MRI影像组学联合炎症因子对肝细胞肝癌微血管侵犯的预测价值

【摘要】目的：探讨基于MRI影像组学联合炎症因子术前预测肝细胞肝癌（HCC）微血管侵犯（MVI）的价值。方法：纳入经病理证实的HCC患者221例,其中MVI阳性117例,MVI阴性104例。比较MVI阴性与阳性患者的炎症因子、影像特征差异,运用多因素Logistic分析确定MVI的独立危险因素,建立影像特征及炎症因子预测模型。勾画Gd-DTPA 增强门静脉期瘤周20mm及瘤内所有层面,使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）算法筛选影像组学特征,建立瘤周、瘤内、瘤周及瘤内共三种影像组学模型。选择瘤周、瘤内影像组学及炎症因子建立联合预测模型,使用ROC曲线在验证组中评估模型的预测效能。结果：Logistic多因素分析结果显示肿瘤最大直径、包膜、动脉期瘤周强化、［碱性磷酸酶（ALP）+γ-谷氨酰转肽酶(GGT)］/淋巴细胞计数（AGLR）是MVI的独立危险因素,基于上述独立危险因素建立的影像特征及炎症因子预测模型预测HCC MVI的ROC曲线下面积（AUC）训练组为0.80,验证组为0.75。基于瘤周及瘤内影像组学建立的影像组学模型较仅包含瘤内影像组学的模型预测HCC MVI的AUC高（瘤周及瘤内模型在训练组和验证组的AUC分别为0.83、0.79,瘤内模型在训练组和验证组的AUC分别为0.75、0.73）。瘤周、瘤内影像组学及炎症因子构建的联合预测模型预测HCC MVI的AUC训练组为0.87,验证组为0.82。结论：基于Gd-DTPA门静脉期建立的瘤周及瘤内影像组学模型可对HCC MVI进行术前预测,联合炎症因子可进一步提高其预测效能。     

基于多模态MR影像组学鉴别诊断肺结节和肿块良性与恶性的价值

目的:建立基于多模态MRI的影像组学模型,比较不同模型鉴别诊断肺结节和肿块良性与恶性的效能。方法:回顾性分析2014年1月至2019年10月在南通市第一人民医院就诊的114例患者共115个肺结节的MR平扫影像资料。提取基于T 1WI图像、表观扩散系统（ADC）图像及T 2WI图像的纹理特征,分别...     

多模态影像学对肝细胞肝癌微血管侵犯诊断的研究进展

肝细胞肝癌居高不下的发病率及致死率引起广泛关注,而微血管侵犯是导致其术后复发转移、预后不良的危险因素。随着影像学技术的发展,术前应用影像学方法诊断肝细胞肝癌微血管侵犯成为现代放射医学亟待解决的问题。本文就多模态影像学对肝细胞肝癌微血管侵犯的诊断研究进展进行综述。     

脑膜瘤的MRI影像组学应用进展

脑膜瘤是最常见的中枢系统肿瘤,常采用多种影像学检查进行诊断和鉴别诊断。MRI影像组学能够挖掘肉眼无法识别的影像学特征,量化肿瘤的异质性,可用于脑膜瘤术前分型分级、鉴别诊断、肿瘤侵袭性预测、预后评估等方面,辅助临床制定个性化治疗策略。就MRI影像组学在脑膜瘤中的应用进展进行综述。     

增强MRI影像组学对肝癌微血管侵犯的预测价值

目的:探讨基于增强MRI影像组学方法对肝细胞肝癌微血管侵犯(MVI)的术前预测价值。方法:回顾性分析108例经手术病理证实为肝细胞肝癌病例的临床及增强MRI图像资料,其中MVI阳性45例,MVI阴性63例。对增强MRI动脉期(AP)、门静脉期(PVP)及延迟期(DP)图像进行影像组学特征提取,筛选最有价值的组学特征,采用五折交叉验证将样本量训练组和测试组,对训练组构建基于AP、PVP、DP及基于3期特征融合的影像组学联合逻辑回归模型,并对MVI的独立预测因子构建逻辑回归模型。选择最优影像组学模型并结合临床影像特征模型构建临床影像组学模型。所有模型结果均用五折交叉均值表示。模型采用受试者工作特征曲线(ROC)分析模型的有效性,并用测试组进一步验证。结果:MVI临床影像特征的独立预测因素包括甲胎蛋白、肿瘤最大径、瘤内动脉及包膜情况。临床影像特征模型在训练组的诊断效能ROC曲线下面积(AUC)值0.864,测试组AUC值0.843。AP、PVP、DP及3期联合模型在训练组的诊断效能AUC值分别为0.898、0.874、0.894及0.898,测试组AUC值分别为0.861、0.864、0.8...     

