影像组学在局部进展期直肠癌新辅助放化疗中的预测价值

目的总结影像组学(radiomics)对局部进展期直肠癌(locally advanced rectal cancer,LARC)新辅助放化疗(neoadjuvant chemoradiotherapy,NCRT)疗效的预测价值。方法通过查阅总结相关文献,对影像组学的研究方法及其在LARC行NCRT的疗效评价方面的预测价值进行总结。结果在NCRT后是否达到病理完全缓解(pathologic complete response,pCR)、治疗有效或无效方面,影像组学均具有良好的预测价值。结论影像组学是一项新兴的影像学诊断技术,在LARC行NCRT疗效的预测中发挥着重要作用。     

原发灶肿瘤体积对局部进展期直肠癌新辅助放化疗后病理完全反应的预测价值

目的:探讨用原发灶大体肿瘤体积(GTV)预测局部进展期直肠癌(LARC)患者行新辅助放化疗(nCRT)后病理完全缓解(pCR)可行性。方法:回顾中南大学湘雅医院胃肠外科2009年3月—2015年12月行nCRT后予以根治性切除的LRAC患者107例资料,分析LARC患者行nCRT后到达pCR的临床预测因素,免疫组化检测患者肿瘤组织中直肠癌干细胞标志物CD133的表达,并分析原发灶GTV与直肠癌干细胞的关系。结果:107例LARC患者中,25例(23.36%)获pCR。LARC患者的原发灶GTV与肿瘤原发灶沿肠纵轴长度(r=0.580,P0.001)及肿瘤原发灶最大径(r=0.608,P0.001)均成正相关,但pCR患者与非pCR患者间仅在原发灶GTV(P=0.024)、nCRT前血清CEA水平(P=0.020)及多药化疗方案(P=0.05)方面存在明显差异。ROC曲线确定原发灶GTV判断肿瘤反应的最佳截点值为70.29 cm~3。Logistic回归分析显示,小原发灶GTV(70 cm~3)(P=0.019)与多药联合化疗(P=0.032)LRAC患者nCRT后pCR的独立促进因素;大原发灶GTV(≥70 cm~3)的患者肿瘤组织CD133表达量明显高于小原发灶GTV(70 cm~3)的患者(P=0.017)。结论:原发灶GTV可作为LARC患者行nCRT后pCR的独立预测因素,原发灶GTV大者pCR率低,原因可能部分与原发灶GTV越大肿瘤中的肿瘤干细胞量越高有关。     

CT影像组学联合CT特征预测肺亚实性结节侵袭性

目的 观察CT影像组学联合CT特征预测肺亚实性结节侵袭性的价值。方法 回顾性分析170例肺亚实性结节患者资料,包括6例非典型腺瘤样增生(AAH)、12例原位腺癌(AIS)、58例微浸润性腺癌(MIA)及94例浸润性腺癌(IAC),将AAH、AIS和MIA归为非侵袭组、IAC归为侵袭组。按7∶3比例将患者分为训练集(n=119,含5例AAH、9例AIS、36例MIA及69例IAC)和验证集(n=51,含1例AAH、3例AIS、22例MIA及25例IAC)。采用单因素及logistic回归分析训练集患者一般资料及病灶CT表现,筛选预测肺亚实性结节侵袭性的独立危险因素并建立CT模型;基于训练集提取及筛选病灶最佳影像组学特征,以之构建影像组学模型。基于CT模型及影像组学模型构建联合模型,并以列线图将其可视化。绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),基于验证集评估各模型诊断效能;以校准曲线评价联合模型的校准程度。结果 CT所示结节长径和最大CT值为预测肺亚实性结节为IAC的CT相关独立危险因素,以之构建CT模型。基于训练集筛选出6个最佳影像组学特征并构建影像组学模型。CT模型、影像组学模型及联合模型预测验证集肺亚实性结节侵袭性的AUC分别为0.772、0.785及0.869;联合模型的AUC高于CT模型(Z=2.336,P=0.019)而与影像组学模型差异无统计学意义(Z=1.925,P=0.054),其预测结果与实际结果的一致性较高。结论 CT影像组学联合CT特征可有效预测肺亚实性结节侵袭性。     

