【摘 要】
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研究目的:1.回顾性分析传统MRI影像诊断中卵巢良恶性肿瘤的影像学表现,探讨其对卵巢肿瘤良恶性的定性诊断价值。2.多模态MRI影像组学分析,寻找最优组学参数,建立预测模型,探讨其对卵巢肿瘤良恶性的定性诊断价值。3.基于上述研究,探讨多模态MRI影像组学对卵巢肿瘤鉴别诊断的能力是否优于传统MRI影像诊断方法。资料与方法:1.2018年7月至2019年10月于吉林大学第二医院行盆腔MRI影像检查,后经
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研究目的:1.回顾性分析传统MRI影像诊断中卵巢良恶性肿瘤的影像学表现,探讨其对卵巢肿瘤良恶性的定性诊断价值。2.多模态MRI影像组学分析,寻找最优组学参数,建立预测模型,探讨其对卵巢肿瘤良恶性的定性诊断价值。3.基于上述研究,探讨多模态MRI影像组学对卵巢肿瘤鉴别诊断的能力是否优于传统MRI影像诊断方法。资料与方法:1.2018年7月至2019年10月于吉林大学第二医院行盆腔MRI影像检查,后经手术切除治疗并行病理学检查患者的相关临床数据资料,共纳入93例患者,共计110个病灶。根据病理学结果将110个病灶分为良性组（62个）与恶性组（48个）,对患者卵巢肿瘤MRI影像学表现进行统计学分析,包括病灶分布位置、形态、边界、病灶内成份、DWI信号强度、盆腔积液、强化程度等信息,采用SPSS 26统计软件分析传统MRI检查方法对卵巢肿瘤良恶性的鉴别诊断效能。2.2018年7月至2019年10月于吉林大学第二医院行盆腔MRI影像检查,后经手术切除治疗并行病理学检查患者的相关临床数据资料,共纳入93例患者,共计110个病灶。通过影像组学的方法将110个卵巢肿瘤病灶的DWI序列、轴位压脂T2WI序列、T1 LAVA增强序列、矢状位T2WI序列图像导入ITK-SNAP软件,对多模态序列病灶逐层勾画,生成三维ROI图像。利用A.K软件对ROI进行分析,提取病灶相关影像组学参数,利用R 3.5.1和Python 3.5.6软件对提取的所有病灶相关参数按照7:3比例分为训练组76例、测试组34例,随之对组学参数进行数据降维,获得最佳特征参数,建立预测模型,并通过统计学方法对模型鉴别诊断效能进行验证。研究结果:1.传统MRI影像诊断可对卵巢肿瘤良恶性进行鉴别,得出病灶形态（P=0.000）、病灶边界（P=0.000）、盆腔有无积液（P=0.000）、病灶内成份（P=0.000）、DWI信号强度（P=0.002）、强化程度（P=0.000）均具有明显统计学差异,而病灶分布（P=0.757）差异无显著性,且传统MRI影像诊断对卵巢良恶性肿瘤鉴别诊断的AUC值（曲线下面积）为0.835,敏感度为0.919,特异性为0.750。2.基于DWI联合轴位压脂T2WI、T1 LAVA增强、矢状位T2WI序列建立的多模态影像组学预测模型在测试组的AUC值分别为0.839（95%CI 0.712～0.948）,灵敏度为0.684,特异性为0.933。研究结论:1.传统MRI检查可对卵巢肿瘤进行良恶性定性诊断,良性肿瘤一般表现为病灶规则,边界清晰,病灶内成份均一,无盆腔积液,DWI呈等低信号,增强未见强化,亦有不典型少数良性肿瘤表现为边界不清,DWI受限明显,呈明显强化;恶性肿瘤一般表现为病灶不规则,边界不清晰,病灶内成份复杂,有盆腔积液,DWI呈等高信号,增强可见强化,仅有少数恶性肿瘤边界清晰,形态规则,增强呈轻度强化。因此,传统MRI影像检查可对术前卵巢肿瘤作出初步定性诊断,为患者治疗提供临床依据。2.基于DWI联合轴位压脂T2WI、T1 LAVA增强、矢状位T2WI序列建立的多模态预测模型可无创对术前卵巢良恶性肿瘤作出鉴别诊断,为临床诊疗提供有价值的术前信息,指导临床医生制定符合患者的个性化诊疗方案。3.多模态MRI影像组学建立的预测模型对术前卵巢良恶性肿瘤具有良好的鉴别诊断效力,且诊断效能稍高于传统MRI影像诊断,未来影像组学将进一步发展,在卵巢肿瘤诊断方面具有良好前景,成为辅助临床诊断卵巢肿瘤的得力助手。
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