基于MR-T2WI的深度学习与影像组学联合临床特征预测宫颈癌淋巴脉管间隙浸润

目的观察基于MR-T2WI的深度迁移学习(deep transfer learning,DTL)特征、影像组学特征及临床特征构建的联合模型(列线图)在术前预测宫颈癌淋巴脉管间隙浸润(lymph vascular space invasion,LVSI)的价值。材料与方法回顾性分析178例经术后病理证实为宫颈癌的患者病例,其中70例LVSI(+)、108例LVSI(-),按照8∶2划分为训练集[142例,54例LVSI(+)、88例LVSI(-)]和测试集[36例,16例LVSI(+)、20例LVSI(-)]。对临床因素行单因素logistic分析,筛选出LVSI(+)独立预测因素。使用DTL方法和传统影像组学方法提取矢状位T2WI图像中病灶的DTL特征和影像组学特征,构建DTL特征数据集、影像组学特征数据集和DTL特征与影像组学特征融合的数据集,分别以t检验、Pearson分析和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归对训练集各特征数据集进行特征降维,以其最佳者构建影像组学(radiomics,Rad)模型、DTL模型、融合模型(Rad+DTL模型),并筛选最佳影像组学模型;基于上述最佳影像组学模型评分与临床独立因子构建联合模型,并绘制列线图。以校准曲线评估模型校准度,以决策曲线分析评价模型的应用价值。结果淋巴结转移、粒细胞比率均为LVSI(+)的独立预测因子(P<0.05)。Rad+DTL模型为最佳影像组学模型。联合模型在训练集和测试集中的受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)高于Rad+DTL模型(0.984 vs.0.966,P<0.05;0.912 vs.0.759,P=0.05)。联合模型的校准度较高,临床净收益更大。结论基于MR-T2WI的DTL特征、影像组学特征联合临床特征构建的联合模型可有效预测宫颈癌LVSI。

瘤内及瘤周MR影像组学联合临床特征预测宫颈癌淋巴脉管间隙浸润

目的:探讨基于瘤内+瘤周MR影像组学联合临床特征构建的列线图模型,在预测宫颈癌淋巴脉管间隙浸润(LVSI)状态的价值。方法:回顾性分析178例经术后病理证实的宫颈癌患者资料,其中70例LVSI(+)、108例LVSI(-),按照8:2的比例将其划分为训练集[142例,54例LVSI(+)、88例LVSI(-)]和测试集[36例,16例LVSI(+)、20例LVSI(-)]。所有宫颈癌患者术前均行MRI检查,在T2WI序列上手动逐层勾画感兴趣区(ROI),瘤周区域分别等距外扩。对临床因素实行单因素逻辑分析,筛选宫颈癌LVSI(+)的独立预测因子。分别基于瘤内区、瘤周区和瘤内+瘤周区提取影像组学特征,以最佳者构建影像组学模型,比较各瘤周和瘤内+瘤周模型差异。基于最佳瘤内+瘤周模型影像组学评分与临床独立预测因子构建联合模型,绘制列线图。采用受试者工作特征曲线来评价各模型的诊断性能,决策曲线评价模型的临床价值。结果:联合模型在各种模型对比中效果最佳,训练集和测试集的AUC值为0.970和0.803。结论:瘤内+瘤周MR影像组学联合临床特征可以有效预测宫颈癌LVSI。