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改进残差网络的肾细胞癌isup分级研究

计算机工程与应用 2024年第2期60卷 221-230页

作者：孙振铎张明洋王向辉赵磊刘爽崔振宇杨昆刘琨河北大学质量技术监督学院河北保定071002 河北省新能源汽车动力系统轻量化技术创新中心河北保定071002 河北大学光学工程博士后科研流动站河北保定071002 河北大学附属医院泌尿外科河北保定071000

术前预测透明细胞肾细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,ccRCC)的分级可有效评估患者的预后并指导临床治疗,但实现精准预测是目前本领域内的一项重要问题。该研究首先确定最优建模的CT类型与网络层数,提出了一种基于改进残差网络的... 详细信息

术前预测透明细胞肾细胞癌(clear cell renal cell carcinoma,ccRCC)的分级可有效评估患者的预后并指导临床治疗,但实现精准预测是目前本领域内的一项重要问题。该研究首先确定最优建模的CT类型与网络层数,提出了一种基于改进残差网络的ccRCC的CT影像分级模型,具体包括:利用大卷积操作对图像进行原始特征提取,利用混合注意力模块通过计算特征图中当前空间和临近空间以及当前空间和远距离空间之间的信息交互获取更多有用的特征,使得原始图像特征图在通道维度与空间维度上进行自适应特征细化,利用四个深度卷积网络层提取图像深度特征,并利用改进通道注意力模块产生通道注意力特征图信息,提取更多通道上的交互信息。实验结果表明,增强CT实质期图像和34层残差网络最有利于分级预测模型的开发,所提出的模型的总体加权准确率、AUC、精度、召回率和F1分数分别为90.8%、0.897、90.5%、90.8%、90.9%,各项指标优于其他常见网络结构,因此,该模型在预测ccRCC的国际泌尿病理学学会(International Society of Urological Pathology,isup)分级方面有良好的效能,对患者的临床辅助诊断和预后治疗具有重要的理论指导意义。

关键词：透明细胞肾细胞癌(ccRCC) isup分级 CT 增强CT实质期通道注意力空间注意力

前列腺癌根治术后病理isup分级升级相关因素分析

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前列腺癌根治术后病理ISUP分级升级相关因素分析

作者：史亚兴中国医科大学

学位级别：硕士

目的:研究前列腺根治术后病理相较穿刺活检病理isup分级升级事件发生频率及分布规律,并从患者术前相关信息中找出与术后病理isup升级相关的因素。研究方法:通过研究本研究中心2012-2018年间的接受前列腺癌根治手术患者的相关信息,研究... 详细信息

目的:研究前列腺根治术后病理相较穿刺活检病理isup分级升级事件发生频率及分布规律,并从患者术前相关信息中找出与术后病理isup升级相关的因素。研究方法:通过研究本研究中心2012-2018年间的接受前列腺癌根治手术患者的相关信息,研究根治术后病理isup分级升级事件发生的频率及分布特征。单因素分析和多变量逻辑回归分析用于筛查术前相关因素,以评估术后病理isup分级升级的可能性。根据这些术前相关因素构建诺曼图(nomogram)便于临床应用。结果:筛选出的177名患者中,isup分级升级患者65人,占比36.72%,主要集中于穿刺病理isup分级1～3级中,占总升级患者的76.92%(50人)。通过对穿刺病理isup分级≤3级患者术前相关信息的多因素回归分析,发现术前总PSA、穿刺活检阳性百分比、前列腺体积、穿刺病理isup分级与术后病理isup分级升级事件显著相关(Pisup分级≤3级患者术后病理升级风险较高,其中术前总PSA及穿刺活检百分比高是术后病理升级的危险因素,大体积前列腺、穿刺病理isup分级较高的患者其术后病理升级的可能性相对小。

关键词：前列腺癌根治 isup分级升级

基于MDCT的影像组学模型术前预测透明细胞肾癌WHO/isup分级的价值研究

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基于MDCT的影像组学模型术前预测透明细胞肾癌WHO/ISUP分级的价值...