基于表观扩散系数图的影像组学模型评价肝纤维化分期的价值

目的 探讨基于表观扩散系数(ADC)图的影像组学模型评价肝纤维化分期的价值.资料与方法 回顾性分析103例肝纤维化患者的ADC图和临床资料,按1:1随机分为训练组和验证组.在训练组中,提取ADC图中的影像组学特征,使用LASSO算法进行特征降维并建立影像组学纤维化指数(RFI)模型.绘制受试者工作特征(ROC)曲线,确...     

基于MRI征象及影像组学的列线图预测腮腺良性与恶性肿瘤的价值

目的建立并验证基于MRI征象和影像组学的列线图鉴别腮腺良性与恶性肿瘤的效能。方法回顾性收集2015年1月至2020年5月青岛大学附属医院86例经手术病理证实的腮腺肿瘤患者为训练集,收集2013年1月至2020年1月香港大学深圳医院35例患者为独立外部验证集。采用logistic回归基于临床及MRI征象建立临床诊断模型。基于术前平扫T1WI和预饱和脂肪抑制T2WI(fs-T2WI)进行影像组学特征提取,建立影像组学诊断模型。基于影像组学评分及临床诊断模型,通过logistic回归建立影像组学+临床联合诊断模型及列线图。采用受试者操作特征(ROC)曲线评价各模型诊断腮腺良性与恶性肿瘤的效能,ROC曲线下面积(AUC)的比较采用DeLong检验。结果Logistic回归结果显示,腮腺深叶受累(OR值为3.285,P=0.040)和周围组织结构侵犯(OR值为15.919,P=0.013)是腮腺恶性肿瘤的独立影响因素,将二者构建临床诊断模型。基于平扫T1WI和fs-T2WI,共提取19个特征构建影像组学诊断模型。联合影像组学评分以及腮腺深叶受累、周围组织结构侵犯2个常规影像学特征建立联合诊断模型及列线图。临床诊断模型、影像组学诊断模型、联合诊断模型在训练集和验证集中诊断腮腺良性与恶性肿瘤的AUC分别为0.758、0.951、0.953和0.752、0.941、0.964。在训练集和验证集中,影像组学诊断模型、联合诊断模型的AUC均高于临床诊断模型(训练集:Z=3.95、4.31,P均<0.001;验证集:Z=2.16、2.67,P=0.031、0.008),影像组学诊断模型、联合诊断模型间AUC差异无统计学意义(训练集:Z=0.39,P=0.697;验证集:Z=1.10,P=0.273)。结论本研究所建立的MRI影像组学模型以及由腮腺深叶受累、周围组织结构侵犯、MRI影像组学特征组成的联合诊断模型,能有效鉴别腮腺良恶性肿瘤,具有较高的预测效能。     

颅内胶质瘤MRI影像组学评估颅内高级别与低级别胶质瘤

目的:探讨MRI影像组学在颅内胶质瘤术前分级评估中的应用价值,提高MRI对颅内胶质瘤的诊断效能.方法:回顾分析58例经病理证实的颅内胶质瘤患者的MRI资料,使用Matlab软件提取病灶特征并使用Lasso软件(R语言3.4.0版)进行降维处理,降维后的特征再进行Logistic多元回归相关性分析,从而筛选出具有诊断价值且与肿瘤级别显著相关的影像组学特征,运用受试者工作特征(ROC)曲线对特征参数的诊断效能进行分析.结果:DWI序列降维后经Logistic多元回归分析筛选出影像组学相关特征为:均值(P=0.04)、RMS(P=0.04)、Percentile 65(P=0.023)、Percentile-70(P=0.03)和Percentile-75 (P=0.009).DWI提取特征中Percentile-75对高、低级别胶质瘤的诊断效能最高,ROC曲线下面积(AUC)为0.793.T2 WI序列及T1 WI增强序列未筛选出与肿瘤分级相关的参数.在热力图上DWI序列Percentile-75特征与肿瘤分级的相关性较明显.结论:在T2 WI、DWI和T1WI增强三个序列中,DWI序列对高低级别胶质瘤的鉴别效能较高,该序列上所筛选的特征参数中以Percentile-75的诊断价值最高.     

