基于CBCT图像的影像组学分析在下颌骨囊肿及成釉细胞瘤鉴别诊断中的应用

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目的:颌骨囊肿及成釉细胞瘤的术前鉴别对于治疗决策至关重要。在本研究中,我们希望开发并验证一个基于CBCT图像的影像组学模型对下颌骨囊肿及成釉细胞瘤进行鉴别。研究方法:回顾性分析281例经组织病理证实为颌骨囊肿(200例,其中颌骨非角化囊肿100例,角化囊肿100例)及成釉细胞瘤(81例)患者的临床资料和CBCT图像。将下颌骨囊肿及成釉细胞瘤患者分为三组进行两两鉴别,(组1:颌骨非角化囊肿+角化囊肿;组2:颌骨非角化囊肿+成釉细胞瘤;组3:角化囊肿+成釉细胞瘤),将所有的病例以7:3的比例随机分为训练组和验证组。对CBCT图像中的颌骨病变用3D slicer软件进行分割后从图像中提取了1130个影像组学特征,通过单因素分析、斯皮尔曼相关性分析及最小绝对收缩和选择算子等进行影像组学特征筛选。对训练组选择的特征使用logistic回归、随机森林和支持向量机分别构建机器学习模型,从中选择最佳机器学习模型,然后结合临床因素构建影像组学联合模型。分别计算训练组和验证组模型的受试者工作曲线下面积、准确度、灵敏度及特异度以评价该模型区分下颌骨非角化囊肿、角化囊肿及成釉细胞瘤的诊断效能。结果:通过特征提取、降维、筛选后最终分别得到11个(组1)、7个(组2)、10个(组3)特征构建影像组学模型。基于支持向量机构建的影像组学模型在组1训练组及验证组中AUC为0.800、0.787;在组2训练组及验证组中AUC为0.938、0.900;在组3训练组及验证组中AUC为0.914、0.892。根据临床因素构建的临床模型在组1训练组及验证组中的AUC为0.665、0.626;在组2训练组及验证组中的AUC为0.817,0.927;在组3训练组及验证组中的AUC为0.814,0.727。在组1、组2及组3中联合模型的AUC在训练组(0.840vs0.665;0.919vs0.817;0.946vs0.814)及验证组(0.812vs0.626;0.942vs0.927;0.931vs0.727)中均高于临床模型。结论:基于CBCT构建的影像组学模型对下颌骨非角化囊肿、角化囊肿及成釉细胞瘤的鉴别良好,对临床决策有一定的帮助。
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