作者：杨雪琴湖北医药学院

学位级别：硕士

背景:肾细胞癌是肾脏发生率最高的恶性肿瘤,世界卫生组织将其分为14种亚型,其中肾透明细胞癌(Renal clear cell carcinoma,ccRCC)占比最多且预后相对较差。ccRCC的病理分级被证实是患者预后的独立影响因素,术前准确地区分高/低级别的cc... 详细信息

背景:肾细胞癌是肾脏发生率最高的恶性肿瘤,世界卫生组织将其分为14种亚型,其中肾透明细胞癌(Renal clear cell carcinoma,ccRCC)占比最多且预后相对较差。ccRCC的病理分级被证实是患者预后的独立影响因素,术前准确地区分高/低级别的ccRCC有助于指导合适的诊疗方案的选择及有效的评估预后。常规的影像学检查对高低级别的ccRCC鉴别具有一定的局限性,基于MDCT平扫及增强的影像组学模型可能能准确鉴别它们。目的:探讨基于MDCT平扫及增强的影像组学模型与透明细胞肾癌WHO/isup分级的相关性,从而在术前预测ccRCC WHO/isup分级,为术前选择合适的诊疗方案、术后有效的预后评估提供重要的参考。方法:1.基本资料:对本院100例ccRCC患者回顾性研究,所有患者经医院伦理委员会审批通过,并告知患者知情同意,术前均采用GE Revolution HD MDCT行CTU检查。男女各50例;年龄范围17-76岁,平均59±12.63岁;左肾48例,右肾52例;44例位于在肾脏轮廓内,56例位于肾脏轮廓外;病灶均为单一病灶、单侧发病。临床表现:因体检就诊32例,因其它疾病行影像检查发现肾占位18例,腰痛12例,腰痛伴肉眼血尿30例,腹部包块8例。2.患者纳入标准:(1)经手术病理明确诊断,未经放化疗、手术等一切形式的治疗;(2)经同一台CT设备(GE Revolution HD MDCT)、相同扫描参数下获得,图像层厚统一设置为5mm;(3)图像质量良好,病灶显示清晰,无呼吸及运动伪影;(4)影像及临床资料完整。3.病理资料:10%甲醛溶液固定所有标本,石蜡包埋,4um厚切片,HE染色,由一名资深病理科医师明确诊断为ccRCC,并根据WHO/isup分级系统将其分为I-IV级,其中I级30例,II级19例,III级23例,IV级28例,为进一步简化分级,本研究将I-II级划为低级别(49例),III-IV级划分为高级别(51例)。4.图像处理:按4:1的比例随机将所有患者分配给训练组和测试组,依次对所有病例每一个病灶CT图像的平扫期、皮质期、实质期逐层进行勾画,定义为VOI1、VOI2、VOI3,并从所有病灶每一个单一时期中提取1049个影像组学特征值,并使用三种方法降维,分别是方差选择法(Variance Threshold)、单变量选择法(select KBest)、最小绝对收缩和选择算子(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO算法),最终分别从平扫期、皮质期、实质期、平扫+皮质期组合、平扫+皮质期+实质期组合VOI中筛选出18、15、22、18、22个最优特征值,并基于以下6种分类器对提取的特征机器学习,包括:K邻近、支持向量机、随机森林、逻辑式回归、决策树、极限梯度增强树,通过绘制的ROC曲线的ROC曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度、Recall、F1-score、Precision六个指标来评价各分类器所构建模型的效能。结果:通过比较CT扫描中各个时期及其组合的6个分类器所构建的模型的AUC值、敏感度、特异度、Recall、F1-score、Precision结果如下:1.平扫期:由LR所构建的模型最佳,AUC值为0.961(95%CI:0.78-1.00),对ccRCC分级诊断的灵敏度(低级别0.86,高级别0.91)及特异度(低级别0.91,高级别0.86),Recall(低级别0.86,高级别0.91),F1-score(低级别0.86,高级别0.91),Precision(低级别0.86,高级别0.91)。2.皮质期:由SVM所构建的模型最佳,AUC值为0.974(95%CI:0.97-0.97),对ccRCC分级诊断的灵敏度(低级别0.86,高级别1.00)及特异度(低级别1.00,高级别0.86),Recall(低级别1.00,高级别0.92),F1-score(低级别0.86,高级别1.00),Precision(低级别0.92,高级别0.96)。3.实质期:由KNN所建立的模型最佳,AUC值为0.878(95%CI:0.66-1.00),对ccRCC分级诊断的灵敏度(低级别0.86,高级别0.70)及特异度(低级别0.70,高级别0.86),Recall(低级别0.67,高级别0.88),F1-score(低级别0.86,高级别0.70),Precision(低级别0.75,高级别0.78)。4.平扫期+皮质期组合:由SVM所构建的模型最佳,AUC值为0.941(95%CI:0.71-1.00),对ccRCC分级诊断的灵敏度(低级别0.57,高级别0.91)及特异度(低级别0.91,高级别0.57),Reca

