目的评估不同数学模型多b值扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)在预测子宫内膜癌(endometrial cancer,EC)淋巴血管侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)中的能力。方法收集2019年9月至2021年5月期间接受多b值DWI盆腔磁...目的评估不同数学模型多b值扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)在预测子宫内膜癌(endometrial cancer,EC)淋巴血管侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)中的能力。方法收集2019年9月至2021年5月期间接受多b值DWI盆腔磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)检查的患者61例。测量并比较表观扩散系数(apparent-diffusion-coefficient,ADC)、双指数模型参数(D、D*和f)和拉伸指数模型参数(DDC和α),分析经病理证实的预后相关危险因素:组织学分级和淋巴血管侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)。进行受试者工作特征曲线评估不同模型参数在预测EC肿瘤分级和LVSI中的诊断性能。通过多元Logistic回归模型确定EC肿瘤分级和LVSI相关DWI模型参数。使用组内相关系数(ICC)评估观察者间一致性。结果高级别组的ADC、D、f和DDC显著低于低级别组(AUC:0.699~0.882,P<0.05)。与没有LVSI的肿瘤相比,有LVSI肿瘤的ADC、D*、f和DDC值显著降低(AUC:0.671~0.759,P<0.05)。联合f和DDC在区分高级别和LVSI肿瘤方面具有最大AUC(0.895、0.797)。多元Logistic回归分析显示,f和DDC均可作为肿瘤分级和LVSI独立相关的预测因子。ICC分析显示,D(ICC=0.973;95%CI=0.956~0.985)、D*(ICC=0.911;95%CI=0.851~0.946)、ADC(ICC=0.968;95%CI=0.947~0.980)、f(ICC=0.957;95%CI=0.922~0.974)、DDC(ICC=0.947;95%CI=0.912~0.968)和α值(ICC=0.931;95%CI=0.884~0.958)的观察者间一致性非常好。结论不同数学模型多b值DWI是一种有用且无创的方法,可用于预测EC预后相关的高组织学分级和LVSI,具有更全面的生物学信息。展开更多
目的:研究基于动脉对比增强磁共振成像(DCE-MRI)影像组学和常规MRI特征的列线图用于术前预测浸润性乳腺癌(IBC)患者的淋巴血管侵犯(LVI)状态。方法:回顾性分析2016年7月至2021年5月间,经术后病理证实的300例IBC患者,并按照8:2比例随机...目的:研究基于动脉对比增强磁共振成像(DCE-MRI)影像组学和常规MRI特征的列线图用于术前预测浸润性乳腺癌(IBC)患者的淋巴血管侵犯(LVI)状态。方法:回顾性分析2016年7月至2021年5月间,经术后病理证实的300例IBC患者,并按照8:2比例随机分为训练组(n=238)和验证组(n=62)。对所有患者第二期DCE-MRI图像中的病灶区进行手动分割,并提取影像组学特征。采用方差阈值、select k best、LASSO回归进行影像组学特征筛选并计算影像组学评分(rad-score)。使用Logistic回归分析筛选常规MRI特征建立常规特征模型,并结合影像组学和常规MRI特征中的独立危险因素构建联合预测模型,并绘制列线图。使用受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线评估模型的效能,使用决策曲线分析评估模型的临床价值。结果:共提取到1 409个影像组学特征,经筛选得到15个影像组学特征与乳腺癌LVI状态相关,参与计算rad-score值。所有常规MRI特征中,最大直径(OR=1.743,P<0.001)和毛刺征(OR=6.304,P<0.001)是预测LVI阳性的独立危险因素。在训练组及验证组中,影像组学模型的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.831和0.811;常规特征模型的AUC分别为0.779和0.770;联合预测模型的AUC分别可提高到0.889(95%CI=0.844~0.934)和0.856(95%CI=0.759~0.952)。校准曲线表明列线图预测值和实际值吻合较好,决策曲线显示列线图有较高的临床应用价值。结论:基于DCE-MRI影像组学和常规MRI特征构建的列线图用于术前预测IBC患者LVI状态具有良好的应用价值,可为临床治疗提供参考。展开更多
