论文部分内容阅读
目的基于乳腺癌动态增强磁共振影像组学特征建立预测远处转移的模型。方法回顾性分析本院2011年1月至2016年12月间行乳腺MRI检查并经病理证实为乳腺浸润性癌患者的临床、影像及病理资料,共纳入发生远处转移患者93例,分析其远处转移部位与分子分型之间的关系;同时按时间顺序随机抽取在随访时间内未发生远处转移患者186例作为对照组。将发生远处转移93例的97个乳腺癌病灶(3例双乳癌,1例多灶性乳腺癌)和无远处转移的186例191个乳腺癌病灶(4例多灶性乳腺癌)作为转移组和非转移组。在动态增强后第一时相图像上对两组乳腺癌病灶的每一层面进行病灶分割并提取影像组学特征,包括形态学特征、灰度统计特征、纹理特征及小波特征,采用秩和检验和LASSO算法进行特征降维,利用集成学习分类器建立预测模型。另一方面,对两组患者临床及病理特征进行单因素分析,筛选出具有统计学意义的特征并与影像组学特征相结合建立预测模型。比较仅基于影像特征的预测模型和影像特征与临床及病理特征相结合建立的预测模型的准确率、敏感度、特异度及AUC,从而得到预测效能较好的模型。结果转移组93例患者的97个乳腺癌病灶中,Luminal A型14个(14.6%),Luminal B型50个(52.1%),Her-2过表达型14个(14.6%),三阴型18个(18.7%),无分子分型(免疫组化结果不完全)1个(1.0%);非转移组186例患者的191个乳腺癌病灶中,Luminal A型23个(12.0%),Luminal B型133个(69.6%),Her-2过表达型11个(5.8%),三阴型24个(12.6%),分子分型两组间差异具有统计学意义(P<0.05)。四种类型乳腺癌最常见远处转移部位分别为Luminal A型骨转移8个(57.1%),Luminal B型骨转移36个(72.0%),Her-2过表达型肝转移9个(64.3%),三阴型肺转移9个(50.0%)。对288个乳腺癌病灶影像组学形态学特征、灰度统计特征、纹理特征及小波特征提取后,经秩和检验和特征降维最终筛选出有统计学意义的影像组学特征包括4个形态学特征(体积、球度、宏观球形度、凹性率)、3个灰度统计特征(灰度跨度、均值和第五中心态)、10个纹理特征(对比度、自相关、熵、角二阶矩、惯性、梯度分布的不均匀性、能量、梯度均方差、对比度、角度方向二阶矩)和16个小波特征,并利用上述特征建立预测模型。对临床及病理特征进行单因素分析,哺乳史、流产史、生育史、生育次数、月经史、有无淋巴结转移、ER表达、PR表达、Her-2表达、分子分型在两组间差异具有统计学意义(P<0.05)。采用影像组学特征建立的乳腺癌远处转移预测模型的敏感性、特异性、准确性及AUC分别为66.8%、84.3%、78.4%及0.755。影像组学特征与临床及病理特征联合建立的乳腺癌远处转移预测模型的敏感性、特异性、准确性及AUC分别为67.8%、86.9%、80.6%及0.774。结论骨、肺、肝是乳腺癌最常见的远处转移部位,Luminal型骨转移常见,Her-2过表达型肝转移常见,三阴型肺转移常见。仅采用影像组学特征参数和影像组学特征与临床及病理特征联合建立的两个预测模型均有较好的预测效能,且影像组学特征联合临床及病理特征的预测模型预测效能更佳。影像组学特征与临床及病理特征建立预测模型对乳腺癌患者是否发生远处转移有较好的预测效能,可为临床治疗方案的制定提供参考。