MRI影像组学对预测直肠癌T分期的研究

• 作 者: 曾超
• 出 处: 皖南医学院
• 发表日期: 2020年01期
• 关键词: 影像组学 直肠癌 治疗策略 纹理分析

目的:影像组学技术通过对无创影像学检查进行大数据分析,提高影像学对肿瘤分期的准确性,进而指导肿瘤分期,辅助临床医生进行治疗方案决策。通过定性量化分析预测方法,寻找与直肠癌T分期有关的影像组学特征数据,以期减少MRI肿瘤分期上的误差,指导临床肿瘤分期情况,为决策手术方式及治疗方案提供参考的目的。方法:检索皖南医学院附属弋矶山医院临床住院管理系统,选取2018年7月至2019年9月来我院手术治疗的直肠癌患者,根据纳入及排除标准,共收集66例符合入组标准直肠癌患者的基本信息、原始MRI图像及术后病理资料。根据病理结果将患者分为T1期组,T2期组,T3期组,T4期组,收集4组病例的原始MRI影像数据集;邀请两名高年资医师使用3D-slicer软件分别进行感兴趣区域(ROI)分割;肿瘤3D重建;使用机器学习进行影像组学特征提取及量化;记录相关数据并使用Z-score转换为标准化数据后进行统计学分析。结果:66例病例中,年龄、性别、CEA、AFP、生化指标、肿瘤距肛缘位置、大体标本类型、肿瘤分化程度均无差异性(P>0.05)。每例病例共提取了94项影像组学特征数据,共筛选出8项特征。对8项特征数据进行spearman等级相关系数,发现熵、偏态系数、集群阴影、冗繁度与直肠癌T分期成高度相关(Rs>0.7),表面积、游程不均匀性、灰度不均匀性呈中度相关(0.4<Rs<0.7),聚集趋势呈弱度相关(0<Rs<0.4)。多因素Logistic回归分析,发现熵、偏态系数、集群阴影、冗繁度是影响直肠癌T分期评估的独立预测因子(P<0.05),同时排除表面积作为影响T分期的因素(OR=1)。结论:MRI影像组学特征中熵、偏态系数、集群阴影和冗繁度作为影响直肠癌T分期评估的独立预测因子,在术前评估直肠癌T分期,指导手术方式方案上具有重要的应用价值。