关键词：影像组学肾透明细胞癌 MDCT isup分级

前列腺癌超声分型与isup分级的相关性研究

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现代泌尿生殖肿瘤杂志 2024年第5期16卷 276-280页

作者：王长春祖拜热秦爽王译祯贾志莺新疆医科大学附属肿瘤医院超声诊断科乌鲁木齐830011

目的探讨前列腺癌在超声声像图的显著特征,分析经直肠前列腺癌超声图像分型及其与国际泌尿病理学会前列腺癌分级系统(isup)的相关性。方法收集本院行直肠超声引导下经会阴前列腺系统穿刺术患者,对比前列腺癌和前列腺良性病变的超声声... 详细信息

目的探讨前列腺癌在超声声像图的显著特征,分析经直肠前列腺癌超声图像分型及其与国际泌尿病理学会前列腺癌分级系统(isup)的相关性。方法收集本院行直肠超声引导下经会阴前列腺系统穿刺术患者,对比前列腺癌和前列腺良性病变的超声声像图特点,分析不同类型的前列腺癌声像图与isup分级是否存在相关性。结果在临床及超声资料中,前列腺良、恶性病变组间差异具有统计学意义的指标及特征为年龄、总前列腺特异性抗原、游离前列腺特异性抗原、前列腺的被膜完整性、内外腺分界以及病变部位、回声、形态、血流阻力指数、血流收缩峰值速度。根据经直肠超声声像图特征对前列腺癌进行分型,最多见的类型为结节型(40.6%),其次为弥漫浸润型(33.3%)、弥漫浸润伴结节型(18.8%)和隐匿型(7.2%)。四种前列腺癌超声分型和isup分级之间存在显著性关联(Pisup分级存在显著相关性。

关键词：经直肠超声前列腺癌 isup分级

淋巴结包膜外侵犯的影像表现与前列腺癌病理分级的相关性研究

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磁共振成像 2022年第9期13卷 41-45页

作者：韩晔任静肖遵健焦建华秦卫军曹琪宦怡空军军医大学西京医院放射诊断科西安710032 空军军医大学西京医院泌尿外科西安710032 新疆军区总医院精神科乌鲁木齐830000

目的探讨影像诊断淋巴结包膜外侵犯(radiologic extranodal extension,rENE)与前列腺癌(prostate cancer,PCa)Gleason评分、国际泌尿病理协会(International Society of Urological Pathology,isup)分级分组的相关性。材料与方法本研究为单中心研究,回顾性分析了空军军医大学西京医院2017年1月至2021年6月收治的90例N1期PCa患者病例,根据有无rENE表现分为rENE+与rENE−两组,其中rENE+组67例,rENE−组23例。采用Wilcoxon检验分析组间差异,计算两组间isup分级分组的相对风险(relative risk,RR)值,采用Spearman相关系数分析rENE与Gleason评分和isup分级分组的相关性。结果两组间Gleason评分和isup分级分组差异有统计学意义(Pisup 5的风险是rENE−组的2.6倍(RR=2.6,95%CI:1.477~3.676),rENE组患者isup≤3的可能是rENE+组的17.4倍(RR=17.4,95%CI:4.2~72.3)。Gleason评分、isup分级分组与rENE影像表现呈正相关,相关系数分别为0.547(95%CI:0.363~0.688)、0.570(95%CI:0.367~0.716)。结论rENE与PCa患者Gleason评分、isup分级分组正相关,相较于rENE−患者,rENE+患者的原发灶恶性程度更高。rENE有望用于无创评估前列腺癌的恶性程度。

