基于胸部增强CT影像组学评估培美曲塞二钠+铂类对晚期肺腺癌化疗疗效的可行性分析

目的 探究基于晚期肺腺癌患者治疗前胸部增强CT图像构建的影像组学模型预测培美曲塞二钠+铂类化疗疗效的可行性。方法 回顾性搜集本院2018年1月至2022年11月经穿刺病理确诊仅选取培美曲塞二钠+铂类化疗的131例肺腺癌患者的临床及增强CT资料,按照7∶3的比例分层抽样法将病例分为训练集92例和测试集39例。根据实体肿瘤疗效评价标准(RECIST),将患者分为缓解组68例,未缓解组63例。提取并筛选治疗前CT图像的组学特征,并基于最终特征值采用支持向量机(SVM)、逻辑回归(LR)及高斯过程(GP)三种分类器构建影像组学模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)和决策曲线分析(DCA)评估比较三种模型的预测能力、诊断效能及临床应用价值。结果 三种模型训练集曲线下面积(AUC)分别为0.821、0.812、0.827,测试集AUC分别为0.664、0.714、0.709,差异没有统计学意义;DCA示GP及SVM的净收益均高于LR;而训练集及测试集中GP及SVM的净收益无明显区别。结论 基于胸部增强CT的影像组学模型对培美曲塞二钠+铂类治疗晚期肺腺癌患者的化疗疗效具有可行性,且GP及SVM在一定...     

基于增强CT影像组学列线图预测进展期胃癌隐匿性腹膜转移

目的 探讨基于增强CT影像组学列线图在术前预测进展期胃癌隐匿性腹膜转移（PM）中的价值。方法 回顾性收集经手术病理证实为进展期胃癌且行术后PM评估的110例病人的临床及影像学资料,其中男77例,女33例,平均年龄（64.65±10.24）岁。所有病人术前均行全腹部增强CT检查且PM诊断为阴性。将全部病人按7∶3的比例随机分为训练集77例（术后PM阳性33例）与验证集33例（术后PM阳性14例）。采用卡方检验及二元Logistic回归分析筛选与隐匿性PM显著相关的独立预测因素来构建临床模型。基于增强CT影像提取并筛选影像组学特征,构建组学模型并计算模型的影像组学评分（Radscore）。将临床独立预测因素与Radscore联合来构建联合模型及其列线图。采用受试者操作特征（ROC）曲线评估各模型的预测效能,DeLong检验比较各模型间的AUC值,并用校准曲线及决策曲线分析评估联合模型的拟合优度和临床价值。结果 在训练集及验证集中,联合模型的预测效能（AUC值分别为0.944、0.915）均高于临床模型（AUC值分别为0.780、0.865）及组学模型（AUC值分别为0.844、0.825）...     

基于CT影像组学列线图预测肺腺癌EGFR突变的研究

目的 探讨基于胸部平扫CT的影像组学列线图术前预测肺腺癌表皮生长因子受体(EGFR)基因突变状态的价值。方法 回顾性分析经病理证实的183例肺腺癌的临床及胸部平扫CT影像资料,包括EFGR突变型(110例)及EGFR野生型(73例)。评估每位患者的病灶CT特征。勾画整个病灶的三维容积感兴趣区(VOI)。将所有患者的重建肺窗图像及病灶的VOI上传至“医准-达尔文”智能科研平台,按照7∶3比例分成训练组(128例)及验证组(55例)。采用最大绝对值归一化、最小收缩、最优特征筛选、迭代筛选及选择算子(LASSO)算法对数据进行降维处理,计算影像组学分数(Rad-score),建立影像组学模型。运用单因素及多因素Logistic回归分析,筛选具有显著预测价值的临床-影像独立影响因素,建立临床模型。将具有显著预测价值的临床-影像独立影响因素及Rad-score通过Logistic回归,得到影像组学列线图模型。通过ROC曲线和校准曲线评估3个模型的诊断效能。结果 最终筛选出11个影像组学特征构建影像组学分数。多因素Logistic回归分析结果显示吸烟史、胸膜牵拉及影像组学评分是肺腺癌患者EGFR基...     

