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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

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放射学实践 2024年第4期39卷 509-516页

作者：魏显飞陈基明吴莉莉何天洪谷士康刘美娜谢伶俐皖南医学院弋矶山医院影像中心安徽芜湖241001

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... 详细信息

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

基于CT影像组学的列线图术前预测胃癌淋巴结转移的价值

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中国中西医结合影像学杂志 2024年第3期22卷 255-261页

作者：王科佳汪国祥陈基明张成孟方世武谢伶俐刘奇峰皖南医学院弋矶山医院放射科安徽芜湖241001

目的:探讨CT影像组学列线图术前预测胃癌淋巴结转移的价值。方法:回顾性收集208例经手术病理证实为胃癌患者的临床和影像资料,按7∶3的比例随机分为训练集147例和验证集61例,2个数据集再根据有无淋巴结转移进行分组。分别在CT平扫、动... 详细信息

目的:探讨CT影像组学列线图术前预测胃癌淋巴结转移的价值。方法:回顾性收集208例经手术病理证实为胃癌患者的临床和影像资料,按7∶3的比例随机分为训练集147例和验证集61例,2个数据集再根据有无淋巴结转移进行分组。分别在CT平扫、动脉期、静脉期、延迟期图像上逐层勾画病灶ROI,经三维融合后导入FAE v.3.7.7z软件提取每个病灶的纹理特征。采用最小冗余最大相关(mRMR)和最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)算法分别对上述单一序列及联合序列(平扫+动脉期+静脉期+延迟期)的组学特征进行筛选,建立相应影像组学模型并计算影像组学评分。通过多因素logostic回归分析筛选出独立预测因子,构建临床和影像组学的综合模型,绘制列线图,分析其预测概率。分别采用ROC曲线、Hosmer-Lemeshow检验及决策曲线分析评估模型的预测效能、校准度和临床应用价值。结果:在训练集中CT平扫、动脉期、静脉期、延迟期及联合序列影像组学模型预测胃癌淋巴结转移的AUC分别为0.80、0.76、0.81、0.76、0.79,以静脉期模型预测效能最高。临床模型在训练集和验证集中的AUC分别为0.79和0.81,而综合模型为0.86和0.82,明显优于临床模型,静脉期影像组学评分为独立预测因子(OR=2.45,P<0.05)。决策曲线分析显示,风险阈值为26%~88%时,综合模型的净收益高于临床模型和静脉期影像组学模型。结论:CT报告淋巴结转移、肿瘤厚度、静脉期影像组学评分是胃癌淋巴结转移的独立预测因子,三者联合诊断效能更高;基于静脉期CT增强扫描影像组学特征建立的列线图对胃癌的淋巴结转移有较高的预测效能。

关键词：胃肿瘤淋巴结列线图影像组学体层摄影术,X线计算机

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CT影像组学预测早期急性胰腺炎进展的价值

中华放射学杂志 2022年第7期56卷 778-784页

作者：范海云陈基明陈亮亮吴莉莉周慧皖南医学院弋矶山医院影像中心芜湖241001

目的探讨基于CT的影像组学预测早期急性胰腺炎(AP)进展的价值。方法回顾性分析2013年11月至2021年2月皖南医学院弋矶山医院109例根据新修订的亚特兰大分类诊断为AP的患者,根据随诊结果分为进展组(40例)和非进展组(69例)。所有患者初次发... 详细信息

目的探讨基于CT的影像组学预测早期急性胰腺炎(AP)进展的价值。方法回顾性分析2013年11月至2021年2月皖南医学院弋矶山医院109例根据新修订的亚特兰大分类诊断为AP的患者,根据随诊结果分为进展组(40例)和非进展组(69例)。所有患者初次发病1周内行腹部平扫及增强CT扫描。采用计算机完全随机方法将患者按7∶3的比例分为训练集(77例,进展组28例,非进展组49例)和验证集(32例,进展组12例,非进展组20例)。在平扫、动脉期、静脉期和延迟期图像上,对胰腺实质全部层面沿胰腺边缘手动勾画感兴趣区并进行三维融合,采用AK软件提取纹理特征,使用最小冗余最大相关和最小绝对收缩和选择算子回归分析对纹理特征降维,建立平扫、动脉期、静脉期、延迟期和4个序列联合的影像组学标签。采用多因素logistic回归分析,联合临床特征和CT特征建立临床模型,联合临床、CT特征和影像组学标签建立综合模型。使用受试者操作特征(ROC)曲线评价各模型预测早期AP进展的效能,应用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值。结果在训练集中,logistic回归结果显示边缘是AP进展的独立预测因子(OR=0.16,P=0.033),联合血钙建立临床模型,其在训练集和验证集中的曲线下面积(AUC)分别为0.69、0.70。在平扫、动脉期、静脉期、延迟期和联合序列图像中分别提取了14、11、13、13、9个最优纹理特征,其中延迟期影像组学标签在训练集和验证集中均有相对更好的预测效能,ROC曲线下面积(AUC)均为0.85。基于延迟期影像组学标签(OR=2.22,P明显优于临床模型。

