.812,6~24个月AUC=0.883~0.958;验证集:C-index=0.796,6~24个月AUC=0.813~0.894)明显优于临床模型;校准曲线显示临床-组学综合模型的拟合度好;DCA显示临床-组学综合模型的临床净收益优于临床模型。临床-组学综合模型的截断值为2.738。Kaplan-Meier生存分析显示在训练集和验证集中,高风险组患者的DFS明显短于低分风险组。结论:基于多期CT扫描的影像组学模型结合临床特征构建的临床-组学综合模型在预测胰腺导管腺癌患者术后DFS方面,相较于临床模型和影像组学模型具有更好的预测效能,有助于指导临床制订个体化的治疗策略和改善患者的预后。
关键词
胰腺肿瘤
导管腺癌
无病生存期
影像组学
预测模型
体层摄影术
X线计算机
Keywords
Pancreatic neoplasms
Ductal adenocarcinoma
Disease-free survival
Radiomics
Predictive model
Tomography,X-ray computed
分类号
R814.42 [医药卫生—影像医学与核医学]
R [医药卫生]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CT影像组学预测胰腺导管腺癌患者术后无病生存期的价值
魏显飞
陈基明
吴莉莉
何天洪
谷士康
刘美娜
谢伶俐
《放射学实践》
CSCD
北大核心
2024
1
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