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基于瘤内及瘤周早期动态增强MRI的影像组学模型鉴别乳腺影像报告和数据系统4类肿瘤良性与恶性的价值

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中华放射学杂志 2022年第7期56卷 758-765页

作者：张书海王小雷朱芸杨昭沈军建牛奇林陈路马宜传谢宗玉蚌埠医学院研究生院蚌埠233030 蚌埠医学院第一附属医院放射科蚌埠233004

目的探讨基于早期动态增强MRI(DCE-MRI)瘤内及瘤周的影像组学模型鉴别乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4类肿瘤良性与恶性的价值。方法回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院2016年1月至2020年12月经乳腺MR检查诊断为BI-RADS 4类且有明确病... 详细信息

目的探讨基于早期动态增强MRI(DCE-MRI)瘤内及瘤周的影像组学模型鉴别乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4类肿瘤良性与恶性的价值。方法回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院2016年1月至2020年12月经乳腺MR检查诊断为BI-RADS 4类且有明确病理诊断结果的191例乳腺肿瘤患者,其中良性77例,恶性114例,年龄23~68(46±10)岁。选取DCE-MRI第二期图像上病灶最大层面勾画感兴趣区,并自动适形外扩5 mm,提取瘤内及瘤周影像组学特征。将纳入病例按8∶2的比例随机分为训练集和测试集,通过统计和机器学习方法降维,保留纳入模型的最优特征,采用logistic回归作为分类器,分别建立瘤内、瘤周、瘤内联合瘤周影像组学模型;通过单因素和多因素logistic回归,筛选出能够预测乳腺肿瘤良性与恶性的独立危险因素作为临床、影像特征,建立临床、影像模型;最终瘤内及瘤周影像组学特征联合临床、影像特征建立三者联合模型。采用受试者操作特征曲线(ROC)分析各模型的预测效能并计算曲线下面积(AUC),AUC的比较采用DeLong检验。通过10折交叉验证检验三者联合诊断模型的稳定性,并对三者联合诊断模型绘制列线图和校准曲线将模型可视化。结果训练集中,三者联合诊断模型鉴别乳腺BI-RADS 4类肿瘤良性与恶性的AUC明显高于瘤内影像组学模型(Z=3.38,P瘤周影像组学模型(Z=4.01,P瘤内联合瘤周影像组学模型(Z=3.11,P=0.002)、临床及影像特征模型的AUC(Z=3.24,P=0.001);三者联合诊断模型的AUC、灵敏度、特异度、准确度、F1分数分别为0.932、91.2%、86.9%、87.0%、0.89。测试集中,三者联合诊断模型也具有最高的AUC值(0.875),诊断灵敏度、特异度、准确度、F1分数分别为95.7%、62.5%、76.9%、0.82。通过10折交叉验证得到的AUC为0.90(0.85~0.92)。校准曲线中三者联合诊断模型的预测曲线与理想曲线一致性较好。结论基于早期DCE-MRI瘤内及瘤周影像组学特征联合临床、影像特征建立的三者联合诊断模型在鉴别乳腺BI-RADS 4类肿瘤良性与恶性中具有较好的性能和稳定性,能够无创地为临床决策提供指导。

关键词：乳腺肿瘤影像组学磁共振成像瘤周

基于瘤内及瘤周MRI影像组学列线图预测乳腺癌腋窝淋巴结转移

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磁共振成像 2023年第3期14卷 81-87,94页

作者：赵楠楠朱芸汤晓敏杨昭李阳张舒妮王玲玲李晓光谢宗玉蚌埠医学院第一附属医院放射科蚌埠233004 蚌埠医学院研究生院蚌埠233004 蚌埠医学院医学影像学院蚌埠233004 陆军军医大学大坪医院放射科重庆400042

目的探讨基于动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的瘤内及瘤周影像组学列线图在预测乳腺癌患者腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移中的价值。材料与方法回顾性分析蚌埠医学... 详细信息