关键词：胰腺炎急性坏死性体层摄影术 X线计算机影像组学

MR体素内不相干运动弥散加权成像评估腰椎间盘退变程度

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中国医学影像技术 2023年第2期39卷 259-263页

作者：刘晨陈基明李勇谷士康孙陈陈亮亮皖南医学院弋矶山医院医学影像中心安徽芜湖241001

目的观察MR体素内不相干运动-弥散加权成像(IVIM-DWI)定量评估腰椎间盘退变程度的价值。方法对90例下腰痛患者采集共450个腰椎间盘常规MRI及IVIM-DWI,评估各椎间盘Pfirrmann分级,比较不同Pfirrmann分级椎间盘之间IVIM-DWI定量参数表观... 详细信息

目的观察MR体素内不相干运动-弥散加权成像(IVIM-DWI)定量评估腰椎间盘退变程度的价值。方法对90例下腰痛患者采集共450个腰椎间盘常规MRI及IVIM-DWI,评估各椎间盘Pfirrmann分级,比较不同Pfirrmann分级椎间盘之间IVIM-DWI定量参数表观弥散系数(ADC)、慢速弥散系数(D)、快速弥散系数(D*)及灌注分数(f)的差异;采用有序logistic回归分析及受试者工作特征(ROC)曲线评价IVIM-DWI定量参数诊断腰椎间盘退变Pfirrmann分级的效能。结果450个椎间盘中,21个PfirrmannⅠ级,168个Ⅱ级,152个Ⅲ级,87个Ⅳ级,22个Ⅴ级。PfirrmannⅠ与Ⅱ级之间髓核ADC、D值及前纤维环ADC,Ⅱ与Ⅲ级间髓核ADC、D和f值及前、后纤维环ADC、D值,Ⅲ与Ⅳ级间髓核ADC、D、f值、前纤维环ADC、D值及后纤维环ADC,Ⅳ与Ⅴ级间髓核ADC、D值及后纤维环D值差异均有统计学意义(P均0.05)。髓核ADC(OR=1.879)及D值(OR=2.212)均为腰椎间盘退变Pfirrmann分级的相关因素(P均<0.001)。髓核ADC及D值评估Pfirrmann分级的曲线下面积为0.80~0.92。结论IVIM-DWI可有效定量评估椎间盘退变程度。

关键词：腰椎椎间盘退变磁共振成像体素内不相干运动

CT影像组学特征预测非小细胞肺癌同步脑转移的价值

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放射学实践 2022年第4期37卷 419-425页

作者：陈亮亮陈基明丁俊范海云周慧刘晨皖南医学院弋矶山医院影像中心安徽241001

目的:探讨CT影像组学特征预测非小细胞肺癌(NSCLC)同步脑转移的价值。方法:回顾性分析2015年12月-2020年12月本院110例经穿刺活检或手术病理证实的NSCLC患者的临床和影像资料。根据头颅MRI平扫和增强扫描表现,将患者分为脑转移组50例和... 详细信息

目的:探讨CT影像组学特征预测非小细胞肺癌(NSCLC)同步脑转移的价值。方法:回顾性分析2015年12月-2020年12月本院110例经穿刺活检或手术病理证实的NSCLC患者的临床和影像资料。根据头颅MRI平扫和增强扫描表现,将患者分为脑转移组50例和无脑转移组60例。采用完全随机的方法将所有患者按7:3的比例分为训练集(77例)和验证集(33例)。使用ITK-SNAP软件,分别在平扫、动脉期和静脉期图像上逐层手动勾画病灶的感兴趣区(ROI)并进行三维融合获得病灶的容积ROI(VOI),然后导入AK软件中提取每个病灶的纹理特征。采用最小冗余最大相关(mRMR)和最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)分别对平扫、动脉期、静脉期及多序列(平扫+动脉期+静脉期)的组学特征进行筛选用于脑转移的预测,采用logistic回归分析建立影像组学模型并计算每例患者的分值(rad-score),采用100次留P交叉验证法判定其可靠性。通过logistic回归分析将临床和影像资料中组间差异有统计学意义的变量建立常规模型,并与预测效能最高的影像组学模型联合建立综合诊断模型,并绘制其诺模图来分析预测概率。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的预测能力,应用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值。结果:平扫、动脉期、静脉期及多序列影像组学模型在训练组和验证组中预测脑转移的曲线下面积(AUC)分别为0.82和0.83、0.78和0.77、0.79和0.82、0.84和0.84,以多序列组学模型的预测效能最高。常规模型、综合诊断模型在训练组和验证组中AUC分别为0.68和0.76、0.86和0.88。综合诊断模型预测NSCLC患者同步脑转移的效能更高,明显优于常规模型(P=0.004),多序列rad-score为独立因子(OR=2.4,P明显优于常规模型,影像组学有望成为一种全新的生物学指标帮助临床预测同步脑转移的风险。