高分辨T2WI影像组学列线图对直肠癌同时性肝转移的预测价值

目的:探讨基于高分辨T2WI图像的影像组学列线图预测直肠癌同时性肝转移的价值.方法:回顾性分析2018年1月至2019年5月期间在我院接受磁共振高分辨T2WI成像检查的127例直肠癌患者.在直肠高分辨T2WI图像上手动勾画病灶容积感兴趣区后提取影像组学特征,采用最小绝对收缩与选择算子(LASSO)算法进行降维,选择对预...     

基于CT影像组学列线图鉴别甲状腺良性与恶性滤泡性肿瘤的价值

目的:探讨基于CT影像组学列线图鉴别甲状腺滤泡性肿瘤良生与恶性的价值。方法:回顾性收集2016年1月至2018年12月复旦大学附属肿瘤医院经手术病理证实的200例甲状腺滤泡性肿瘤患者的临床资料及CT图像,其中甲状腺滤泡癌（FTC）46例、甲状腺滤泡腺瘤（FTA）154例。采用随机数表法随机分为训练集（ n=...     

基于乳腺X线图像影像组学列线图对乳腺癌腋窝淋巴结转移的预测价值

目的:探讨基于乳腺X线图像影像组学列线图对乳腺癌腋窝淋巴结(ALN)转移的预测价值.方法:回顾性分析188例乳腺癌患者的乳腺X线图像和临床资料,按照7:3的比例将患者随机分割为训练组(n=130)和验证组(n=58).使用MaZda软件在乳腺X线图像内提取影像组学特征,应用方差选择法和最小绝对收缩与选择算子算法(LAS...     

基于多参数MRI影像组学列线图预测直肠癌PD-1表达状态

目的 使用多参数MRI影像组学列线图预测直肠癌患者肿瘤细胞程序性死亡受体1(PD-1)表达状态。方法 回顾性的纳入病理确诊的168例直肠腺癌患者,均接受术前多参数MRI检查与术后PD-1免疫组织化学分析。按7∶3的比例随机分为训练组(n=118)和测试组(n=50)。构建并比较T₂WI、DWI及T₂WI+DWI影像组学模型的性能。根据单、多因素逻辑回归筛选出临床独立危险因素建立临床模型。最后将最佳影像组学评分结合临床特征以构建联合模型,并将其展现为可视化列线图。以受试者曲线下面积(AUC)、校准曲线及决策曲线评估模型的临床价值。结果 经特征筛选最终T₂WI、DWI、T₂WI+DWI序列分别保留8、5、9个影像组学特征,各模型训练集和测试集中的PD-1表达的效能由AUC评估(测试集中,T₂WI为0.64,DWI为0.66,T₂WI+DWI为0.74),组合模式明显优于单一成像方式。临床T、N分期为独立危险因素(P<0.05),其临床模型AUC值为0.6...     

CT影像组学列线图模型预测胃肠道间质瘤危险度分级

目的:建立临床-CT影像组学列线图模型并验证其在术前预测胃肠道间质瘤(GIST)危险度分级的应用价值。方法:回顾性搜集266例经病理证实的GIST患者,并将其分为低恶性风险组和高恶性风险组。提取10个临床及CT图像特征(年龄、性别、肿瘤部位、大小、形态、边界、囊变或坏死、钙化、表面溃疡、强化方式)用于构建临床模型。对病例的CT图像分别特征提取,并分为平扫期(N)、动脉期(A)、静脉期(V)及影像3期(N+A+V)4组,对上述4组通过select percentile和最小绝对收缩与选择算子(LASSO)算法降维、筛选组学特征后,分别使用5种分类器(Random Forest、Logistic Regression、SVM、SGD、XGBoost)建立各期组学模型。采用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)进行量化。使用Delong检验比较各模型间AUC值差异,得到最佳影像组学模型。然后组合临床模型和最佳影像组学模型建立临床-CT影像组学列线图模型。结果:肿瘤大小、部位、形态、边界、强化方式及有无囊变坏死在两组中有统计学差异(P<0.05),年龄、性别、有无钙化及溃疡在两组中...     