目的探讨基于动态对比增强磁共振成像(dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging,DCE-MRI)的瘤内及瘤周影像组学列线图在预测乳腺癌患者腋窝淋巴结(axillary lymph node,ALN)转移中的价值。材料与方法回顾性分析蚌埠医学院第一附属医院术前经乳腺DCE-MRI检查且经病理证实的180例乳腺癌患者病例,按照7∶3的比例随机分为训练集(n=126)及测试集(n=54)。首先,选择DCE-MRI第2期病灶最大层面勾画感兴趣区(region of interest,ROI),并且适形外扩6 mm,通过最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选最优影像组学特征,通过支持向量机(support vector machine,SVM)方法获取瘤内、瘤周及瘤内+瘤周影像组学评分(radiomics score,Rad-score),分别构建瘤内模型、瘤周模型、瘤内+瘤周模型,通过单-多因素logistic回归筛选临床高危因素构建临床模型,最终选择效能最高的瘤内+瘤周Rad-score联合临床高危因素构建影像组学列线图模型。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析各模型的预测效能并计算曲线下面积(area under the curve,AUC),使用校准曲线评估预测模型的临床实用性。结果列线图模型诊断性能最佳,其训练集AUC、敏感度、特异度及准确度分别为0.945、87.5%、93.0%及92.6%;测试集分别为0.942、90.9%、90.6%及90.2%。结论列线图模型在术前对乳腺癌ALN转移的预测中具有重要价值,可以科学、无创地为临床决策提供重要指导。

关键词：乳腺癌淋巴结腋窝淋巴结瘤周磁共振成像影像组学列线图

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肿瘤瘤周的影像组学研究进展

磁共振成像 2024年第3期15卷 230-234页

作者：侯娟刘文亚新疆医科大学第一附属医院影像中心乌鲁木齐830011

肿瘤瘤周是指肿瘤性病变与健康组织交界区,该区域的微环境有其独特的物理和免疫特性,参与肿瘤发生发展的全过程,具有重要的临床意义。影像组学融合了一系列计算机技术,从多模态医学图像上提取大量的高维定量特征,挖掘这些特征与疾病诊... 详细信息

肿瘤瘤周是指肿瘤性病变与健康组织交界区,该区域的微环境有其独特的物理和免疫特性,参与肿瘤发生发展的全过程,具有重要的临床意义。影像组学融合了一系列计算机技术,从多模态医学图像上提取大量的高维定量特征,挖掘这些特征与疾病诊断、预后等的相关性,为疾病的检测和治疗提供定量和客观的支持。本文在复习国内外文献的基础上,总结了瘤周组织的分割、瘤周影像组学在肿瘤的诊断和鉴别诊断、分期和病理分型、肿瘤基因学、疗效及预后预测、肝癌微血管侵犯等相关研究现状,对其未来发展进行了展望,以期为肿瘤微环境的研究和精准诊疗提供一定参考。

关键词：肿瘤瘤周微血管侵犯磁共振成像影像组学人工智能诊断预后

瘤内及瘤周CT影像组学模型鉴别腮腺多形性腺瘤和腺淋巴瘤的临床价值

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现代肿瘤医学 2023年第18期31卷 3461-3467页

作者：刘奇峰丁治民姚琪陈鹏周艳艳张成孟皖南医学院弋矶山医院放射科安徽芜湖241001

目的:探讨瘤内及瘤周影像组学特征联合临床因素鉴别腮腺多形性腺瘤(pleomorphic adenoma,PA)和腺淋巴瘤(adenolymphoma,AL)的价值。方法:回顾性分析2015年07月至2022年10月经我院术后病理证实为PA和AL共220例患者的临床与影像资料。在C... 详细信息

目的:探讨瘤内及瘤周影像组学特征联合临床因素鉴别腮腺多形性腺瘤(pleomorphic adenoma,PA)和腺淋巴瘤(adenolymphoma,AL)的价值。方法:回顾性分析2015年07月至2022年10月经我院术后病理证实为PA和AL共220例患者的临床与影像资料。在CT平扫图像中逐层勾画肿瘤的感兴趣区(region of interest,ROI)并适形外扩3 mm获得瘤周区域ROI。使用FAE软件提取不同区域的影像组学特征,利用LR-LASSO(logistic regression via least absoulute shrinkage and selection operator)分别构建瘤内、瘤周、瘤内+瘤周影像组学模型,使用受试者工作特征曲线下面积(area under the receiver operating characteristic curve,AUC)对模型效能进行评估,联合诊断效能最优的组学模型与临床独立因素构建组合模型并绘制诺模图。结果:瘤内+瘤周影像组学模型的诊断效能高于瘤内影像组学模型,联合年龄、性别和吸烟史的组合模型诊断效能要明显优于临床模型和影像组学模型,训练集和验证集的AUC分别为0.965和0.961,且临床效用最高。结论:基于CT平扫构建瘤内+瘤周影像组学特征模型能有效鉴别PA和AL,联合临床独立因素后诊断效能得到进一步提高。

关键词：多形性腺瘤腺淋巴瘤瘤内瘤周影像组学计算机断层摄影

基于动态增强MRI瘤内和瘤周的影像组学模型在预测三阴性乳腺癌的诊断价值

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医学研究与战创伤救治 2023年第4期36卷 375-381页

