【摘 要】
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研究目的:胃癌是一种高度异质性的肿瘤,已经存在的空间异质性会导致胃癌预后的差异。我们想联合增强CT与PET利用聚类分析的方法将肿瘤分割成不同的亚区来发现这种异质性,进而预测胃癌患者的生存状况。方法:在这项回顾性分析中,我们共纳入stage分期Ⅲ期胃癌患者37例,所有患者都进行术前PET及CT增强扫描,所有患者均进行手术治疗,术后病理为Ⅲ期胃癌。并且对患者进行随访观察,随访时间大于一年。将患者在随访
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研究目的:胃癌是一种高度异质性的肿瘤,已经存在的空间异质性会导致胃癌预后的差异。我们想联合增强CT与PET利用聚类分析的方法将肿瘤分割成不同的亚区来发现这种异质性,进而预测胃癌患者的生存状况。方法:在这项回顾性分析中,我们共纳入stage分期Ⅲ期胃癌患者37例,所有患者都进行术前PET及CT增强扫描,所有患者均进行手术治疗,术后病理为Ⅲ期胃癌。并且对患者进行随访观察,随访时间大于一年。将患者在随访过程中新出现血行转移、局部复发、腹膜转移、淋巴转移定义为胃癌进展。根据患者是否进展,将患者分成进展组(n=14)和无进展组(n=13)。从PACS系统内调取CT图像,从核医学科系统内将所有患者PET图像刻盘保存。尽可能取增强CT动脉期及静脉期图像和PET中CT轴位相近的肿瘤最大层面;以PET CT为标准,对CT动脉期、静脉期图像、PET核素断层图像进行重采样,使两者具有相同数量的像素;使用Matlab进行配准,选用的方法为控制点配准,使CT动、静脉期图像中的肿瘤空间位置对齐PET CT图像;将肿瘤的图像信息转化成数值信息,得出动脉期、门静脉期图像的CT值及相应SUV值。使用k-means聚类方法聚成5类,使得同一类内的数据之间具有高度相似度,不同类别之间具有高度差异度。使用FRAGSTATS景观格局指数分析软件处理聚类分析得到的图像。对进展组和非进展组进行两独立样本非参数秩和检验,经检验得到有统计学差异的变量纳入二元logistic回归模型进行分析。并且构建ROC曲线评价诊断效能。结果:使用k-means聚类方法将肿瘤分割成5个不同的亚区,分别为代谢活性区,其SUV值最高,动脉期及门脉期CT值相对较高的区域;富血供区,其动脉期CT值最高,SUV值门脉期CT值相对较高的区域;高门脉期区,其门脉期CT值最高,动脉期CT值相对较高,SUV值处于中间值水平的区域;低代谢、血供区,其门脉期相对较高,动脉期CT值及SUV值相对较低的区域;坏死区,其SUV值、动脉期及门脉期CT值均较低的区域。根据进展组和非进展组,对FRAGSTATS景观格局指数分析软件处理图像得到5类区域的数值结果进行两独立样本非参数秩和检查,得到诸多有统计学差异的变量。对两独立样本非参数秩和检查得到的有意义变量构建二元logistic回归分析模型。模型拟合度良好,显著性大于0.05。对于胃癌进展,聚类分析中富血供区CONTIG_MN与胃癌患者进展具有显著的负相关,即CONTIG_MN值越大,越不容易发生进展。CONTIG叫邻近指数分布,是一种形状指标,可以评估空间连通性或连续性,值越大代表连通斑块越大。采用受试者操作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)和ROC曲线下面积(area under curve,AUC)来评价诊断方法的诊断效能,得出ROC曲线下面积(AUC值)为0.824[95%置信区间(confidence interval,CI):0.666~0.982]。结论:基于增强CT及PET的聚类分析可以将Ⅲ期胃癌分成不同的亚区,进而预测胃癌患者的生存状况。
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