CT影像组学标签预测肺腺癌表皮生长因子受体基因敏感突变

目的建立基于CT平扫图像的影像组学标签,探讨其用于预测肺腺癌表皮生长因子受体(EGFR)基因敏感突变的可行性。方法根据EGFR基因突变情况将80例肺腺癌患者分为EGFR敏感组(n=37)及EGFR不敏感组(n=43)。收集2组肺部病灶CT平扫主观影像征象,并提取影像组学特征;采用LASSO法进行特征挑选,以多因素Logistic回归分别建立主观影像征象模型、影像组学标签及融合模型,采用ROC曲线评估各模型预测EGFR基因敏感突变的效能。结果 EGFR敏感组与不敏感组间CT主观影像征象差异均无统计学意义(P均0.05)。通过特征选择,确定CT影像组学标签由4个影像组学特征构成。主观影像征象模型(AUC=0.66)、影像组学标签(AUC=0.77)及融合模型(AUC=0.83)预测EGFR基因敏感突变的效能差异均有统计学意义(P均0.05),以融合模型预测的效能最优。结论基于CT平扫图像建立的影像组学标签能够预测肺腺癌EGFR基因敏感突变。     

进展期胃癌患者对新辅助化疗后病理完全缓解预测模型构建及价值

目的分析进展期胃癌患者新辅助化疗后病理完全缓解(pCR)的影响因素,并构建pCR的列线图预测模型。方法收集2012年1月至2019年12月武警特色医学中心和武警北京总队医院收治的249例进展期胃癌患者的临床资料。利用Logistic回归分析确定影响新辅助化疗后pCR的危险因素。基于危险因素构建预测进展期胃癌患者新辅助化疗后pCR的列线图模型,并使用Bootstrap法进行内部验证。结果新辅助化疗后共33例(13.25%)发生pCR。多因素Logistic回归分析显示,癌胚抗原(CEA)水平升高、淋巴细胞比例升高、单核细胞计数低、肿瘤分化程度低是进展期胃癌患者新辅助化疗后pCR的影响因素。使用上述影响构建预测病理完全缓解发生的预测列线图,经Bootstrap法内部验证模型准确性,一致性指数 C-index为0.819(95% CI:0.743～0.897)。结论本研究构建的预测进展期胃癌患者新辅助化疗pCR的列线图具有较高预测效能,值得临床推广。     

基于CT影像组学模型鉴别腺性膀胱炎与膀胱癌

目的探讨基于CT的影像组学模型对腺性膀胱炎(CG)与膀胱癌的鉴别诊断效能。方法回顾性分析经病理证实的40例CG (CG组)和70例膀胱癌(膀胱癌组),均于术前接受盆腔平扫和三期增强CT扫描。分别在平扫、动脉期、静脉期及延迟期CT图像上勾画三维容积感兴趣区(VOI),提取影像组学特征。将按7∶3随机将患者分入训练集与测试集。对各期CT影像组学特征数据行归一化处理,以最小冗余最大相关法(mRMR)、最小绝对收缩和选择算法(LASSO)及5折交叉验证进行特征降维;采用多因素Logistic回归分析建立影像组学模型。以受试者工作特征(ROC)曲线评价各模型的诊断效能,采用Delong检验评价其效能差异,以决策曲线分析评估模型临床应用价值。采用Hosmer-Lemeshow检验和校正曲线评估模型拟合度。结果分别基于平扫、动脉期、静脉期、延迟期影像组学特征建立了模型1、2、3、4,各纳入4、7、5及6个特征;其鉴别诊断CG与膀胱癌的曲线下面积(AUC)均0.80,且Delong检验表明不同模型间AUC值差异无统计学意义(P均0.05)。模型2在测试组的AUC=0.939,高于其他模型。决策曲线分析表明,模型2用于临床鉴别CG与膀胱癌的净获益最高,Hosmer Lemeshow拟合优度检验显示模型2预测结果与实际结果差异无统计学意义(训练集:χ~2=8.75,P=0.36;测试集:χ~2=4.72,P=0.79);校正曲线显示模型2的拟合效果较好。结论基于各时相盆腔CT影像组学模型均可用于辅助临床鉴别诊断CG与膀胱癌,其中基于动脉期影像组学模型的诊断效能最高。     