关键词：肺肿瘤非小细胞肺癌脑转移体层摄影术,X线计算机影像组学

基于常规MRI影像组学模型预测软组织肉瘤复发

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放射学实践 2022年第12期37卷 1561-1567页

作者：周慧陈基明吴莉莉邵颖范海云陈亮亮皖南医学院弋矶山医院影像中心安徽芜湖241001

目的:探讨基于常规MRI的影像组学模型对预测软组织肉瘤(STS)复发的价值。方法:回顾性分析2012年1月-2021年6月在本院经手术病理证实的92例STS患者的临床和影像资料。术后每3个月进行一次影像学检查,随访时间至少12个月以上,根据随访结... 详细信息

目的:探讨基于常规MRI的影像组学模型对预测软组织肉瘤(STS)复发的价值。方法:回顾性分析2012年1月-2021年6月在本院经手术病理证实的92例STS患者的临床和影像资料。术后每3个月进行一次影像学检查,随访时间至少12个月以上,根据随访结果有无复发或远处转移分为复发组(27例),无复发组(65例)。采用完全随机方法将所有患者按7:3的比例分为训练集(n=65)和验证集(n=27)。使用ITK-SNAP软件,分别在T_(1)WI和压脂T_(2)WI上逐层沿肿瘤边缘手动勾画ROI并进行三维融合(VOI),然后使用AK软件提取纹理特征,使用最小冗余最大相关(mRMR)和最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归分析方法分别对T_(1)WI序列、压脂T_(2)WI序列和联合序列的纹理特征进行降维和筛选,并建立影像组学模型,根据各个组学特征的权重系数计算影像组学评分(Radscore),运用100次留组交叉验证(LGOCV)方法来评估模型的可靠性。将临床病理、常规MRI特征与预测效能最高的影像组学模型的Radscore相结合,采用多因素logistic回归(LR)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)三种机器学习算法分别建立机器学习模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线评价各模型的预测效能,应用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值。结果:临床模型在训练集和验证集中预测STS复发的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.71(95%CI:0.58~0.85)和0.74(95%CI:0.52~0.97)。基于T_(1)WI、压脂T_(2)WI和联合序列的影像组学模型在训练集中预测STS复发的AUC分别为0.81(95%CI:0.70~0.93)、0.92(95%CI:0.86~0.99)和0.91(95%CI:0.84~0.99),在验证集中分别为0.84(95%CI:0.63~1.00)、0.92(95%CI:0.81~1.00)和0.86(95%CI:0.72~1.00)。采用机器学习算法构建的LR、RF和SVM模型在训练集中预测STS复发的AUC分别为0.93(95%CI:0.87~0.99)、0.91(95%CI:0.84~0.99)和0.77(95%CI:0.63~0.91),在验证集中分别为0.93(95%CI:0.83~1.00)、0.86(95%CI:0.71~1.00)和0.83(95%CI:0.66~1.00)。DCA分析结果表明,压脂T_(2)WI和联合序列的影像组学模型、以及LR和RF模型的临床受益均较好。结论:基于常规MRI序列中的压脂T_(2)WI和联合序列构建的影像组学模型对预测STS复发具有较高的预测效能和较好的临床受益,基于不同机器学习算法构建的预测模型的预测效能并无明显提高。

关键词：软组织肉瘤肿瘤复发磁共振成像影像组学预测模型

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小波分析基础

基于胰腺周围脂肪间隙CT影像组学预测早期急性胰腺炎进展的价值

2002年

作者：陈基明

上海市研究生教育专项经费资助:本书主要内容包括：学习小波分析必须具备的预备知识，连续小波变换，离散小波变换，半离散小波变换，正交小波，半正交小波，小波框架，多维小波和向量小波等。