作者：吴韧李新宇陈随卢光明南京医科大学金陵临床医学院(东部战区总医院)放射诊断科南京210002

目的探讨基于动态增强磁共振(DCE-MRI)瘤内和最佳瘤周区域影像组学模型来预测三阴性乳腺癌(TNBC)。方法回顾性分析东部战区总医院2017年6月至2022年5月入院治疗并行手术病理证实的232例乳腺癌患者。采用随机抽样的方法按照8∶2比例分为... 详细信息

目的探讨基于动态增强磁共振(DCE-MRI)瘤内和最佳瘤周区域影像组学模型来预测三阴性乳腺癌(TNBC)。方法回顾性分析东部战区总医院2017年6月至2022年5月入院治疗并行手术病理证实的232例乳腺癌患者。采用随机抽样的方法按照8∶2比例分为训练集(n=185)和测试集(n=47)。所有患者均行乳腺DCE-MRI检查,在DCE-MRI序列上手动逐层勾画感兴趣区(ROI),瘤周区域分别等距外扩。线性相关阈值和方差分析用于特征筛选,联合逻辑回归(LR)的机器学习方法构建影像组学模型。融合模型由瘤内及最佳瘤周影像组学特征共同组成。采用受试者工作特性曲线(ROC)来评价各模型的诊断性能,Delong检验来比较各模型预测性能。结果瘤内模型的训练集和测试集的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.833、0.768。瘤周特征建模以瘤周6 mm范围结果最佳,在训练集和测试集AUC分别为0.814、0.790。瘤内和瘤周的融合模型的预测效能最佳,在训练集和测试集AUC分别为0.924、0.881。结论基于乳腺DCE-MRI瘤内和瘤周的融合影像组学模型可以很好的预测三阴性乳腺癌。

关键词：三阴性乳腺癌磁共振成像影像组学瘤内瘤周

基于T1 mapping、T2 mapping定量评估兔VX2肝肿瘤瘤周区微观改变并预测肿瘤生长速度的研究

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基于T1 mapping、T2 mapping定量评估兔VX2肝肿瘤瘤周区微观改变...

作者：夏伟大理大学

学位级别：硕士

【背景】在肝肿瘤进展过程中,肝肿瘤周围区域已发生病理学改变,但依靠传统磁共振成像无法从视觉上观察到瘤周变化,T1 mapping及T2 mapping可通过组织弛豫时间的变化发现传统磁共振成像无法观察到的结构改变。【目的】本研究的目的是评估... 详细信息

【背景】在肝肿瘤进展过程中,肝肿瘤周围区域已发生病理学改变,但依靠传统磁共振成像无法从视觉上观察到瘤周变化,T1 mapping及T2 mapping可通过组织弛豫时间的变化发现传统磁共振成像无法观察到的结构改变。【目的】本研究的目的是评估T1 mapping及T2 mapping在兔VX2肝肿瘤模型中对瘤周微观改变的诊断效能,并探究瘤周区域T1值及T2值的变化对肿瘤进展的预测价值。【材料与方法】选取23只正常新西兰白兔,从中随机选取17只正常白兔于肝左叶种植VX2肿瘤后作为实验组,6只白兔进行假手术处理后作为假手术组。实验组白兔(N=17)于肿瘤种植后不同时间点(14天、21天、28天、35天)进行磁共振扫描,假手术组白兔(N=6)于肿瘤种植后的第14天进行相同磁共振扫描。每次扫描后随机挑选2只实验组白兔安乐死并进行病理学检查(HE染色和Masson染色),假手术组白兔于第一次扫描结束后全部安乐死并进行病理学检查(HE染色和Masson染色)。所有磁共振数据测量均由2名拥有5年以上工作经验的放射科医师独立完成。将瘤周3mm及3mm-6mm环形区域分别定义为ROI2和ROI3,该区域的T1值及T2值分别被定义为T1、T1、T2、T2。将每周肿瘤最大层面的面积变化比例表示为肿瘤增长速度(tumor growth rate,TGR)。使用肯德尔W系数对2名放射科医师测量的数据进行一致性检验。用独立样本T检验对假手术组及实验组所有时间点的T1、T1、T2、T2进行差异性分析。用单因素方差分析对实验组各时间点T1、T1、T2及T2进行差异性分析。使用受试者工作特征曲线下面积(area under the curve,AUC)验证T1、T1、T2、T2对瘤周微观改变的诊断效能。对T1、T1、T2、T2和TGR进行Pearson相关性分析和多元线性回归分析。【结果】实验组瘤周组织T1值和T2值随时间逐渐增大,实验组瘤周出现的纤维化和水肿也随时间不断加重。假手术组肝组织在磁共振成像上未见明显异常改变,假手术组肝组织病理结果也未见明显损伤性改变及肿瘤细胞。2位放射科医师所测得数据具有高度的一致性(肯德尔w系数为0.988,P瘤瘤周微观差异进行定量评估;2、T1 mapping及T2 mapping可在一定程度上预测肿瘤的生长速度。