目的系统性评价与分析淋巴血管侵犯在行根治性前列腺癌切除术后患者中的临床意义。方法通过计算机在线检索PubMed、EMBASE、Web of Science、中国数字图书馆、万方、维普数据库中有关淋巴血管侵犯与根治性前列腺癌切除术后患者生化复发...目的系统性评价与分析淋巴血管侵犯在行根治性前列腺癌切除术后患者中的临床意义。方法通过计算机在线检索PubMed、EMBASE、Web of Science、中国数字图书馆、万方、维普数据库中有关淋巴血管侵犯与根治性前列腺癌切除术后患者生化复发方面的研究,同时手工检索纳入文献的参考文献。相关检索时间设置为建库开始至2018年3月,检索语种为英文及中文。采用Stata 12.0软件进行相关的数据分析与统计工作。结果最终共纳入18篇回顾性队列研究,发表时间从2004年至2017年。相关患者共23 775例,其中淋巴血管侵犯患者7 742例,所占比例为32.6%。单因素分析结果汇总显示在行根治性切除术后发生淋巴血管侵犯的前列腺癌患者生化复发率[HR=1.41,95%CI(1.28~1.55),P<0.001]显著升高。多因素分析进一步确认淋巴血管侵犯是根治性前列腺切除术后发生生化复发的独立影响因子[HR=1.24,95%CI(1.16~1.33),P<0.001]。敏感性分析结果显示单因素分析模型中合并HR值在1.30(1.25~1.36)与1.45(1.29,1.63)之间,多因素分析模型中合并HR值范围在1.22(1.15~1.30)到1.26(1.17~1.34)。Begg's发表偏倚分析结果显示单因素(t=2.03,P=0.073)与多因素(t=0.49,P=0.632)分析模型中均无显著发表偏倚存在。结论淋巴血管侵犯与根治性前列腺癌切除术后患者的生化复发呈显著性相关,可作为评价此类患者术后生化复发方面的独立危险因子。展开更多
目的:探讨基于光谱CT细胞外容积参数图影像组学特征联合临床特征来预测结直肠癌的血管淋巴管和神经侵犯,以期获得一种术前无创评估的方法。方法:回顾性收集155例经术后病理证实的结直肠癌患者。采用ITK-SNAP软件进行半自动分割勾画肿瘤...目的:探讨基于光谱CT细胞外容积参数图影像组学特征联合临床特征来预测结直肠癌的血管淋巴管和神经侵犯,以期获得一种术前无创评估的方法。方法:回顾性收集155例经术后病理证实的结直肠癌患者。采用ITK-SNAP软件进行半自动分割勾画肿瘤三维感兴趣区(VOI)。采用FeAture Explorer (FAE)软件提取特征,并进行特征筛选、组学模型构建。在临床指标中选择有统计学意义的指标建立临床模型,由临床指标及组学特征进行logistic回归分析建立联合模型。利用受试者工作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)来评价3种模型预测结直肠癌血管淋巴管及神经侵犯的价值。结果:血管侵犯组中临床模型训练集与测试集的AUC分别为0.613、0.521;组学模型训练集与测试集的AUC分别为0.797、0.852;联合模型训练集与测试集的AUC分别为0.809、0.862。淋巴管侵犯组中临床模型训练集与测试集的AUC分别为0.636、0.601;组学模型训练集与测试集的AUC分别为0.768、0.806;联合模型训练集与测试集的AUC分别为0.785、0.823。神经侵犯组中临床模型训练集与测试集的AUC分别为0.712、0.771;组学模型训练集与测试集的AUC分别为0.800、0.819;联合模型训练集与测试集的AUC分别为0.835、0.892。结论:基于影像细胞外容积的影像组学特征联合临床特征构建模型可有效预测结直肠癌的血管淋巴管及神经侵犯,具有术前无创诊断价值。展开更多
目的系统性评价淋巴血管侵犯在预测根治性膀胱切除术后患者临床预后方面的作用。方法通过计算机检索PubMed、EMBASE、Web of Science、Cochrane图书馆、中国知网、万方、维普数据库中有关淋巴血管侵犯与根治性膀胱切除术后患者的生存预...目的系统性评价淋巴血管侵犯在预测根治性膀胱切除术后患者临床预后方面的作用。方法通过计算机检索PubMed、EMBASE、Web of Science、Cochrane图书馆、中国知网、万方、维普数据库中有关淋巴血管侵犯与根治性膀胱切除术后患者的生存预后分析研究,检索时限设置为建库开始至2017年5月,检索语种为英文及中文。采用NOS工具对纳入的文献进行方法质量学评价,并采用Rev Man 5.3与Stata 12.0软件对淋巴血管侵犯与根治性膀胱切除术后患者临床预后方面进行统计分析。结果最终共纳入18篇相关临床队列研究,发表时间2008—2017年。相关膀胱癌患者共12 354例,其中有淋巴血管侵犯者4 272例,占34.6%。Meta分析结果显示,淋巴血管阳性的根治性膀胱切除术后患者在总体生存率(HR=1.26,95%CI 1.16~1.38,P〈0.001)、无复发生存率(HR=1.27,95%CI 1.06~1.52 ,P〈0.001)、肿瘤特异性生存率(HR=1.30,95%CI 1.18~1.42,P〈0.001)3个方面均低于淋巴血管阴性的患者。Egger′s发表偏倚分析结果显示,淋巴血管侵犯在总体生存率(P=0.636)、无复发生存率(P=0.077)、肿瘤特异性生存率(P=0.342)方面均无显著的发表偏倚。结论淋巴血管侵犯与根治性膀胱切除术后患者的临床预后显著相关,可作为评价此类患者术后预后的独立影响因子,但相关结论仍需多中心随机对照研究进一步证实。展开更多