关键词：前列腺癌头颈部鳞癌淋巴结转移淋巴结包膜外侵犯磁共振成像 Gleason评分 isup分级

前列腺癌内分泌治疗1年内进展为去势抵抗性前列腺癌的相关因素分析

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前列腺癌内分泌治疗1年内进展为去势抵抗性前列腺癌的相关因素分析

作者：曾强南昌大学

学位级别：硕士

目的:对在南昌大学第二附属医院新诊断并接受内分泌治疗且随访到的163例前列腺癌患者的临床资料进行回顾性分析,研究前列腺癌患者在内分泌治疗后1年内进展为去势抵抗性前列腺癌(CRPC)的相关因素,并初步探讨基于早期识别前列腺癌患者进展... 详细信息

目的:对在南昌大学第二附属医院新诊断并接受内分泌治疗且随访到的163例前列腺癌患者的临床资料进行回顾性分析,研究前列腺癌患者在内分泌治疗后1年内进展为去势抵抗性前列腺癌(CRPC)的相关因素,并初步探讨基于早期识别前列腺癌患者进展CRPC的高危因素,为高危前列腺癌患者制定早期、个体化的治疗策略。方法:1、收集并整理于2010.01017.08期间在南昌大学第二附属医院泌尿外科新诊断、接受内分泌治疗(手术或药物去势加抗雄激素药物治疗)并随访到的163例前列腺癌的患者临床及随访资料(随访时间截止到2017年11月)。2、对内分泌治疗后1年内进展为CRPC者,记录内分泌治疗的时间。采用单因素分析及多因素Logistic回归分析1年内进展为CRPC与患者年龄、初始PSA值、PSA密度(PSAD)、临床分期(T分期)、骨转移情况、isup分级(Gleason评分)等的相关性。结果:1、在163例前列腺癌患者中,年龄(73.69±7.48)岁,最小49岁,最大89岁;初始PSA值P25值为19.05ng/ml,P75值为>100.00ng/ml;Gleason评分(7.91±1.15)分,最小6分,最高10分;PSAD:0.4ng/(***3)组76例,另外因PSA未定量测定、前列腺体积不明等原因PSAD无法计算的有40例;isup 2014格里森分级1级共26例,2级25例,3级29例,4级41例,5级42例;临床分期:T2期患者共76例,T3期患者共41例,T4期患者共46例;骨转移阳性119例,阴性44例;手术去势79例,药物去势84例。2、本次研究纳入的患者经内分泌治疗1年内进展为CRPC的有41例,即PCa患者接受内分泌治疗后1年内的CRPC进展率为25.15%。3、单因素分析中,PSAD、临床分期、骨转移情况、isup分级的各组间比较显示其在影响PCa患者接受内分泌治疗后1年内CRPC进展方面的差异有统计学意义(pisup 2级与isup 3级,各组间比较显示其在影响PCa患者接受内分泌治疗后1年内CRPC进展方面的差异无统计学意义(p>0.05)。4、将PSAD、临床分期、isup分级、骨转移情况等单因素分析有统计学意义的因素,纳入进行多因素Logistic回归分析,结果显示PSAD(HR=1.613,95%CI:1.019.581,Pisup分级(HR=2.761,95%CI:1.679.546,P0.05)。结论:1.本研究纳入的前列腺癌内分泌治疗后1年内的CRPC进展率为25.15%。2.单因素分析中,PSAD、临床分期、骨转移情况、isup分级是前列腺癌内分泌治疗1年内进展为CRPC的影响因素;3.多因素分析中,PSAD、临床分期和isup分级是影响前列腺癌内分泌治疗后1年内进展为CRPC的独立危险因素;而骨转移情况与接受内分泌治疗后1年内进展为CRPC的相关性无统计学意义。

关键词：前列腺癌内分泌治疗手术去势药物去势去势抵抗性前列腺癌 PSA PSAD Gleason评分前列腺癌分期 isup分级

rENE影像组学深度学习模型的构建及其对前列腺癌侵袭性的预测研究

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rENE影像组学深度学习模型的构建及其对前列腺癌侵袭性的预测研究