关键词： T1 mapping T2 mapping 瘤周 VX2 肿瘤进展

瘤体及联合不同瘤周区域的CT影像组学对非小细胞肺癌Ki-67表达状态的预测价值

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瘤体及联合不同瘤周区域的CT影像组学对非小细胞肺癌Ki-67表达状...

作者：张赵刚中国医科大学

学位级别：硕士

目的:比较基于非小细胞肺癌(NSCLC)瘤体及联合不同瘤周区域的CT影像组学模型在其Ki-67表达状态中的预测效能,进而寻找最优影像组学模型并构建用于临床预测的列线图。方法:本研究回顾性分析了本院自2016年1月至2021年12月301例NSCLC患者... 详细信息

目的:比较基于非小细胞肺癌(NSCLC)瘤体及联合不同瘤周区域的CT影像组学模型在其Ki-67表达状态中的预测效能,进而寻找最优影像组学模型并构建用于临床预测的列线图。方法:本研究回顾性分析了本院自2016年1月至2021年12月301例NSCLC患者的临床及影像学资料。所有患者根据Ki-67表达状态分为高表达组及低表达组。根据7:3的比例将所有样本随机划分为训练集和测试集。分析了Ki-67高表达组和Ki-67低表达组的临床资料及基本影像学特征。基于CT图像分别勾画瘤体、瘤体联合瘤周5mm及10mm区域三个感兴趣区(ROI),并提取影像组学特征。使用m RMR和LASSO两种方法进行特征筛选。进而分别与逻辑回归(LR)及支持向量机(SVM)两种分类器进行组合构建影像组学模型。在上述六组模型中寻找效能最优的影像组学模型并计算影像组学评分。对上述变量进行单因素及多因素logistic回归分析。构建了一个临床模型及三个联合模型(临床-影像学联合模型、临床-影像组学联合模型和临床-影像学-影像组学联合模型),最终筛选出最优模型构建用于临床无创预测的列线图。结果:Ki-67高低表达组间:1)临床及病理学资料中,在年龄、性别、吸烟史、CYFRA21-1、临床分期及病理类型上存在显著差异;2)影像学特征上,在是否有肺气肿影像、肿瘤最大径、深分叶征及空气支气管征上存在显著差异。基于瘤体的ROI结合LR分类器构建的影像组学模型是最优影像组学模型,表现出了较高的预测效能(训练集AUC值为0.855,95%CI:0.803～0.906;测试集AUC值为0.850,95%CI:0.768～0.932)。临床模型及联合模型中,临床-影像组学联合模型表现出更好的预测效能,在训练集中AUC值为0.905(95%CI:0.862～0.948),在测试集中AUC值为0.864(95%CI:0.789～0.939),基于该模型构建了列线图。结论:瘤体联合LR组构建的影像组学模型能够更好地预测NSCLC Ki-67的表达状态。本研究所构建的联合模型列线图有助于临床无创鉴别NSCLC Ki-67表达状态。

关键词：非小细胞肺癌瘤周 Ki-67表达影像组学列线图

基于瘤内与瘤周乳腺断层合成X线摄影影像组学列线图可有效预测乳腺癌腋窝淋巴结转移

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分子影像学杂志 2024年第5期47卷 465-473页

作者：陈修婷李欣欣周大伟李杰高之振蚌埠医科大学第一附属医院放射科安徽蚌埠233004 蚌埠医科大学研究生院安徽蚌埠233030

目的探讨基于乳腺断层合成X线摄影(DBT)的瘤内联合瘤周影像组学特征及临床因素的列线图在乳腺癌腋窝淋巴结(ALN)转移术前预测中的价值。方法回顾性收集2019年1月~2023年12月于蚌埠医科大学第一附属医院行乳腺DBT检查的210例女性乳腺癌... 详细信息