钳夹活检和空芯针穿刺活检结果对新辅助放化疗治疗局部晚期结肠癌后病理完全缓解的预测价值

<正>新辅助放化疗(nCRT)后完全缓解(pCR)的患者具有更好的远期疗效,且局部晚期直肠癌(LARC)患者中的pCR患者可接受保守治疗。为评价钳夹活检和空芯针穿刺活检对LARC患者行nCRT后病理缓解状况的预测价值,Tang等开展了相关研究。研究共纳入了120例LARC患者,其中61例患者在手术前接受了钳夹活检,43例患者接受了体外空芯针穿刺活检。结果表明,体外空芯针穿刺活检的准确率明显高于钳夹活检(76.7%比36.1%,P0.001);行体外空芯针穿刺活检的患者中,反     

CT影像组学模型鉴别诊断肺淋巴瘤与肺浸润性黏液腺癌

目的观察CT影像组学模型鉴别诊断肺淋巴瘤与肺浸润性黏液腺癌(PIMA)的价值。方法回顾性分析经病理证实的34例肺淋巴瘤(淋巴瘤组)及64例PIMA患者(PIMA组),按7∶3比例将其随机分入训练集和验证集。于胸部CT纵隔窗图像上沿病灶边缘手动勾画三维容积感兴趣区(VOI),提取影像组学特征参数。以最小冗余最大相关、LASSO十折交叉验证进行特征降维,以多因素Logistic回归分别构建影像组学标签、影像学特征模型及二者融合的个体化预测模型(以列线图表示)。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价各模型对肺淋巴瘤与PIMA的鉴别效能,以决策曲线分析(DCA)综合评价模型的临床效用价值。结果共获得15个影像组学参数用于构建影像组学标签;ROC曲线结果显示其鉴别训练集肺淋巴瘤与PIMA的AUC=0.84,验证集AUC=0.77。以空气支气管征、支气管扩张及胸腔积液构建影像学特征模型,训练集AUC=0.85,验证集AUC=0.81;融合列线图对训练集AUC=0.95,验证集AUC=0.92;列线图具有更高的临床效用价值。结论基于CT征象、影像组学标签构建的个体化预测模型可有效鉴别肺淋巴瘤与PIMA。     

基于CT影像组学模型鉴别诊断小细胞肺癌与非小细胞肺癌

目的观察基于CT影像组学模型鉴别诊断小细胞肺癌(SCLC)与非小细胞肺癌(NSCLC)的效能。方法回顾性分析1 524例经手术病理确诊的肺癌患者,其中526例SCLC (SCLC组), 998例NSCLC(NSCLC组)。采用特征提取软件MaZda(Version 4.6)提取CT图像中病灶最大层面的纹理特征参数,以Correlation相关性分析和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法对数据进行降维,筛选组间差异明显的影像组学特征,构建影像组学模型。以7∶3比例将全部患者分为训练集和验证集,采用7种机器学习模型,包括Logistic回归、随机森林(RF)、贝叶斯算法(NB)、决策树(DT)、卷积神经网络(CNN)、邻近算法(KNN)和支持向量机(SVM)模型对数据集进行处理,根据其在验证集的准确率选择最佳分类器模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线分析该分类器模型对SCLC与NSCLC的鉴别诊断效能。结果针对每个病灶提取306个纹理特征参数,最终筛选出20个组间差异明显的影像组学特征,并以之构建预测模型。模型训练结果显示,KNN模型鉴别诊断SCLC与NSCLC的准确率最高,其在训练集的AUC为0.88、准确率81.34%、特异度97.00%、敏感度51.63%,在验证集的AUC为0.82、准确率78.82%、特异度95.00%、敏感度48.10%。结论基于CT影像组学结合机器学习算法建立的诊断模型可用于鉴别SCLC与NSCLC,以KNN模型的效能更优。     