基于MRI影像组学列线图在宫颈鳞癌组织学分级中的预测研究

目的 建立并验证MRI影像组学列线图模型,实现术前对宫颈鳞癌组织学分级的准确预测。方法 回顾性搜集2019年1月至2021年10月于蚌埠医学院第一附属医院就诊208例患者的临床及影像资料。按照7∶3的比例将所有患者随机分为训练组(n=145)、验证组(n=63),在训练组患者选取矢状位T₂WI、增强T₁WI及轴位DWI图像,在病灶最大层面边缘勾画获取感兴趣区(ROI)提取影像特征,应用最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法建立影像组学评分。采用多因素Logistic回归分析确定独立危险因素,并结合影像组学评分建立MRI影像组学列线图。运用受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)评价模型的预测性能。应用校正曲线评估列线图的临床应用价值。结果 基于临床参数及影像组学评分构建的列线图模型(AUC:0.852)的诊断效能高于临床特征模型(AUC:0.723)及影像组学模型(AUC:0.788)。结论 结合临床模型和影像组学评分的MRI影像组学列线图模型是一种简单、有效、可靠的预测宫颈鳞癌组织学分级的方法。     

基于CT影像组学结合临床影像特征预测局部晚期鼻咽癌诱导化疗疗效

目的:探讨基于增强CT的影像组学结合临床影像特征的列线图在预测局部晚期鼻咽癌(LA-NPC)患者诱导化疗(ICT)疗效中的价值。方法:回顾性分析2014年7月至2022年3月178例LA-NPC(Ⅲ、Ⅳ期)患者的临床及CT图像资料,以7:3随机将患者分为训练组(n=125)和测试组(n=53)。采用3D-Slicer勾画容积感兴趣区(VOI)并用Pyradiomics包提取特征。使用单-多因素Logistic回归选择临床预测因子。采用最小绝对收缩与选择算法(LASSO)筛选组学特征,最后通过多变量Logistic回归构建临床、影像组学及联合模型,并绘制列线图。以受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)评估和比较三种模型的预测效能。应用决策曲线(DCA)观察列线图的临床净获益。结果:Logistic回归分析结果显示T分期(OR=0.45,P=0.004)、癌灶强化程度(OR=2.706,P=0.038)、血小板/淋巴细胞比值(PLR)(OR=0.289,P=0.024)是ICT疗效的临床预测因子,基于以上3者构建临床模型。基于22个与ICT疗效显著相关的组学特征构建影像组学模型...     

基于CT影像组学列线图鉴别甲状腺乳头状癌与结节性甲状腺肿的价值

目的 探讨基于CT影像组学列线图鉴别诊断甲状腺乳头状癌(PTC)与结节性甲状腺肿(NG)的临床价值。方法 回顾性分析经病理证实的甲状腺结节患者的临床资料及CT图像。术前2周内行CT平扫及增强扫描;PTC 113例,NG 119例;以7∶3的比例随机分层抽样划分成训练集(n=162)和测试集(n=70)。从CT平扫及双期增强图像中提取甲状腺结节相关征象和影像组学特征,通过临床影像征象和影像组学特征筛选,训练集与测试集均构建4个独立模型并计算影像组学评分,基于影像组学评分和临床模型构建联合模型,并基于联合模型绘制列线图。通过受试者工作特征曲线、曲线下面积(AUC)、连续净重分类改善度(NRI)及综合判别改善度(IDI)等多个指标评估各模型对PTC与NG的鉴别诊断效能,利用校准曲线直观的评估列线图的可靠性与准确性,使用决策曲线评估列线图的临床实用价值。结果 平扫、动脉期、静脉期分别保留了6、4、3个影像组学特征,分别构建单期相影像组学模型。单期相中,平扫模型鉴别诊断效能最优,6个独立预测因子用于构建临床模型,基于联合模型的列线图对PTC与NG具有最高的鉴别诊断效能(训练集：AUC为0.980...     

