【摘 要】
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第一部分:基于多参数磁共振的影像组学在直肠癌T分期预测中的应用研究目的:探讨基于多参数磁共振T2WI、增强T1WI（T1WI+）及DWI序列图像的影像组学特征模型预测直肠癌T分期的价值,为临床应用影像组学技术提供数据支持。方法:回顾性收集2019年1月至2020年11月期间在本院经手术或病理活检证实为直肠癌的256例患者临床及影像资料,所有患者术前均行盆腔MRI检查,扫描序列包括T2WI、T1WI
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第一部分:基于多参数磁共振的影像组学在直肠癌T分期预测中的应用研究目的:探讨基于多参数磁共振T2WI、增强T1WI（T1WI+）及DWI序列图像的影像组学特征模型预测直肠癌T分期的价值,为临床应用影像组学技术提供数据支持。方法:回顾性收集2019年1月至2020年11月期间在本院经手术或病理活检证实为直肠癌的256例患者临床及影像资料,所有患者术前均行盆腔MRI检查,扫描序列包括T2WI、T1WI+和DWI。先将所有病例按照7∶3比例随机分为训练组和验证组,再按照病理分期标准,将T1-T2期分为早期组（n=154）,T3-T4期（n=102）分为局部进展期组。然后在图像上沿病灶边缘进行手动勾画二维感兴趣区（ROI）并提取三个序列的影像组学特征。其次利用最小最大值归一化、最优特征筛选及最小绝对收缩和选择算子（LASSO）回归进行数据降维筛选出最佳特征并构建影像组学模型。最后采用受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）评估不同模型的诊断效能。结果:在训练组及验证组中T1WI+、T2WI、DWI单一序列构建的影像组学模型ROC曲线下面积AUC值分别为0.84、0.70、0.58及0.80、0.78、0.80,而联合三个序列模型ROC曲线下面积AUC值分别为0.96及0.95,效能最高。结论:基于多参数MRI影像组学可以作为非侵入性手段诊断直肠癌术前T分期,为直肠癌的临床决策提供支持。第二部分:基于多参数磁共振的影像组学在直肠腺癌病理分级的应用研究目的:探讨基于多参数MRI的影像组学模型在术前预测直肠腺癌病理分级的临床应用价值。方法:回顾性收集在本院经手术或病理活检证实为直肠腺癌的153例患者临床及影像资料。所有患者术前均行盆腔MRI检查。先将所有病例按照7∶3比例随机分为训练组和验证组,再按照病理分化程度标准,将病理高分化和中分化视为低级别直肠腺癌（n=97）,病理低分化视为高级别直肠腺癌（n=56）。余同第一部分。结果:在训练组及验证组中,联合序列模型ROC曲线下面积AUC值分别为0.84及0.82,效能最高,DWI、T2WI、T1WI+单一序列构建的影像组学模型在训练组和验证组AUC值分别为0.82、0.70、0.60及0.75、0.68、0.64,均低于联合序列。结论:基于多序列MRI影像组学构建的预测模型对于术前评估直肠腺癌病理分级具有一定的应用价值。第三部分:基于多参数磁共振的临床-影像组学诺模图在直肠癌淋巴结转移预测中的应用研究目的:探讨基于多参数磁共振构建的临床-影像组学诺模图在术前预测直肠癌淋巴结转移的应用价值。方法:回顾性收集在本院经手术或病理活检证实,并且术前均行盆腔MRI扫描检查的242例直肠癌患者。按照病理结果,淋巴结转移阳性（lymph node+,LN+）为127例,淋巴结转移阴性（lymph node-,LN-）为115例。然后在图像上沿病灶边缘进行手动勾画二维感兴趣区（ROI）并提取三个序列的影像组学特征。其次利用最小最大值归一化、最优特征筛选及LASSO回归模型进行数据降维筛选出最佳特征并构建影像组学模型。另外再纳入8个相关的临床危险因素,运用多因素逻辑回归筛选出最佳临床危险因素构建临床模型。最终共建立了三个预测模型:临床模型、影像组学模型及临床-影像组学模型。采用受试者操作特征（ROC）曲线下面积（AUC）来评价模型的诊断效能并构建诺模图。结果:在训练组及验证组中,临床-影像组学模型、影像组学模型及临床模型AUC分别为0.86、0.84、0.62及0.77、0.71、0.56,其中临床-影像组学模型的诊断效能最高。结论:基于多参数MRI影像组学特征和临床特征构建的临床-影像组学诺模图可以为直肠癌术前淋巴结转移的判断提供临床决策支持。
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