MRI影像组学及临床特征联合模型预测高强度聚焦超声治疗子宫肌瘤效果

目的 观察基于MRI影像组学及临床特征建立的联合模型预测高强度聚焦超声(HIFU)治疗子宫肌瘤效果的效能。方法 回顾性分析257例接受HIFU治疗的单发子宫肌瘤患者,基于治疗前盆腔轴位T2WI、T1WI、T1对比增强(T1C)及表观弥散系数(ADC)图提取病灶影像组学特征。分别以XGBoost特征选择算法及XGBoost分类器建立预测HIFU即刻消融率和随访肌瘤体积缩小率的影像组学联合临床特征模型A和B。按8∶2比例将数据集分为训练集(n=202)和测试集(n=52),采用受试者工作特征(ROC)曲线和混淆矩阵评估模型的预测效能。结果 经XGBoost算法选择后纳入10个影像组学特征,包括4个T1WI、2个T2WI、1个T1C及3个ADC图影像组学特征,结合肌瘤背侧距骶骨距离和T2WI信号强度构建模型A;纳入10个影像组学特征,含4个T1WI、3个TIC及3个ADC图影像组学特征,结合肌瘤T2WI信号强度构建模型B。ROC曲线结果显示,模型A预测训练集和测试集HIFU治疗肌瘤即刻消融率的曲线下面积(AUC)分别为0.94[95%CI(0.90,0.96)]和0.90[95%CI(0.81,0.97)],模型B预测训练集和测试集肌瘤体积缩小率的AUC分别为0.98[95%CI(0.97,0.99)]、0.91[95%CI(0.81,0.98)]。结论 MRI影像组学联合临床特征模型可有效预测HIFU治疗子宫肌瘤近期及远期效果。     

基于CT影像组学胰十二指肠切除术后胰瘘风险预测模型及其价值

目的 探讨基于CT影像组学模型术前预测胰十二指肠切除术后胰瘘（POPF）的应用价值。方法 回顾性分析106例接受胰十二指肠切除术患者的临床及腹部CT资料,其中POPF（+）组36例,POPF（–）组70例。采用ITAK-SNAP软件勾画CT图像感兴趣区域（ROI）,Python程序的radiomics包进行影像组学特征提取,使用最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator,LASSO）回归进一步筛选特征、建立影像组学评分（Rad-score）,构建影像组学预测模型。然后将临床特征、Rad-score纳入多因素Logistic回归分析,筛选出POPF发生的独立危险因素,构建临床预测模型以及联合影像学组学特征的混合模型。最后采用受试者工作特征曲线（ROC）评估不同模型的预测效能。结果 共筛选出7个非零影像组学特征并建立了Rad-score。BMI、胰管扩张及Rad-score均是发生POPF的独立危险因素。影像组学预测模型、临床特征预测模型及混合预测模型预测POPF的曲线下面积（AUC）为分别为0.72、0.69、0.80;Delong检验表明临床特征预测模型与混合预测模型间的差异具有统计学意义。结论 基于CT影像组学模型在术前辅助预测胰十二指肠切除术POPF方面具有一定的价值,联合临床指标能够提高模型的预测效能。     

