基于18F-FDG PET/MRI多模态临床-影像组学鉴别帕金森病和多系统萎缩的初步应用研究

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目的:基于18F-脱氧葡萄糖(18F-fluorodeoxyglucose,18F-FDG)PET/MRI图像,采用逐步递增序列的方式构建鉴别帕金森病(Parkinson’s disease,PD)和多系统萎缩(multiple system atrophy,MSA)的单序列及多序列影像组学模型,并通过比较不同影像组学模型之间诊断效能的差异,选择最佳多模态影像组学模型。方法:收集符合纳入和排除标准的帕金森综合征患者90例,其中PD患者60例,MSA患者30例,按7:3的比例随机分为训练集和验证集。所有患者均行一体化3.0T 18FFDG PET/MRI扫描(GE Healthcare,Milwaukee WI,USA),通过时间飞行(time of flight,TOF)技术同步获得18F-FDG PET及MRI图像,其中MRI图像包括T1加权成像(T1-weighted imaging,T1WI)、T2加权成像(T2-weighted imaging,T2WI)、T2加权液体衰减反转恢复序列(T2-weighted fluid attenuated inversion recovery,T2/FLAIR)、磁敏感加权成像(susceptibility-weighted imaging,SWI)和表观弥散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)图。以双侧尾状核及壳核作为感兴趣区,分别从上述6种图像中各提取1172个影像组学特征,通过逐步递增序列建模的方法进行模型优化:(1)单序列影像组学模型:6种单序列图像;(2)双序列影像组学模型:(a)PET结合一种结构性MRI序列(structural MRI,s MRI:T1WI,T2WI,T2/FLAIR),(b)PET结合一种功能性MRI序列(functional MRI,f MRI:SWI,ADC);(3)三序列多模态影像组学模型:PET结合上述最优的s MRI序列与最优的f MRI序列。采用最小绝对收缩和选择(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法对训练集进行特征降维和建模。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线评价影像组学模型训练集及验证集的鉴别诊断效能,并采用De Long检验比较不同影像组学模型诊断效能之间的差异。结果:所有影像组学模型的训练集和验证集曲线下面积(area under curves,AUCs)均大于0.8。(1)单序列影像组学模型:基于18F-FDG构建的影像组学模型(Radscore FDG)的诊断效能最高,训练集和验证集的AUC值分别为0.900和0.883。(2)双序列影像组学模型:在PET与s MRI结合的影像组学模型中Radscore FDGT1WI表现最佳,其训练集和验证集的AUC值分别为0.958和0.932;在PET与f MRI结合的影像组学模型中Radscore FDGSWI表现最佳,其训练集和验证集的AUC值分别为0.951和0.951。De Long检验显示,双序列影像组学模型的诊断效能与单序列模型相比,差异具有统计学意义(P<0.05)。(3)三序列多模态影像组学模型:最后将PET与上述最优结构(T1WI)和功能(SWI)序列相结合,构建出三序列多模态影像组学模型(Radscore FDGT1WISWI),其训练集和验证集的AUC值分别为0.971和0.957;De Long检验显示,Radscore FDGT1WISWI与双序列影像组学模型的诊断效能相比,差异具有统计学意义(P0.05)。在训练集中,否为非对称起病、构音障碍、自主神经功能障碍这些临床特征以及SUVmax在PD组和MSA组之间显示出显著的统计学差异(P0.05)。在此基础上,本研究建立的临床-影像组学多元Logistic回归模型中纳入以下指标:病程、构音障碍、自主神经功能障碍、SUVmax以及Radscore。ROC分析显示,与单纯临床模型和Radscore FDGT1WISWI相比,临床-影像组学模型具有更好的诊断效能,其训练集和验证集的曲线下面积(area under curves,AUCs)分别为0.993和0.994(Radscore FDGT1WISWI训练集和测试集的AUCs分别为0.971和0.957),且校正曲线显示该模型具有较好的拟合度。DCA显示临床-影像组学模型的临床收益最大,优于Radscore FDGT1WISWI,而临床收益最小的为单纯临床模型。前瞻性独立外部验证结果显示,单纯影像组学及临床-影像组学模型均具有较好的鉴别诊断准确性。结论:基于18F-FDG PET/MRI的临床-影像组学模型能够结合临床和多模态影像信息,在PD和MSA的鉴别诊断中显示出更好的诊断效能和临床收益,并且具备一定的临床应用价值。
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