目的探讨基于乳腺断层合成X线摄影(DBT)的瘤内联合瘤周影像组学特征及临床因素的列线图在乳腺癌腋窝淋巴结(ALN)转移术前预测中的价值。方法回顾性收集2019年1月~2023年12月于蚌埠医科大学第一附属医院行乳腺DBT检查的210例女性乳腺癌患者资料,以7:3比例随机分为训练集(n=147)与验证集(n=63)。选择DBT图像肿块最大层面,医师手动勾画瘤内感兴趣区域,自动外扩3 mm获取瘤周感兴趣区域;提取并筛选影像组学特征,利用支持向量机构建瘤内、瘤周、瘤内+瘤周组学模型并计算预测值;选择效能最高的组学模型预测值联合临床特征构建列线图模型。以ROC曲线、校准曲线及决策曲线评估模型预测性能。结果与单一瘤内、瘤周模型相比,由15个最优组学特征构建的瘤内+瘤周组学模型诊断性能最优。ALN触诊、DBT_ALN及瘤内+瘤周模型预测值为独立危险因素(P瘤内联合瘤周影像组学特征及临床因素的列线图可于术前有效预测乳腺癌ALN转移,可作为一种无创预测方法指导临床决策。

关键词：乳腺癌腋窝淋巴结瘤周数字乳腺断层合成X线摄影影像组学列线图

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瘤内和瘤周CT影像组学预测肺腺癌间变性淋巴瘤激酶基因突变状态:一项双中心研究

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温州医科大学学报 2024年第12期54卷 996-1003页

作者：冯烨陈炜越钱旭升洪晨晨刘柏君赖林强李燕珺陈敏江涂建飞纪建松温州医科大学附属第五医院(丽水市中心医院)全省影像与介入医学重点实验室浙江丽水323000 中国科学院苏州生物医学工程技术研究所江苏苏州215163 温州医科大学附属第五医院(丽水市中心医院)介入科浙江丽水323000 嘉兴大学附属第一医院放射科浙江嘉兴314000

目的:探究瘤内和不同瘤周影像组学特征预测肺腺癌患者间变性淋巴瘤激酶(ALK)突变状态的价值。方法:回顾性收集温州医科大学附属第五医院2016年1月至2023年9月及嘉兴大学附属第一医院2018年1月至2023年9月经病理证实为肺腺癌的患者病例... 详细信息

目的:探究瘤内和不同瘤周影像组学特征预测肺腺癌患者间变性淋巴瘤激酶(ALK)突变状态的价值。方法:回顾性收集温州医科大学附属第五医院2016年1月至2023年9月及嘉兴大学附属第一医院2018年1月至2023年9月经病理证实为肺腺癌的患者病例资料共362例,所有病例均在治疗前进行胸部平扫CT检查。采取7:3的比例将温州医科大学附属第五医院223例患者随机分为训练集(156例)和内部测试集(67例),将嘉兴大学附属第一医院139例患者作为外部测试集。使用人工智能辅助诊断建模分析软件提取瘤内(GTV)、瘤周0~3 mm(PTV_(0~3mm))、瘤周-3~3 mm(PTV_(-3~3mm))、瘤周0~6 mm(PTV_(0~6mm))、瘤内联合瘤周0~3 mm(GTV+PTV_(0~3mm))和瘤内联合瘤周0~6 mm(GTV+PTV_(0~6mm))的影像组学特征,依次采用Z-score、t检验、最大相关最小冗余算法和最小绝对收缩和选择算子回归进行降维,筛选出具有鉴别性的特征子集,极端梯度上升算法构建组学模型;利用多因素Logistic回归筛选临床信息中的独立危险因素,以此构建临床模型;以验证集中AUC最高的分类器作为最佳瘤周组学模型,计算相应的影像组学评分(Rad-score),并联合临床特征构建综合模型。采用AUC、灵敏度、特异度、准确度评价模型的效能。结果:筛选后保留GTV中24个特征、PTV_(0~3mm)中26个特征、PTV_(-3~3mm)中26个特征、PTV_(0~6mm)中7个特征、GTV+PTV_(0~3mm)中12个特征、GTV+PTV_(0~6mm)中29个特征。在组学模型中,PTV_(-3~3mm)模型表现出最佳性能,在训练集、内部测试集、外部测试集中的AUC分别为0.830、0.785、0.807。临床分期、结节密度、胸膜凹陷征是预测ALK状态的临床危险因素。由上述因素构成的临床模型在训练集、内部测试集、外部测试集中的AUC分别为0.712、0.692、0.714。联合Radscore和临床危险因素构建综合模型,其在训练集、内部测试集、外部测试集中的AUC分别为0.874、0.855、0.857。结论:瘤内和瘤周影像组学特征可以有效预测肺腺癌ALK突变状态,且PTV_(-3~3mm)模型具有最佳预测效能。

关键词：肺腺癌影像组学瘤周间变性淋巴瘤激酶