【摘 要】
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目的:探讨基于磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的影像组学预测模型在鉴别鼻腔鼻窦肿瘤良恶性中的价值。材料与方法:回顾性分析起自2006年03月至2019年06月期间青岛大学附属医院收治的共197例鼻腔鼻窦肿瘤患者,其中良性肿瘤患者为113例(男性75例,女性38例,平均年龄为54.7±14.1岁),恶性肿瘤患者为84例(男性54例,女性30例,平均年龄为55
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目的:探讨基于磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)的影像组学预测模型在鉴别鼻腔鼻窦肿瘤良恶性中的价值。材料与方法:回顾性分析起自2006年03月至2019年06月期间青岛大学附属医院收治的共197例鼻腔鼻窦肿瘤患者,其中良性肿瘤患者为113例(男性75例,女性38例,平均年龄为54.7±14.1岁),恶性肿瘤患者为84例(男性54例,女性30例,平均年龄为55.0±17.4岁)。所有患者的检查均在本院GE 3.0T MRI和1.5T MRI成像仪上进行,成像序列均包含横轴位快速自旋回波(Fast‐spin‐echo,FSE)T1WI序列和横轴位FSE T2WI压脂(fat‐suppressed,FS)序列。将患者按不同MRI成像仪分为训练组(n=138/3.0T MRI)与验证组(n=59/1.5T MRI)。回顾性分析两类肿瘤患者的临床特征(年龄、性别)和MRI形态学特征(MRI信号、大小、边缘、粘液样变、坏死样变、分隔、骨受累等),均采用IBM SPSS 20.0软件进行数据的统计分析,连续变量采用独立t检验或Wilcoxon检验,分类变量采用χ2检验或Fisher’s确切概率检验法。首先从本院图像归档及通信系统(picture archiving and communication systems,PACS)系统中提取出横轴位T1WI和T2WI FS DICOM格式图像并将其导入ITK‐SNAP软件,手动勾画所有患者MRI图像中肿瘤的最大层面,以作为图像感兴趣区(region of interest,ROI),应用A.K软件从ROI中定量提取横轴位T1WI和T2WI FS序列中肿瘤的最大层面的影像组学特征;然后通过最小冗余最大相关算法(minimum redundancy maximum relevance,m RMR)和最小绝对收缩与选择算子算法(the least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归分析对影像组学特征进行筛选,构建影像标签;最后使用单因素和多因素逻辑回归分析确定独立危险因素,并结合影像标签构建影像组学诺模图,采用受试者工作曲线(receiver operating curve,ROC)的曲线下面积(area under the curve,AUC)、敏感性、特异性和准确性评估五种模型(临床模型、基于T1WI影像标签、基于T2WI FS影像标签、组合影像标签和影像组学诺模图)的鉴别诊断效能。采用Delong检验评估三种模型(临床模型、组合影像标签和影像组学诺模图)中任意两种组合之间的AUC的差异。结果:单因素和多因素逻辑回归分析确定病变边缘、骨受累是预测恶性鼻腔鼻窦肿瘤病变的独立危险因素。采用T1WI、T2WI FS及两者组合分析的两序列,利用LASSO回归分析最终保留了14个影像特征,其中8个影像特征来自T2WI FS,6个影像特征来自T1WI。在训练组和验证组中,影像组学诺模图鉴别鼻腔鼻窦肿瘤良恶性的AUC分别为0.91和0.92;组合影像标签的AUC在训练组和验证组中均为0.88;基于T1WI的单个影像标签的AUC在训练组和验证组中均为0.81;基于T2WI FS的单个影像标签的AUC在训练组和验证组中均为0.86;临床模型的AUC在训练组和验证组中分别为0.71和0.83。组合影像标签和影像组学诺模图之间的AUC没有显著差异(P>0.05),但影像组学诺模图显示出比组合影像标签相对更高的AUC。以下两种模型之间的AUC存在显著差异(在训练组和验证组中,影像组学诺模图与临床模型,均P<0.001;组合影像标签与临床模型,P=0.0252和0.0035)。影像组学诺模图具有较好的校准性和临床净收益。结论:基于MRI平扫T1WI和T2WI FS序列构建的影像组学诺模图在术前鉴别鼻腔鼻窦肿瘤良恶性具有较好的预测效能。
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