基于临床-影像组学列线图模型术前预测进展期胃癌神经侵犯的价值

目的:探讨基于增强CT影像组学特征和临床独立危险因素构建的联合模型及其列线图在术前预测进展期胃癌(AGC)周围神经侵犯(PNI)中的价值。方法:回顾性分析171例AGC患者的CT图像和临床资料。将171例患者按7:3的比例随机分为训练组119例(PNI阳性83例,阴性36例)和验证组52例(PNI阳性37例,阴性15例)。依次使用Spearman相关性分析及绝对收缩与选择算子(LASSO)对增强CT静脉期图像上提取的组学特征进行降维和筛选,并建立影像组学标签(V-Radscore)。使用单因素分析比较PNI阳性组与阴性组之间的V-Radscore和术前临床指标值,将差异具有统计学意义的指标纳入多因素logistic回归分析,得到PNI相关的独立危险因素,同时构建影像组学模型(V)、临床模型(C)和组合模型(V+C),并在训练组构建组合模型的列线图。采用受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度和符合率来评价模型的诊断效能,使用校准曲线评价列线图模型在训练组和验证组中的拟合程度,使用决策曲线分析(DCA)来评价列线图的临床应用价值。结果:PNI的独立危险因素包括V...     

基于动态增强MRI影像组学评分和激素受体的列线图预测乳腺癌新辅助化疗不敏感的价值

目的 探讨基于动态增强MRI（DCE-MRI）影像组学评分（Radscore）和激素受体状态的列线图预测乳腺癌新辅助化疗（NAC）疗效不敏感的价值。 方法 回顾性收集128例行乳腺癌NAC治疗的女性病人,平均年龄（49.2±10.0）岁。128例病人按照7∶3比例随机分为训练集90例（疗效敏感者47例,疗效不敏感者43例）和测试集38例（疗效敏感者15例,疗效不敏感者23例）。基于DCE-MRI影像提取并筛选影像组学特征,采用多因素逻辑回归构建影像组学模型并计算模型的Radscore。采用t检验、χ²检验或Fisher确切概率检验比较训练集和测试集中临床病理指标[年龄、雌激素受体（ER）、孕激素受体（PR）、人表皮生长因子受体-2（HER-2）和肿瘤增殖细胞核抗原-67（Ki-67）],将差异有统计学意义的临床病理指标和Radscore纳入多因素逻辑回归,建立联合模型和列线图。应用受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评价影像组学模型和联合模型的预测效能。应用决策曲线评估影像组学模型和联合模型的临床应用价值。 结果 在训练集中,ER和PR在疗效敏感与不敏感组间的差异均有统计学意义（均P<0.05）,但未得到测试集的验证（均P>0.05）。在训练集中,联合模型预测NAC不敏感的AUC值和准确度分别高于影像组学模型约3.8%和3.1%。在测试集中,联合模型预测NAC不敏感的AUC值高于影像组学模型,其较后者提高了约2.3%,但两者的准确度相同。在基于ER、PR和Radscore构建的联合模型列线图中,Radscore得分最高,其次是ER和PR。决策曲线分析显示联合模型的临床获益高于影像组学模型。 结论 基于DCE-MRI的Radscore和ER、PR构建的联合模型列线图能够较好地预测NAC疗效不敏感。     

MRI影像组学列线图术前预测子宫内膜癌淋巴结转移

目的 构建并验证MRI影像组学列线图术前预测子宫内膜癌淋巴结转移的价值。资料与方法 回顾性分析2014年9月—2022年5月福建省妇幼保健院195例子宫内膜癌患者的临床及影像资料,利用MaZda软件获取影像组学特征,建立影像组学得分,利用多因素Logistic回归建立淋巴结转移预测列线图,采用受试者工作特征曲线评价模型的预测效能,并在测试集中进行验证。结果 训练集134例,其中淋巴结转移43例;验证集61例,其中淋巴结转移28例,术前MRI诊断淋巴结转移的敏感度为32.4%(23/71),特异度为96.0%(119/124)。多因素Logistic回归分析显示影像组学得分、MRI提示宫颈间质浸润、Ki-67、MRI提示淋巴结转移为独立危险因素,依此构建的预测模型在训练组及验证组的曲线下面积分别为0.897、0.840,HosmerLemeshow检验显示模型在训练组、验证组拟合优度良好（P=0.689、0.167）。结论 MRI影像组学列线图提高了子宫内膜癌淋巴结转移的诊断效能,有助于临床制订个体化治疗策略。     

