建立临床及影像组学模型预测局部晚期直肠癌新辅助放化疗疗效的研究

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目的:本研究应用影像组学方法,建立基于高分辨率磁共振的影像组学模型,以及结合临床危险因素及影像组学特征参数模型,在治疗前预测局部晚期直肠癌患者新辅助放化疗疗效。方法:利用我院患者影像及临床资料作为训练集建立模型。收集我院2014年6月至2017年12月共82例局部晚期(T3-4/N0-2)直肠腺癌患者新辅助放化疗前1-2周内的高分辨率磁共振影像资料及临床危险因素。通过术后病理证实的肿瘤消退分级(TRG),将TRG 0-1级的55例患者分为疗效反应佳组(GR),TRG 2-3级的27例患者分为疗效反应差组(PR)。在多模态磁共振影像(T2WI及T1+C序列)中提取放射组学特征参数后,基于最大相关最小冗余的特征选择算法选取特征,使用随机森林评估特征重要性,并加入临床特征参数,最终建立了基于支持向量机的影像组学疗效预测分类模型,以及结合相关临床风险因素及影像组学特征参数的联合分类预测模型。以中山大学附属第六医院107例患者,其中GR组60例,PR组47例患者的放射组学及临床特征作为验证集进行模型外部验证。在不同磁共振序列上画出影像组学特征参数以及联合了相关临床危险因素的联合模型在预测新辅助放化疗疗效上的受试者工作特征曲线(ROC),分别计算曲线下面积,并比较模型的AUC值。结果:从6192个影像纹理特征中共筛选出20个纹理特征值建立影像组学特征模型。多模态联合模型中包含了影像组学标签、环周切缘(CRM)、CA19-9以及CA72-4。基于T2WI序列建立的训练集影像模型内部验证AUC值为0.8910,其灵敏度为0.8148,特异度为0.7925,外部验证AUC为0.6413;基于T1+C序列建立的训练集影像模型内部验证AUC值为0.8938,其灵敏度、特异度分别为0.8148、0.7925,外部验证AUC为0.6089。更重要的是,在影像特征中加入CRM及CA19-9后,多模态联合模型的AUC得到了进一步的提高。T2WI序列联合模型训练集AUC提高至0.9371,灵敏度及特异度分别为0.8519、0.8491,外部验证AUC为0.6413;而T1+C序列联合模型训练集AUC提高至0.9113,灵敏度为0.8889,特异度为0.6038,外部验证AUC为0.6818。最后,将模型中加入CA72-4,联合了 CRM、CA19-9及CA72-4的多模态模型的AUC值基本稳定,T2WI序列及T1+C序列的联合模型内部验证AUC分别达到0.9350、0.9168。结论:本研究建立了基于影像组学特征参数的预测模型,可强有力的预测局部晚期直肠癌患者新辅助放化疗后患者可能的肿瘤消退情况。而联合了临床危险因素的多模态联合模型可进一步提高预测疗效的能力,更好的帮助医师对患者进行“风险-分层”,制定个性化的治疗方案。但本研究仍需要开展前瞻性大样本的研究进行验证,提高模型在其它中心应用的可行性,结合磁共振多个序列共同预测疗效,从而更广泛的服务于临床。
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