基于MRI影像组学与临床病理、血细胞参数的多维模型预测鼻咽癌患者的预后

来源 :西南医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:soso2009520
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目的:通过分析及筛选核磁共振成像的影像组学特征、临床病理、血细胞参数,建立鼻咽癌患者无进展生存的多维预后模型,为长生存时代鼻咽癌精准诊疗提供决策依据。方法:纳入2015?2019年于四川省肿瘤医院经病理确诊为鼻咽部鳞状细胞癌且完成治疗的462名患者。按7:3将患者随机分为训练集(n=323例)和测试集(n=139例)。收集患者的影像数据包括鼻咽部轴位CET1-w及轴位T2-w MRI;临床病理参数包括年龄、性别、TNM分期、EB病毒DNA拷贝数、吸烟史、饮酒史、Ki-67增殖指数;血细胞参数包括血常规、中性粒细胞与淋巴细胞比、淋巴细胞与单核细胞比及血小板与淋巴细胞比。通过N4偏置场矫正、强度调整对MRI进行预处理后,于开源软件3D Slicer上逐层勾画鼻咽部肿瘤病灶并提取影像组学特征(包括体素强度一阶统计特征、3D形态特征、高阶纹理特征以及基于小波变换、高斯拉普拉斯变换的相关特征)。对所有影像组学特征进行Z-score标准化后通过LASSO-Cox回归筛选与PFS相关特征。通过筛选的特征与其回归系数构建线性公式,计算每位患者的影像分数(Rad-score)。绘制Rad-score的ROC曲线获得其cut-off值,根据该值将患者分为两组,采用Kaplan-Meier进行生存分析。绘制各血细胞参数与PFS的ROC曲线,比较各参数的AUC值。纳入Rad-score、Ki-67、EBV、部分血细胞参数等共11个参数,构建多因素Cox回归模型,绘制其诺莫图,采用校准曲线及一致性指数评估其效能,采用决策曲线分析法对比该模型与TNM分期的临床净获益。统计分析使用R4.1.0、Python 3.8.5和SPSS 20.0软件。结果:1.本组患者基线情况及生存分析全集的中位随访时间为32.88个月(0.6-76.2个月)。全集中位年龄49岁(12-82岁);男性329例,女性133例。I、II、III、IVA、IVB期分别有0、23、193、226、20例。全集患者的1年、3年及5年总生存率分别为:98.5%、96.3%和90.1%;1年、3年及5年无进展生存率分别为:97.2%、89.3%、85.4%。全集共14例远处转移,8例复发,23例死亡。2.9个影像组学特征与PFS显著相关从每个轴位CET1-w及T2-w MRI共提取出2074个影像组学特征,经LASSO-Cox回归筛选出9个特征。Rad-score的生存分析结果显示两组PFS存在显著差异(P<0.05)。3.3个血细胞参数与PFS显著相关单核细胞数目、单核细胞比率、平均红细胞体积的AUC值最高,分别为0.637、0.626、0.568。4.多维模型预测PFS的效能显著优于传统的TNM分期纳入Rad-score、EBV、Ki-67、性别、年龄、吸烟史、饮酒史、临床分期、单核细胞数目、单核细胞比率、平均红细胞体积的多因素Cox模型的预测效能最佳,一致性指数均显著高于TNM分期(训练集:0.823 vs.0.610;验证集:0.812 vs.0.602)。多维模型列线图的3年及5年校准曲线显示其预测实际PFS的误差较小。此外,决策曲线显示,该模型能更好地预测50%阈值概率内的进展情况。结论:本研究验证了基于MRI的影像组学特征构建的Rad-score是鼻咽癌患者的独立预后因素;基于MRI的影像组学特征、临床病理及血细胞参数构建的多维模型在预测鼻咽癌患者无进展生存期方面体现了良好的预测性能及稳定性。
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