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基于磁共振扩散加权成像的影像组学鉴别肺部良恶性病变的应用研究

【摘要】:研究目的1.对比单次激发快速自旋回波(TSE)与单次激发平面回波成像(EPI)的单、双指数模型扩散加权成像(DWI)在肺癌成像的价值。2.探讨肺部TSE-DWI与EPI-DWI的影像组学特征的稳定性与再现性。3.建立和验证基于DWI及表观扩散系数(ADC)鉴别肺部良恶性病变的影像组学模型。材料与方法1.15例肺癌患者分别进行两次TSE-DWI和EPI-DWI扫描。比较了两种方法的变形率(Distortion ratio,DR)、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR)。采用Bland-Altman对两组参数进行重复性分析。采用变异系数(CV)和组内相关系数(ICC)评价重复扫描参数的重复性和观察者间一致性。2.两位观察者对30例肺部TSE-DWI和EPI-DWI各两次扫描的患者图像分别进行分割,并对每组图像提取6大类共396个影像组学特征。使用一致性相关系数(CCC)、动态范围(dynamic range,DR')来评估两次扫描的特征稳健性。通过ICC评估观察者内和观察者间特征的再现性。3.139例肺部EPI-DWI检查的患者,按7:3的比例随机分为训练集和测试集,采用smote技术对训练集进行样本平衡。测量ADC值(ADC800)并从DWI及ADC图提取影像组学特征。采用最大相关最小冗余、Lasso回归及logistic回归进行特征筛选、构建影像组学标签;建立了包括临床特征、影像组学标签和ADC值的列线图。通过ROC和决策曲线评估不同模型诊断效能和临床应用价值。研究结果1.相比EPI-DWI,TSE-DWI具有相对较低的SNR、相似的CNR及显著低的DR(p0.001)。两次重复扫描中ADC和D的重复性好(EPI-DWI CV分别为14.11-16.60%和 17.08-19.53%,TSE-DWI CV 为 4.3%-6.19%和6.05-8.71%);但两个序列D*和f值的重复性均较差(EPI中两者CV分别为25.95-27.70%和56.92-71.84%,TSE 中两者 CV 为 23.67-28.67%和 60.85-70.17%)。两个序列在ADC和D上都有良好到极好的观察者之间的一致性,而D*和f的观察者之间变异较大,其中TSE-DWI的D*重复性最差(ICC-0.27 to 0.12)。2.基于DWI图提取的稳定特征数量(CCC和DR'均≥0.85)均高于相应的ADC图。TSE-DWI、EPI-DWI、TSE-ADC、EPI-ADC 稳定特征占比分别为 49.7%(197/396)、42.7%(169/396)、31.8%(126/396)、37.4%(148/396)。396个特征中有54个(13.6%)在所有序列中表现出很好的稳健性(CCC和DR≥0.85)及观察者内和观察者间再现性(ICC≥0.75)。3.临床模型、ADC800、ADC组学标签及DWI组学标签在验证组中鉴别良恶性病变曲线下面积 AUC 分别为 0.694(95%CI 0.524-0.864)、0.802(0.666-0.937)、0.885(0.774-0.996)及 0.767(0.578-0.956)。ADC 与 DWI 联合组学模型(AUC=0.670(0.467-0.873))并未优于单个序列组学模型。联合影像组学、临床因素及ADC800的列线图具有最佳的鉴别效能(AUC=0.923(0.842-1))且显著优于临床模型及联合组学模型。决策曲线显示ADC组学模型优于ADC值及临床模型,列线图在大部分情况下能为患者带来更多的临床净获益。结论1.与EPI-DWI相比,肺部TSE-DWI或IVIM可以提供无变形的图像,提高ADC和D值的在两次扫描间的鲁棒性;但是TSE-DWI对灌注参数D*可能产生影响。2.不同序列中稳定特征的数量不同。部分特征在不同扫描间、不同观察者间、甚至不同序列间都有很好的稳定性和再现性。这些稳定特征可为将来扩散成像影像组学研究提供参考。3.相比常规ADC值及临床模型,ADC组学模型在鉴别肺良恶性病变中显示出更好的应用价值。包括影像组学标签、ADC值和临床特征在内的影像组学列线表能进一步提升诊断性能,具备更好的临床应用价值,为肺癌个性化精准诊断提供新的思路。

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