ISBN: (数字)7810585584

关键词：数理科学和化学数学计算数学

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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放射学实践 2022年第6期37卷 683-689页

作者：范海云陈基明陈亮亮吴敬医吴莉莉周慧皖南医学院弋矶山医院影像中心安徽241001 皖南医学院弋矶山医院重症医学科安徽241001

目的:探讨基于胰周脂肪间隙CT影像组学预测早期急性胰腺炎(AP)进展的价值。方法:回顾性分析123例根据新修订的亚特兰大分类诊断为AP的患者(进展组39例,非进展组84例),所有患者均接受腹部平扫及增强CT扫描。采用完全随机方法将患者按7:3... 详细信息

目的:探讨基于胰周脂肪间隙CT影像组学预测早期急性胰腺炎(AP)进展的价值。方法:回顾性分析123例根据新修订的亚特兰大分类诊断为AP的患者(进展组39例,非进展组84例),所有患者均接受腹部平扫及增强CT扫描。采用完全随机方法将患者按7:3的比例分为训练组和验证组。对各期手动勾画距炎症胰腺前缘3~5 mm范围的单层感兴趣区(ROI),采用AK软件提取CT纹理特征,使用最小冗余最大相关(mRMR)和最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)回归分析对纹理特征降维、建立影像组学标签,并运用100次留组交叉验证(LGOCV)对模型的可靠性进行验证。将临床资料、CT特征及影像组学标签采用多因素Logistic回归分析建立影像组学模型。利用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型的预测效能,应用决策曲线分析(DCA)评估模型的临床应用价值。结果:临床模型、平扫序列影像组学标签、联合序列影像组学标签、平扫序列个性化模型及联合序列个性化模型在训练组中的AUC分别为0.70、0.94、0.94、0.94及0.97,在验证组中的AUC分别为0.83、0.95、0.96、0.99、0.98。DCA显示平扫、联合序列影像组学标签及平扫、联合序列个性化模型均具有较好的净收益。结论:基于胰周脂肪间隙CT影像组学模型预测早期AP患者病情进展具有较高的诊断效能,明显优于临床模型,平扫序列影像组学标签简便有效,是有潜在应用前景的生物标志物。

关键词：胰腺炎,急性疾病恶化体层摄影术,X线计算机

MRI影像组学模型术前预测乳腺癌人表皮生长因子受体2表达状态的价值

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磁共振成像 2023年第4期14卷 82-88页

作者：李周丽陈基明高静吴莉莉丁俊张爱娟邵颖皖南医学院弋矶山医院放射科芜湖241001

目的探讨常规及功能MRI影像组学在预测乳腺癌人表皮生长因子受体2 (humanepidermalgrowthfactor receptor-2, HER-2)表达状态中的价值。材料与方法回顾性收集我院2016年1月至2020年5月142例经手术病理证实的乳腺癌患者的完整资料,其中H... 详细信息

目的探讨常规及功能MRI影像组学在预测乳腺癌人表皮生长因子受体2 (humanepidermalgrowthfactor receptor-2, HER-2)表达状态中的价值。材料与方法回顾性收集我院2016年1月至2020年5月142例经手术病理证实的乳腺癌患者的完整资料,其中HER-2阳性57例、阴性85例;将患者随机分为训练组(100例,HER-2阳性60例、阴性40例)、验证组(42例,HER-2阳性25例、阴性17例)。所有患者均行乳腺常规和动态对比增强磁共振成像扫描,手动勾画感兴趣区并用AK软件提取纹理特征,利用最小冗余最大相关和最小绝对收缩和选择算子回归方法对纹理特征降维,建立影像组学标签;采用多因素logistic回归构建包含影像组学标签和临床因素的个性化预测模型。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线和决策曲线分析(decision curve analysis, DCA)评价诊断效能和临床应用价值。结果临床预测模型在训练组和验证组中预测乳腺癌HER-2阳性的ROC曲线下面积(area under the curve, AUC)分别为0.81和0.69,联合序列影像组学标签的AUC分别为0.89和0.81,个性化预测模型的AUC分别为0.94和0.87。DCA表明个性化预测模型临床应用价值高于临床预测模型及联合序列影像组学标签。结论个性化预测模型诊断效能优于联合序列影像组学标签及临床预测模型,对预测HER-2表达状态具有一定的价值。

关键词：乳腺癌人表皮生长因子影像组学预测模型预后磁共振成像