作者：韩晔中国人民解放军空军军医大学

学位级别：硕士

第一部分rENE与前列腺癌病理分级的相关性研究目的:探究rENE与PCa病理分级的相关性,并评估rENE是否能独立预测PCa病理分级。方法:回顾性纳入西京医院2004年1月至2021年12月行盆腔MRI检查、病理确诊PCa且经RP并PLND术后病理确诊N1期(p N1... 详细信息

第一部分rENE与前列腺癌病理分级的相关性研究目的:探究rENE与PCa病理分级的相关性,并评估rENE是否能独立预测PCa病理分级。方法:回顾性纳入西京医院2004年1月至2021年12月行盆腔MRI检查、病理确诊PCa且经RP并PLND术后病理确诊N1期(p N1)或MRI提示N1期(r N1)病例共2143例。依照已纳入第八版HNSCC AJCC TNM分期的rENE诊断标准,综合分析前列腺bp MRI影像,将病例分为rENE+组与rENE-组。其中rENE+组1505例,rENE-组638例。为保证研究可信度,使用κ值检验r N1与rENE各征象的阅片者间一致性;而后用Wilcoxon秩和检验分析rENE+组与rENE-组之间GS与isup分级分组的统计学差异;采用Spearman秩相关探索rENE与GS、isup分级的相关性;使用logistic回归评估rENE能否独立预测isup分级分组≥4的病例。结果:1.r N1与rENE征象判读及诊断的阅片者间一致性较好;2.p N1、r N1及全部病例中,rENE+组的GS和isup分级分组均高于rENE-组,差异有统计学意义(Pisup分级分组与rENE均正相关,相关系数分别为0.57、0.53,0.56、0.53及0.45、0.41;4.全部病例、p N1组及r N1组病例的单因素及多因素回归分析均提示rENE、T分期及t PSA为isup分级分组≥4的独立预测因素,且rENE的预测效能最高。结论:在PCa病例中,rENE与GS、isup分级分组正相关;相较于rENE-患者,rENE+患者的原发灶恶性程度更高,侵袭性更强。rENE可作为isup分级分组≥4的独立预测因素。第二部分rENE影像组学模型的构建及其对前列腺癌侵袭性的预测研究目的:为减少rENE诊断的阅片者间差异,构建rENE的影像组学模型,并评估该模型对PCa侵袭性的预测效能。方法:回顾性纳入西京医院2017年1月1日至2022年6月30日进行盆腔MRI检查、病理确诊PCa,p N1或r N1患者共160例。由两名影像医师依照HNSCC AJCC TNM分期的rENE诊断标准,综合分析bp MRI序列,将纳入病例分为rENE+110例与rENE-50例。用随机数表法按7∶3的比例分别将p N1、r N1组病例均随机分成训练集与验证集,而后合并同名数据集。最终得到训练集112例(rENE+77例、rENE-35例)和验证集48例(rENE+33例、rENE-15例)。首先采用Wilcoxon秩和检验及Mann-Whitney U检验对比训练集与验证集之间、rENE+与rENE-组之间的年龄、T分期、t PSA、isup分级及GS等基线资料差异,确保无病例选择偏倚。图像处理分两步:先使用3D slicer软件进行图像分割;再使用FEA软件进行影像组学特征(radiomics feature,RF)的提取、标准化、筛选及建模。其中,RF标准化使用均一化与Z评分2种方法进行;而后使用方差分析及F值进行排序;最后使用SVM、RF、RFE、LDA、AE、LR、Lasso regression、Adaboost及NB等8种分类器建模,共计建模320个,并采用5折交叉验证。评估各影像组学模型的诊断效能使用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线和曲线下面积(area under curve,AUC),综合分析验证集、交叉验证集AUC值与模型稳定性筛选最优影像组学模型。使用ROC曲线评估影像组学模型在训练集、验证集及全部病例中对isup分级分组≥4的预测效能。使用logistic回归探究isup分级分组≥4的独立预测因素。本研究P值取双尾,Pisup分级分组≥4的AUC值分别为0.862、0.944和0.923;3.多因素logistic回归分析提示isup分级分组≥4的独立预测因素分别为ZscoreCCNOVAB影像组学模型与t PSA。结论:rENE影像组学模型的构建减少了阅片者间差异,可用于无创、定量预测PCa侵袭性。第三部分基于卷积神经网络构建rENE深度学习模型的研究目的:基于CNN构建rENE DL模型以减少rENE诊断的阅片者间差异。方法:纳入病例与第二部分相同。经