文摘目的评估不同数学模型多b值扩散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)在预测子宫内膜癌(endometrial cancer,EC)淋巴血管侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)中的能力。方法收集2019年9月至2021年5月期间接受多b值DWI盆腔磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)检查的患者61例。测量并比较表观扩散系数(apparent-diffusion-coefficient,ADC)、双指数模型参数(D、D*和f)和拉伸指数模型参数(DDC和α),分析经病理证实的预后相关危险因素:组织学分级和淋巴血管侵犯(lymphovascular space invasion,LVSI)。进行受试者工作特征曲线评估不同模型参数在预测EC肿瘤分级和LVSI中的诊断性能。通过多元Logistic回归模型确定EC肿瘤分级和LVSI相关DWI模型参数。使用组内相关系数(ICC)评估观察者间一致性。结果高级别组的ADC、D、f和DDC显著低于低级别组(AUC:0.699~0.882,P<0.05)。与没有LVSI的肿瘤相比,有LVSI肿瘤的ADC、D*、f和DDC值显著降低(AUC:0.671~0.759,P<0.05)。联合f和DDC在区分高级别和LVSI肿瘤方面具有最大AUC(0.895、0.797)。多元Logistic回归分析显示,f和DDC均可作为肿瘤分级和LVSI独立相关的预测因子。ICC分析显示,D(ICC=0.973;95%CI=0.956~0.985)、D*(ICC=0.911;95%CI=0.851~0.946)、ADC(ICC=0.968;95%CI=0.947~0.980)、f(ICC=0.957;95%CI=0.922~0.974)、DDC(ICC=0.947;95%CI=0.912~0.968)和α值(ICC=0.931;95%CI=0.884~0.958)的观察者间一致性非常好。结论不同数学模型多b值DWI是一种有用且无创的方法,可用于预测EC预后相关的高组织学分级和LVSI,具有更全面的生物学信息。
文摘目的:研究基于动脉对比增强磁共振成像(DCE-MRI)影像组学和常规MRI特征的列线图用于术前预测浸润性乳腺癌(IBC)患者的淋巴血管侵犯(LVI)状态。方法:回顾性分析2016年7月至2021年5月间,经术后病理证实的300例IBC患者,并按照8:2比例随机分为训练组(n=238)和验证组(n=62)。对所有患者第二期DCE-MRI图像中的病灶区进行手动分割,并提取影像组学特征。采用方差阈值、select k best、LASSO回归进行影像组学特征筛选并计算影像组学评分(rad-score)。使用Logistic回归分析筛选常规MRI特征建立常规特征模型,并结合影像组学和常规MRI特征中的独立危险因素构建联合预测模型,并绘制列线图。使用受试者工作特征(ROC)曲线和校准曲线评估模型的效能,使用决策曲线分析评估模型的临床价值。结果:共提取到1 409个影像组学特征,经筛选得到15个影像组学特征与乳腺癌LVI状态相关,参与计算rad-score值。所有常规MRI特征中,最大直径(OR=1.743,P<0.001)和毛刺征(OR=6.304,P<0.001)是预测LVI阳性的独立危险因素。在训练组及验证组中,影像组学模型的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.831和0.811;常规特征模型的AUC分别为0.779和0.770;联合预测模型的AUC分别可提高到0.889(95%CI=0.844~0.934)和0.856(95%CI=0.759~0.952)。校准曲线表明列线图预测值和实际值吻合较好,决策曲线显示列线图有较高的临床应用价值。结论:基于DCE-MRI影像组学和常规MRI特征构建的列线图用于术前预测IBC患者LVI状态具有良好的应用价值,可为临床治疗提供参考。
文摘目的:探讨基于光谱CT细胞外容积参数图影像组学特征联合临床特征来预测结直肠癌的血管淋巴管和神经侵犯,以期获得一种术前无创评估的方法。方法:回顾性收集155例经术后病理证实的结直肠癌患者。采用ITK-SNAP软件进行半自动分割勾画肿瘤三维感兴趣区(VOI)。采用FeAture Explorer (FAE)软件提取特征,并进行特征筛选、组学模型构建。在临床指标中选择有统计学意义的指标建立临床模型,由临床指标及组学特征进行logistic回归分析建立联合模型。利用受试者工作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)来评价3种模型预测结直肠癌血管淋巴管及神经侵犯的价值。结果:血管侵犯组中临床模型训练集与测试集的AUC分别为0.613、0.521;组学模型训练集与测试集的AUC分别为0.797、0.852;联合模型训练集与测试集的AUC分别为0.809、0.862。淋巴管侵犯组中临床模型训练集与测试集的AUC分别为0.636、0.601;组学模型训练集与测试集的AUC分别为0.768、0.806;联合模型训练集与测试集的AUC分别为0.785、0.823。神经侵犯组中临床模型训练集与测试集的AUC分别为0.712、0.771;组学模型训练集与测试集的AUC分别为0.800、0.819;联合模型训练集与测试集的AUC分别为0.835、0.892。结论:基于影像细胞外容积的影像组学特征联合临床特征构建模型可有效预测结直肠癌的血管淋巴管及神经侵犯,具有术前无创诊断价值。