预测DEB-TACE治疗肝细胞肝癌术后生存率的放射组学列线图

目的探讨CT放射组学列线图模型预测CalliSpheres药物洗脱微球-经导管动脉栓塞术(DEB-TACE)治疗肝细胞癌(HCC)生存期的价值。方法回顾性分析2016年1月至2018年12月经穿刺病理或临床诊断为HCC,且巴塞罗那临床肝癌B期(BCLC-B)行DEB-TACE的100例患者(训练组60例,测试组40例)。利用A.K.软件进行术前CT影像组学特征提取,并将选定的特征与相应的非零系数相乘的线性组合来计算每个患者的放射组学评分(Rad-score)。Cox回归分析与术后生存相关的独立危险因素。根据独立危险因素,共建立5个预测模型,并进行模型间AUC比较,选出最佳预测模型。以最佳预测模型生成影像组学列线图,并用校准图形法直观表示其预测符合度。结果 100例患者中,存活52例,死亡48例。肿瘤数目、GGT、Rad-score值是影响DEB-TACE治疗HCC术后生存期的独立危险因素,临床-静脉期影像组学联合模型在训练组和验证组中的AUC及准确率最高(训练组AUC=0.921,准确率84.4%;验证组AUC=0.904,准确率81.5%),为最佳模型。该模型在训练组和验证组中都显示...     

基于T2WI和增强MRI影像组学列线图预测宫颈鳞癌淋巴脉管间隙浸润

目的:探讨基于T₂WI和增强MRI影像组学列线图对宫颈鳞癌淋巴脉管间隙浸润(LVSI)的预测价值。方法:将92例经术后病理证实的宫颈鳞癌患者纳入研究,并按7:3的比例随机分为训练集(66例)和验证集(26例)。所有患者术前行MRI检查,在横轴面T₂WI和对比增强T₁WI(T1CE)上选取病灶最大层面沿肿瘤边缘勾画ROI,应用AK软件提取影像组学特征。采用mRMR和LASSO回归分析对提取的纹理特征进行初步筛选,然后进行多因素logistic回归分析,构建影像组学模型。使用单因素logistic回归分析筛选临床病理危险因素,并使用多因素logistic回归结合影像组学评分(Radscore)构建影像组学列线图。应用ROC曲线评估影像组学模型、临床病理危险因素模型和影像组学列线图模型的预测能力,并应用决策曲线分析评估影像组学列线图的临床应用价值。结果:在T₂WI和T1CE图像上分别提取病灶的396个影像组学特征,最终筛选出14个具有最大诊断效能的纹理特征。使用多因素logistic回归构建包含FIGO分期、分化程度和Radscore的影像组学列线图。影像组学列线图的预测效能优于临床病理危险因素模型(训练集中,AUC:0.96 vs.0.70;Delong检验:Z=4.04,P=5.415e-05;验证集中,AUC:0.87 vs.0.71;delong检验:Z=1.24,P=0.02)。决策曲线分析显示风险阈值为0.01~1.00时使用影像组学列线图对预测宫颈鳞癌LVSI情况的临床应用价值较大。结论:基于双序列MRI构建的影像组学列线图对宫颈鳞癌LVSI情况有较好的预测能力,可作为一种术前评估的无创性影像学生物标志。     

