多模态影像组学在预测乳腺癌HER-2表达中的应用研究

来源 :苏州大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xiaohai_wl
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第一部分乳腺X线影像组学标签在预测乳腺癌HER-2表达中的价值目的:探讨乳腺X线表现及影像组学标签在预测乳腺癌人体表皮生长因子受体2(HER-2)表达中的价值。方法:回顾性分析2019年1月至2021年10月在苏州大学附属第一医院及苏州市立医院经过病理证实为乳腺癌患者的临床及X线图像资料。共222例女性患者纳入研究,其中HER-2阳性患者59例,阴性患者163例,苏州大学附属第一医院患者设为训练集(n=154),苏州市立医院患者设为验证集(n=68)。评估所有患者的年龄、病灶的大小、位置,并根据BI-RADS标准分析两组病例的乳腺X线摄影图像,分为肿块、钙化、肿块伴钙化、结构扭曲和非对称性致密。对比患者的双乳内外斜位(MLO)和头尾位(CC)X线图像,选取病灶面积较大的乳腺X线图像,利用MaZda软件进行图像的分割和影像组学特征的提取。分别采用费希尔参数法(Fisher)、分类错误率联合平均相关系数法(POE+ACC)和相关信息测度法(MI)三种方法进行特征筛选,获得三组特征子集。将准确率最高的特征子集进行Z-Score标准化,再采用二元logistic回归进一步筛选,利用选择出的特征进行线性融合并构建影像组学标签,计算出每例患者的影像组学标签得分(Radscore),进行受试者工作特征(ROC)曲线分析。结果:两组病例年龄、病灶大小、位置及乳腺X线表现之间无显著统计学差异(P>0.05)。训练集特征子集由(POE+ACC)-NDA法筛选出的准确率最高,为88.31%。将训练集筛选出的7个特征融合成影像组学标签,在训练集中,HER-2阳性组与HER-2阴性组的乳腺癌Radscore分别为0.159(-0.357,0.928)和-2.987(-3.997,-1.184),差异有统计学意义(Z=-8.088,P<0.001);在验证集中,HER-2阳性组与HER-2阴性组的乳腺癌的Radscore分别为0.475(-0.412,1.541)和-3.093(-4.126,-1.157),差异有统计学意义(Z=-4.865,P<0.001)。在训练集中,影像组学标签预测乳腺癌HER-2表达的曲线下面积(AUC)、准确率、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.927、87.0%、85.4%、87.6%、71.4%和94.3%;在验证集中,预测乳腺癌HER-2表达的AUC、准确率、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.889、79.4%、94.4%、74.0%、56.7%和97.3%。结论:乳腺X线影像组学标签可用于术前预测乳腺癌患者HER-2表达情况,具有较高的应用价值。第二部分乳腺多参数MRI影像组学标签在预测乳腺癌HER-2表达中的价值目的:探讨乳腺MRI定性定量参数及影像组学标签在预测乳腺癌HER-2表达中的价值。方法:回顾性分析2018年1月至2020年10月在苏州大学附属第一医院及苏州市立医院经病理证实为乳腺癌患者的MRI定性定量资料。共入组222例女性患者,其中HER-2阳性患者59例,阴性患者163例,苏州大学附属第一医院患者设为训练集(n=154),苏州市立医院患者设为验证集(n=68)。收集222名患者的乳腺MRI增强第2期图像,将图像以“DICOM”格式导入深睿科研平台,分别在病灶出现、面积最大及病灶消失3个层面沿病变边缘手动勾画兴趣区(ROI),由平台自动生成病灶的三维体积兴趣区(VOI)。平台共提取1906个组学特征,基于最小绝对收缩和选择算子(Lasso)进行特征筛选,应用随机森林(RF)模型,将筛选出的最优特征构建影像组学标签。计算每例患者的Radscore,并进行ROC曲线分析。结果:MRI定性参数中有无腋窝淋巴结转移在HER-2阳性乳腺癌和HER-2阴性乳腺癌之间有统计学差异(P<0.05)。MRI定量参数中ADC值、峰值强化率(EER)及达峰时间(Tmax)在HER-2 阳性乳腺癌和HER-2阴性乳腺癌之间有统计学差异(P<0.05)。由患者第2期增强图像中共提取出1906个特征,筛选出10个最优特征,构建影像组学标签,在训练集中,HER-2阳性组与HER-2阴性组乳腺癌的 Radscore 分别为 1.065(-1.239,3.543)和-3.478(-4.730,-1.947),差异有统计学意义(Z=-6.399,P<0.001);在验证集中,HER-2阳性组与HER-2阴性组乳腺癌的 Radscore 分别为 5.263(3.676,7.128)和 0.586(-1.815,2.862),差异有统计学意义(Z=-3.834,P<0.001)。在训练集中,影像组学标签预测乳腺癌HER-2表达的AUC、准确率、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.876、83.3%、77.4%、84.8%、65.9%和93.2%;在验证集中,预测乳腺癌HER-2表达的AUC、准确率、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为0.872、83.7%、84.6%、83.3%、68.8%和 92.6%。结论:乳腺MRI定性、定量参数对乳腺癌HER-2表达状态有一定的提示作用,MRI影像组学标签可用于术前预测乳腺癌患者HER-2表达情况,具有较高的诊断价值。
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