基于T2WI图像的影像组学列线图预测直肠癌同步肝转移的价值

目的探讨基于T2WI图像的影像组学列线图预测直肠癌同步肝转移的价值。方法回顾性分析2012年4月至2018年5月浙江省人民医院收治的261例原发性直肠癌患者的影像和临床资料,其中101例伴有同步肝转移,将患者分为为训练组(n=182)和验证组(n=79)。选取每例患者的T2WI图像通过AK分析软件提取纹理特征,然后对训练组使用最小绝对收缩与选择算子算法(LASSO)进行降维后建立影像组学标签。使用单因素逻辑斯回归筛选独立临床危险因素并使用多变量逻辑斯回归结合影像组学标签构建预测模型并制作列线图。使用ROC评估列线图和影像组学标签在训练组中的准确性并通过验证组进行验证,最后基于列线图计算每例患者的同步肝转移风险系数评估其临床效能。结果从T2WI图像中共提取了328个纹理特征,使用LASSO算法降维后筛选出7个价值较大的特征,其中共生矩阵3个、游程矩阵4个。使用多因素逻辑斯回归构建包含了MRI肿瘤T分期和影像组学标签的预测模型并制作列线图,列线图预测同步肝转移的准确率在训练组和验证组中分别为0.862和0.844,评估列线图、影像组学标签和肿瘤T分期在所有患者中的准确性分别为0.857、0.832和0.663。基于列线图区分的高风险组与低风险组中的同步肝转移患者数差异无统计学意义(P>0.05)。结论基于T2WI图像的影像组学列线图可作为一种量化工具预测直肠癌同步肝转移。

基于支持向量机的MRI影像组学方法鉴别不同病理分型原发性肝癌的价值

目的 探讨基于支持向量机（SVM）的MRI影像组学方法鉴别不同病理分型原发性肝癌的价值.方法 回顾性分析2013年7月至2017年2月浙江大学附属第一医院经手术或穿刺病理证实为原发性肝癌,且术前行MRI平扫和增强扫描的294例（305个病灶）患者,其中肿块型胆管细胞癌96例（97个病灶）、肝细胞肝癌107例（107个病灶）、混合型肝癌91例（101个病灶）.患者均行肝脏MRI平扫和动态增强动脉期、门静脉期和平衡期扫描.按照训练数据与验证数据2：1的比例,选取203个病灶作为训练集（肿块型胆管细胞癌65个、肝细胞肝癌71个、混合型肝癌67个）,102个作为验证集（肿块型胆管细胞癌32个、肝细胞肝癌36个、混合型肝癌34个）.应用美国GE Analysis Kit（AK）软件,手动勾画MRI增强平衡期病灶,应用LASSO算法使用10折交叉验证的方法选择特征参数及降维,采用Spearman法计算特征间参数间的冗余性,采用SVM法构建预测模型,使用数据集在诊断模型上的准确性来评估模型效能.结果 训练集共提取了280个定量影像特征参数,LASSO降维算法选择31个影像特征参数,去冗余处理后剩余影像特征21个.由于存在休斯效应,支持向量机选取前11个特征参数具有最佳泛化能力,其中直方图类参数4个,纹理类特征2个,灰度共生矩阵类4个,灰度步长矩阵类1个.应用SVM观测该11个影像特征数据,经回归分析,构建了原发性肝癌的预测模型.该模型在训练集的准确率为80.3%（163/203）.将验证集的102个数据带入该模型中,其准确率为75.5%（77/102）.验证集混合型肝癌准确率85.3%（29/34）,3个病灶误诊为肿块型胆管细胞癌,2个误诊为肝细胞肝癌;肝细胞肝癌准确率77.8%（28/36）,3个病灶误诊为混合型肝癌,5个误诊为肿块型胆管细胞癌;肿块型胆管细胞癌准确率62.5%（20/32）,9个病灶误诊为混合型肝癌,3个误诊为肝细胞肝癌.混合型肝癌预测准确率最高.结论 应用基于SVM的影像组学方法预测不同病理分型的原发性肝癌具有较高的准确性,其中对混合型肝癌的预测准确性最高.