CT影像组学预测磨玻璃结节肺腺癌浸润性的研究

目的 探讨CT影像组学预测磨玻璃结节肺腺癌浸润性的价值。方法 搜集南通大学附属医院2021年1月至2022年6月经病理证实为非典型腺瘤样增生、原位腺癌、微浸润性腺癌和浸润性腺癌的患者资料,CT表现为磨玻璃结节且最大径≤3 cm,其中非典型腺瘤样增生和原位腺癌为非浸润组,微浸润性腺癌和浸润性腺癌为浸润组。共295例患者纳入研究,非浸润组86例,浸润组209例。按照7∶3比例分为训练集和验证集,用卡方检验、独立样本t检验及非参数秩和检验评价非浸润组和浸润组的临床、影像特征差异。利用3D-slicer软件勾画VOI、提取影像组学特征,利用R语言软件进行特征筛选、建立模型。绘制受试者工作特征曲线(ROC),用曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度评估模型的预测性能。绘制临床决策曲线(DCA)评估模型的临床价值。结果 年龄、支气管充气征、最大截面长径、实性成分长径、肿瘤实变率(CTR)在非浸润组和浸润组中具有统计学差异(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,最大截面长径是肺腺癌浸润性的独立预测因子(P<0.05),最佳截断值为11.545 mm。CT影像组学共提取851个...     

基于数字化乳腺X线影像组学列线图预测浸润性乳腺癌组织学分级的多中心研究

【摘要】目的：探讨基于多中心数字化乳腺X线影像组学列线图预测浸润性乳腺癌组织学分级的价值。方法：以病理诊断为金标准,按照7:3的比例将皖南医学院第一附属医院弋矶山医院437例浸润性乳腺癌患者随机拆分为训练组305例（Ⅰ/Ⅱ级217例,Ⅲ级88例）和验证组132例（Ⅰ/Ⅱ级94例,Ⅲ级38例）,将阜阳市人民医院（n=129）和太和县人民医院（n=162）291例浸润性乳腺癌患者（Ⅰ/Ⅱ级203例,Ⅲ级88例）作为外部测试组。对比分析双乳内外斜位（MLO）和头尾位（CC）图像,选取病变面积较大的数字化乳腺X线图像使用深睿医疗多模态科研平台进行图像分割和影像组学特征提取,采用特征间线性相关性分析与最小绝对收缩和选择算法对组学特征进行降维并使用逻辑回归构建影像组学模型。临床指标经单因素及多因素二元Logistic回归分析并构建临床模型。影像组学评分联合临床指标构建列线图。采用受试者工作特征（ROC）曲线和决策曲线分析（DCA）评价模型性能,使用Delong检验比较模型间的预测效能。结果：最终筛选出3个与浸润性乳腺癌组织学分级最相关的影像组学特征。列线图对浸润性乳腺癌组织学分级的预测效能在训练组、验证组和外部测试组分别为0.811、0.825和0.803,诊断效能优于单一模型。DCA显示在概率值为20%～60%时,训练组、验证组及外部测试组列线图预测浸润性乳腺癌组织学分级的净收益高于影像组学模型及临床模型。结论：基于数字乳腺X线影像组学模型对浸润性乳腺癌组织学分级的预测具有较高的效能,对患者制定个性化治疗方案和预后评估有着重要的临床应用价值。     

基于术前CT影像组学特征预测肺腺癌患者EGFR突变状态的研究

目的 探讨术前CT影像组学特征在预测肺腺癌患者EGFR突变中的价值。方法 回顾性搜集经病理证实为肺腺癌且检测EGFR突变状态的患者共286例,其中,EGFR突变126例,野生型160例。按7∶3的比例随机分为训练集和验证集。从每个患者的感兴趣区内分别提取1468个组学特征,采用Wilcoxon检验、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归和Logistic回归筛选影像组学特征。在训练集中采用Logistic回归的方法构建预测模型,并在验证集中评估其性能。通过ROC曲线评价模型的预测性能,并计算曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度和准确性。DeLong检验用于比较各模型AUC之间的差异。结果 两个临床因素(性别和吸烟史)与EGFR突变独立相关(P<0.05),而年龄、CEA和肿瘤位置在两组之间差异无统计学意义(P>0.05)。9个影像组学特征在两组之间有显著差异(P<0.05)。训练集中,临床模型、组学模型和综合模型的AUC分别为0.692、0.762和0.814,而在验证集中分别为0.712、0.779和0.827。训练集中,综合模型与临床模型、组学模型AUC的差异具...