基于前列腺病变周围区域的MRI影像组学特征对临床显著性前列腺癌的诊断价值

目的 探究前列腺病变周围区域的MRI影像组学特征对诊断临床显著性前列腺癌(csPCa)的价值.方法 回顾性分析132例(训练集99例、测试集33例)进行过前列腺MRI扫描且前列腺内病变类型经病理确诊患者的T2WI、表观扩散系数(ADC)、动态增强磁共振成像(DCE-MRI)的图像.运用3D slicer软件勾画病变周围...     

基于MRI影像组学评估肝细胞癌微血管侵犯的Meta分析

目的 通过Meta分析系统评价基于MRI影像组学术前评估肝细胞癌（HCC）微血管侵犯（MVI）的诊断效能。 方法 检索PubMed、Cochrane图书馆、EMBASE、Web of Science、中国知网和万方数据库,检索时间为自建库以来至2021年3月公开发表的有关MRI影像组学评估HCC MVI的临床研究的中英文文献。根据纳入和排除标准对文献进行筛选并提取数据。根据诊断准确性研究质量评价工具-2（QUADAS-2）评价纳入文献的质量,采用RevMan5.4评价偏倚风险及临床适用性。采用Stata15.1软件计算纳入研究的合并敏感度、合并特异度、合并阳性似然比、合并阴性似然比及合并诊断比值比。绘制森林图和总受试者操作特征（SROC）曲线,并计算曲线下面积（AUC）。采用不一致指数（I²）和Chochrane Q指数评估异质性,并采用阈值效应和敏感性分析探讨异质性来源。采用Stata15.1软件绘制漏斗图评估是否存在发表偏倚。 结果 共纳入10项研究,包括817例病人,纳入研究的合并敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比及AUC值分别为0.82（95%CI：0.76~0.87）、0.84（95%CI：0.77~0.89）、5.1（95%CI：3.4~7.7）、0.22（95%CI：0.16~0.29）、24（95%CI：13~44）和0.89（95%CI：0.86~0.91）。敏感度的I²为27.37%,特异度的I²为62.19%,纳入研究间异质性较大。Deek’s漏斗图显示不存在发表偏倚（P=0.83）。 结论 基于MRI影像组学术前预测HCC 的MVI有较高的准确性,可作为术前预测HCC MVI的一种无创性方法。     

肝癌影像组学的临床应用：现状与展望

【摘要】影像组学从医学影像图像中挖掘高通量的定量图像特征,能够无创地、可重复地定量评估病灶,拓展了影像学检查在肝细胞癌的诊断、治疗和预后等方面临床实践中的指导价值。本文就近年来影像组学在肝细胞癌诊断与鉴别诊断、病理特征预测、疗效预测和预后评估中的研究进展予以综述。     

多模态MRI影像组学在胶质瘤精准诊疗中的研究进展

胶质瘤是成人中枢神经系统（CNS）最常见的原发性恶性肿瘤,治疗前的精准诊断对于病人的治疗和预后具有重要意义。影像组学能够从大量医学影像数据中提取特征并据此对病变异质性进行定量评估,在肿瘤的定性诊断、疗效预测和预后评价方面发挥着重要作用。对多模态MRI影像组学技术在胶质瘤术前诊断、组织学分级、分子分型、治疗和疗效评价中的最新研究进展予以综述,探讨其应用前景和面临的挑战。     

基于MRI的影像组学模型鉴别良恶性椎体压缩性骨折

目的：探讨基于T1WI的影像组学对椎体压缩性骨折良恶性的鉴别诊断价值。方法：搜集良、恶性椎体压缩性骨折患者146例,所有病例均行磁共振扫描。应用Mazda纹理分析软件提取患者T1WI图像的影像组学特征,利用Fisher系数、交互信息（MI）、分类误差概率和平均相关系数（POE+ACC）降维,按7∶3的比例随机分成训练组（n=103）和验证组（n=43）,采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）算法进一步筛选影像组学特征,并应用logistic回归分析方法建立影像组学模型,分析影像组学模型鉴别良恶性椎体压缩性骨折的诊断效能。结果：基于T1WI图像纹理分析的影像组学模型的组成特征为Perc.01%、Perc.99%、Vertl＿GLevNonU、S (0,5)DifEntrp、S (1,0)DifEntrp。训练组、验证组影像组学模型鉴别椎体压缩性骨折良恶性的曲线下面积分别为0.937 (0.901～0.973)、0.924 (0.861～0.987),特异度分别为83.6%(0.727～0.909)、80.8%(0.600～0.927),灵敏度分别为90.1%(0.810～0.953)、...     