关键词：前列腺癌淋巴结包膜外侵犯 Gleason评分 isup分级磁共振成像影像组学深度学习

bp-MRI PI-RADS≥3分患者与前列腺癌原发灶病理分级及分期的相关性分析

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bp-MRI PI-RADS≥3分患者与前列腺癌原发灶病理分级及分期的相关...

作者：夏帅天津医科大学

学位级别：硕士

目的:通过对PI-RADS V2评分系统进行简化应用,回顾性分析双参数(bp)MRI-PI-RADS≥3分患者与根治性前列腺切除术后原发灶病理分级与分期的相关性,以综合评价其临床应用价值,探讨具有何种特征的患者可以直接进行临床诊断,优化前列腺癌确... 详细信息

目的:通过对PI-RADS V2评分系统进行简化应用,回顾性分析双参数(bp)MRI-PI-RADS≥3分患者与根治性前列腺切除术后原发灶病理分级与分期的相关性,以综合评价其临床应用价值,探讨具有何种特征的患者可以直接进行临床诊断,优化前列腺癌确诊模式。方法:本研究共纳入430名在天津医科大学第二医院行根治性前列腺切除术患者,其在术前均行PSA血清学检查及前列腺多参数核磁(multiparametric-MRI,mp-MRI)检查,PI-RADS评分采用双参数核磁(biparametric MRI,bp-MRI)即弥散加权成像(diffusion-weighted imaging,DWI)、T2加权成像(T2 weighted imaging,T2WI)。对纳入研究的患者的PI-RADS评分、PSA及其相关指标、术后病理结果进行回顾性分析,评估结果中PI-RADS评分、PSA水平、前列腺特异性抗原密度(prostate specific antigen density,PSAD)、前列腺体积(prostate volume,PV)之间的关系以及进一步讨论PI-RADS评分与术后病理结果之间相关性,包括与isup分级、包膜侵犯及精囊浸润之间的相关性;利用PI-RADS评分联合PSA指标预测病理Gleason评分>6分的准确性。结果:在430名行根治性前列腺切除术的患者中,122名患者PI-RADS为3分(PI-RADS 3分组),112名患者PI-RADS为4分(PI-RADS 4分组),196名患者PI-RADS为5分(PI-RADS 5分组)。患者PV在三组间无显著性差异(P>0.05),年龄、PSA、PSAD水平在三组间存在具有统计学意义的差异(Pisup分级组成之间存在差异,且差异具有统计学意义(P0.05;术后病理显示220例的患者包膜侵犯或精囊浸润,PI-RADS评分3、4、5的患者分别为47例、43例、130例,非包膜浸润及精囊侵犯的患者分别为75例、69例、66例,两者差异具有统计学意义;PI-RADS评分与包膜侵犯或精囊浸润之间呈相关关系,评分越高,包膜侵犯或精囊浸润的可能性越大。根据PI-RADS V2预测有临床意义前列腺癌(Clinically Significant Prostate Cancer,cs PCa)有一定的准确性(AUC=0.771,P值0.05,PI-RADS V2对cs PCa的预测为AUC=0.671,P值isup分级存在相关性,PI-RADS评分越高,患者年龄越大,PSA、PSAD水平、isup分级越高;PI-RADS评分对前列腺根治术后病理的分期有较好的预测性能,评分越高,根治术后病理前列腺包膜侵犯或精囊浸润的的概率越高;PIRADS评分可以较为准确地预测cs PCa,联合PSA可提高预测cs PCa的准确性;当PSA≥10.99ng/ml且PI-RADS评分≥4时,临床诊断为PCa的可能性较大,对于这部分患者,可以考虑采取优化的免穿刺策略进行确诊。

关键词：根治性前列腺切除术双参数核磁成像前列腺影像报告和数据系统第二版前列腺特异性抗原 isup分级