基于术前MRI影像组学特征预测肝癌经肝动脉化疗栓塞治疗的反应性

目的 探索术前MRI影像组学特征预测肝细胞癌（hepatocellular carcinoma,HCC）对经肝动脉化疗栓塞（transcatheter arterial chemoembolization,TACE）治疗反应性的可行性。方法 回顾性收集2016年3月至2018年4月经临床或病理确诊、并在温州医科大学附属第五医院接受TACE治疗的中晚期HCC患者86例,采用随机数字表法分为训练组（n=59）及验证组（n=27）,基于ITK-SNAP软件在术前T2WI图像勾画肿瘤感兴趣区,使用GE AI-Kit软件提取影像特征;经最小绝对收缩与选择算子（LASSO）回归筛选最优的特征子集,并构建TACE反应性预测模型;利用受试者工作特征（ROC）曲线、校准曲线及决策曲线分析评价模型的诊断效能和临床应用价值。结果 共筛选出8个影像学特征与TACE反应性相关,并成功构建预测模型。训练组中,该模型的ROC曲线下面积（AUC）为0.838（95%CI 0.737～0.939）,灵敏度为74.1%,特异度为84.4%;在验证组中,AUC为0.794（95%CI 0.604～0.985）,灵敏度为75.0%,特异度为80.0%。校准曲线显示该模型在训练组和验证组的预测概率与实际概率拟合较好;决策曲线分析显示该模型在0.1～1.0的阈值范围内具有较高的净收益。结论 术前MRI T2WI图像影像组学特征可用于预测HCC的TACE 反应性,基于MRI T2WI图像影像特征的预测模型特异度和灵敏度较高。     

基于磁共振表观扩散系数图像的影像组学模型对鉴别前列腺癌和前列腺增生的价值

目的探讨基于磁共振表观扩散系数（ADC）图像的影像组学模型对鉴别前列腺癌（PCa）和前列腺增生（BPH）的诊断价值。 方法回顾性分析2018年12月至2019年5月在南通大学附属建湖医院，经手术病理证实且能确定病理分级的42例患者（PCa 21例、BPH 21例）的ADC图像。应用ITK-SNAP软件勾画兴趣区（ROI），将ADC图像导入Analysis-Kinetics分析软件，进行影像特征提取。采用Lasso回归分析进行特征降维。通过Lasso降维筛选出的特征和相应加权系数乘积的线性组合来建立鉴别PCa和BPH的模型，绘制ROC曲线评价模型鉴别PCa和BPH的预测效能。 结果共提取396个影像组学特征，通过特征筛选后最后筛选出5个影像组学特征。建模后影像组学特征对鉴别PCa和BPH具有较好的预测效能，预测模型在训练组中鉴别效能的曲线下面积、准确度、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.89、90%、80%、100%、100%和83%；在验证组中的曲线下面积、准确度、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.96、83%、83%、83%、83%和83%。 结论基于磁共振ADC图像的影像组学模型对诊断前列腺癌和前列腺增生具有一定价值。     

基于CT影像组学预测临床ⅠA期老年非小细胞肺癌淋巴结转移

目的探讨基于胸部增强CT影像组学模型预测临床ⅠA期非小细胞肺癌(NSCLC)老年患者淋巴结转移(LNM)的价值。方法回顾性分析361例临床ⅠA期NSCLC老年患者术前增强CT及临床资料。术后病理显示其中87例LNM(LNM组)、274例无LNM(无LNM组),比较2组临床及影像学表现差异。提取术前增强CT影像学特征,进行归一化和降维,采用最小绝对收缩选择算子(LASSO)法筛选最优影像组学特征,建立影像组学模型。按7∶3比例将患者分为训练组和测试组,于训练组中以10次交叉验证法获得最佳影像组学预测模型。根据临床ⅠA期NSCLC老年患者LNM影响因素建立LNM临床预测模型,以之预测训练组和测试组LNM,并以ROC曲线评价2种模型对于训练组和测试组的诊断效能。结果共于所有病灶中提取396个影像组学特征,经归一化后采用LASSO法获得5个最佳影像组学特征建立影像组学模型,并获得最佳影像组学模型,以之预测训练组和测试组LNM的AUC值分别为0.816和0.797,均高于临床模型(0.650和0.686,P均<0.05)。结论基于胸部增强CT的影像组学模型可用于预测临床ⅠA期NSCLC老年患者LNM。     