扩散加权成像在鉴别肝细胞肝癌和周围型胆管细胞癌中的价值

目的 探讨扩散加权成像(DWI)在肝细胞肝癌和周围型胆管细胞癌鉴别诊断中的价值.方法 搜集经病理证实的肝细胞肝癌患者30例和周围型胆管细胞癌患者20例,均行b值为800 s/mm2的DWI检查,比较两组表观扩散系数(ADC)值、瘤/肝值之间的差异,以及肿瘤与邻近肝实质之间的差异;采用受试者工作特征(ROC)曲线确定DWI对肝细胞肝癌和周围型胆管细胞癌的诊断效能及二者鉴别的最佳ADC值和瘤/肝值临界值.结果 50例患者共54个肿瘤,所有肿瘤在DWI像上呈高信号,ADC图像呈低信号.肝细胞肝癌和周围型胆管细胞癌平均ADC值分别为(0.89 ±0.15)×10-3mm2/s和(1.05 ±0.14)×10-3mm2/s,二者差异有统计学意义(t=3.685,P＜0.01),二者ADC值均低于邻近肝实质.肝细胞肝癌瘤/肝值低于周围型胆管细胞癌瘤/肝值,二者差异有统计学意义(t=2.760,P＜0.01);ROC曲线确定ADC值和瘤/肝值诊断肝细胞肝癌和周围型胆管细胞癌的临界值分别为0.94×10-3mm2/s和0.83,敏感性和特异性分别为85％、70％和85％、60％,曲线下面积为0.783和0.732.结论 DWI对肝细胞肝癌和周围型胆管细胞癌的鉴别诊断具有一定的价值.     

基于MR早期动态增强的影像组学标签鉴别乳腺良恶性病变的价值

目的:探讨基于MR早期动态增强的影像组学标签鉴别乳腺良恶性病变的价值.方法:回顾性搜集通过乳腺动态对比增强MRI(DCE-MRI)检查,发现乳腺结节或肿块的144例患者(146个病变),146个病变按照样本量7:3随机抽样选取良性病变与恶性病变(102个作为训练组,44个作为验证组).所有病例基于病变的三维图像对影像组...     

MRI纹理特征与肝细胞肝癌Ki-67表达的相关性

【摘要】目的：探讨ADC图、T2WI、DWI的纹理特征诊断肝细胞肝癌（HCC）Ki-67标记指数高低的价值。方法：搜集本院经病理确诊的HCC患者57例并将其分为Ki-67＞20%、Ki-67≤20%两组。通过MaZda软件手工勾画兴趣区（ROI）并分别提取ADC图、T2WI、DWI纹理特征,随后采用Fisher系数、分类错误概率联合平均相关系数（POE+ACC）、交互信息（MI）的方法分别选择10种最佳纹理特征。纹理特征的组间比较采用t检验或Mann-Whitney U检验,描绘受试者工作特征（ROC）曲线并计算曲线下面积（AUC）值,并将每个序列组间比较有统计学差异的纹理特征纳入二元logistic回归模型进行自变量筛选,并建立预测模型。应用灵敏度、特异度、AUC值来评估预测模型的分类性能。结果：对于区别HCC的Ki-67标记指数高低,t检验和U检验结果显示ADC图组间差异有统计学意义的纹理特征20个;T2WI序列共选择出组间差异有统计学意义的纹理特征10个;组间比较结果显示DWI纹理特征在Ki-67标记指数高、低组间差异无统计学意义。二元logistic回归显示ADC图中的S(5,0)和方差以及T2WI中的S(5,0)和均值、高频对角分量小波系数能量s-5是Ki-67>20%的独立预测因素。S(5,0)和方差、高频对角分量小波系数能量s-5数值越大,S(5,0)和均值的数值越小,患者Ki-67>20%的风险越高。结合ADC图中的S(5,0)和方差以及T2WI中的高频对角分量小波系数能量s-5,建立HCC Ki-67表达程度的预测模型,AUC值为0.795,敏感度为61.5%,特异度为90.3%。结论：利用MRI影像组学评估HCC的Ki-67表达,其影像组学预测模型具有较高的诊断效能。     

基于MRI的影像组学分析在鉴别儿童髓母细胞瘤与室管膜瘤中的应用

目的 探讨MRI影像组学分析对儿童髓母细胞瘤和室管膜瘤的鉴别诊断价值.方法 回顾性分析40例(23例髓母细胞瘤,17例室管膜瘤)患儿头颅横轴位T2WI影像数据,在人工勾画的肿瘤区域提取728个三维影像组学特征,采用LASSO回归进行影像组学特征选择,建立Logistic预测模型.绘制受试者工作特征曲线(ROC)评价其诊...