基于多參數(shù)磁共振影像組學模型預測晚期鼻咽癌患者(Ⅲ-Ⅳb期)無進展生存期.pdf

1、目的：
　　探討基于多參數(shù)磁共振影像組學(Radiomics)預測晚期鼻咽癌(AJCC TNM分期:Ⅲ-Ⅳb期)患者無進展生存期（Progression-Free Survival，PFS）的可行性，并進一步解析影像組學特征與臨床數(shù)據(jù)之間的相關性。
　　材料與方法：
　　本研究經(jīng)廣東省人民醫(yī)院倫理委員會批準執(zhí)行，免簽病人知情同意書。按照嚴格納入排除標準后共納入晚期鼻咽癌（Ⅲ-Ⅳb期）患者118例，并以3∶1比例隨機分入

2、訓練集（n=88例）及測試集（n=30例）。收集臨床資料包括年齡、性別、TNM分期、血紅蛋白濃度、血小板計數(shù)、隨訪時間等。收集每個病人的MRI軸位T2WI及T1WI增強的DICOM圖像，在開源ITK-SNAP軟件上沿著腫瘤邊緣繪制圖像每一層的全腫塊感興趣區(qū)以得到三維可切割圖像，進而使用MATLAB2014a軟件進行組學特征提取。組學特征包括一階統(tǒng)計特征、外形，紋理及小波等特征。從每個病人的MRI圖像中共提取了970個組學特征。套索方法即

3、LASSO回歸方法用于篩選出與患者PFS最相關的組學特征，對所選特征按各自系數(shù)權(quán)重進行線性擬合，計算每個病人的影像分數(shù)(Radscore)，根據(jù)Radscore中位數(shù)將病人分為低風險及高風險組，Kaplan-Meier生存分析比較相同及不同分層下低風險及高風險病人的PFS。使用Cox風險比例模型計算臨床資料及影像組學標簽(Radiomics signature)作為PFS危險因素的風險比HR值。然后分別構(gòu)建組學及臨床列線圖（nomogr

4、aph）預測模型，使用校準曲線(calibration curve)及一致性指數(shù)C-index評估模型精度。此外，還運用熱圖探討Radiomics表達模式、定量組學特征與臨床資料之間的關聯(lián)性。
　　結(jié)果：
　　本研究共篩選出8個與PFS最強相關的特征?；赥2WI及T1WI增強圖像聯(lián)合提取的特征其預測能力優(yōu)于從單個序列圖像提取特征的預測能力。在訓練集上，包含Radscore及TNM分期的列線圖其預測鼻咽癌患者PFS的效能明顯

5、優(yōu)于傳統(tǒng)TNM分期(C-index，0.761vs0.514;p＜2.68×10-9)。類似地，包含Radscore及臨床資料的列線圖其預測患者PFS的效能明顯優(yōu)于單純臨床列線圖(C-index，0.776vs0.649;p＜1.60×10-7)。所有列線圖的校準曲線均顯示與實際PFS之間較好的吻合度。上述發(fā)現(xiàn)在驗證集上亦得到較好驗證。Kaplan-Meier生存分析顯示相同及不同分層下高風險病人的PFS顯著低于低風險病人的PFS(p＜

6、0.05)。Cox風險比例模型分析結(jié)果顯示在訓練集中影像組學標簽是PFS的獨立風險因素（HR:4.13，95％CI:2.45to6.95，p=3.73×10-8），在驗證集中HR值則為2.82(1.35to5.88，p=0.004)。熱圖顯示Radiomics表達模式、所選組學特征與患者臨床分期、T分期及N分期具有相關性。
　　結(jié)論：
　　基于多參數(shù)磁共振影像組學能夠顯著提高傳統(tǒng)TNM分期及臨床數(shù)據(jù)預測晚期鼻咽癌患者無進展生