基于CT平扫影像组学鉴别≤2 cm甲状腺良恶性结节

目的观察基于CT平扫影像组学模型鉴别直径≤2 cm甲状腺良恶性结节的价值。方法回顾性分析97例经手术病理证实直径≤2 cm甲状腺结节患者,按7∶3比例将其随机分为训练组(n=67)及验证组(n=30)。提取训练组病灶的影像组学特征并进行预处理,采用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)方法筛选最优影像组学特征;以二元Logistic回归方法建立鉴别甲状腺结节良恶性的影像组学模型,计算训练组中良恶性结节的影像组学评分,于验证组中进行验证。以ROC曲线法评估影像组学模型在训练组及验证组中的诊断效能。结果训练组25例良性病变和42例恶性病变;验证组10例良性、20例恶性病变。共于训练组病灶中提取848个影像组学特征,经预处理及筛选获得8个最优影像组学特征,建立鉴别直径≤2 cm甲状腺良恶性结节的影像组学模型。2组良性结节影像组学评分[-0.08(-1.96,0.78)、0.11(-0.96,0.65)]均低于恶性结节[1.20(0.80,2.56)、1.03(0.80,2.47),t=-3.29、-3.12,P均<0.01]。影像组学模型鉴别训练组及验证组甲状腺良恶性病变的敏感度分别为0.77、0.74,特异度分别为0.79、0.91,AUC分别为0.84、0.88(D=0.35,P=0.73)。结论基于CT平扫影像组学鉴别直径≤2 cm甲状腺良恶性结节具有较好的应用价值。     

增强CT影像组学鉴别卵巢良性与交界性浆液性肿瘤

目的建立基于增强CT的影像组学模型,探讨其鉴别卵巢浆液性囊腺瘤(SC)与交界性浆液性肿瘤(SBT)的诊断价值。方法回顾性分析经病理证实的49例卵巢SC患者及31例SBT患者的CT资料。由2名医师分别采用AK软件分析CT图像,勾画ROI,提取影像组学参数。对获得的影像组学特征参数进行多因素Logistic回归分析,建立预测模型;采用ROC曲线分析预测模型对卵巢SC与SBT的诊断效能。结果共提取396个影像组学参数,经降维处理后得到5个特征参数,分别为Percentile_(10)、Percentile_(15)、SA、LRHGLE_(a90,o1)及LRHGLE_(a90,o7)。2名医师提取参数的一致性良好(组内相关系数均0.75)。以上述5个特征参数构建Radscore预测模型,在训练集中Radscore模型对鉴别诊断卵巢SC与SBT的AUC、敏感度、特异度分别为0.90、0.91、0.79,在测试集的AUC、敏感度、特异度分别为0.86、0.90、0.73。结论基于增强CT的影像组学模型能够有效鉴别卵巢SC与SBT。     

Pathological complete response in invasive breast cancer treated by skin sparing mastectomy and immediate reconstruction following neoadjuvant chemotherapy and radiation therapy: Comparison between immunohistochemical subtypes

ContextEven if neoadjuvant chemotherapy (NACT) and oncoplastic techniques have increased the breast conserving surgery rate, mastectomy is still a standard for multifocal or extensive breast cancers (BC). In the prospect of increasing breast reconstruction, an alternative therapeutic protocol was developed combining NACT with neoadjuvant radiation therapy (NART), followed by mastectomy with immediate breast reconstruction (IBR). The oncological safety of this therapeutic plan still needs further exploration. We assessed pathological complete response (pCR) as a surrogate endpoint for disease free survival.MethodsBetween 2010 and 2016, 103 patients undergoing mastectomy after NACT and NART were recruited. After CT and RT were administrated, a completion mastectomy with IBR by latissimus dorsi flap was achieved 6 to 8 weeks later. pCR was defined by the absence of residual invasive disease in both nodes and breast. Histologic response was analyzed for each immunohistochemical subset.ResultspCR was obtained for 53.4% of the patients. This pCR rate was higher in hormonal receptor negative (HER2 and triple negative) patients when compared to luminal tumours (69.7% vs 45.7%, p=0.023).DiscussionThe pCR rate found in this study is higher than those published in studies analyzing NACT (12.5%-27.1%). This can be explained by the combination of anthracycline and taxane, the use of trastuzumab when HER2 was overexpressed but also by RT associated to NACT.ConclusionInverting the sequence protocol for BC, requiring both CT and RT, allows more IBR without diminishing pCR and should therefore be considered as an acceptable therapeutic option.