基于磁共振T2W I影像组学在预测直肠癌术前淋巴结转移的应用研究

[文章编号]1006-2440(2022)01-0094-04
[引文格式]施新,张菊香,黄娟.基于磁共振T2W I影像组学在预测直肠癌术前淋巴结转移的应用研究[J].交通医学,2022,36(1):94-96,99.
直肠癌是消化道最常见的肿瘤之一,也是癌症死亡第二大原因[1]。

直肠癌术前评估淋巴结是否存在
转移可以为确定进行辅助治疗或追加手术切除等方面提供重要信息[2]。

磁共振由于其高分辨率,广泛用于直肠癌的早期诊断及临床治疗指导。

但磁共振评估淋巴结状态多基于形态学,如大小、形状等,识别淋巴结是否为转移的效能有限[3]。

影像组学可以高通量地从医学图像中提取、挖掘肉眼无法检测的定量图像特征及代谢、生物信息,在肿瘤早期诊断、治疗评估和预后预测等方面发挥重要作用。

本研究回顾性分析2018年1月—2020年1月经手术病理证实的67例直肠癌患者,基于T2W I序列建立影像组学模型,探讨该模型预测直肠癌淋巴结转移的价值。

1资料与方法
1.1一般资料直肠癌患者67例,其中男性45例(67.2%),女性22例(3
2.8%),年龄29~90岁,平均6
3.6±12.2岁;经手术病理证实,其中淋巴结转移39例,无淋巴结转移28例。

纳入标准:(1)术前2周内行直肠M R I检查;(2)行根治性手术,术后病理证实
为直肠腺癌,并对所有淋巴结进行评估。

排除标准:
(1)T2W I图像质量欠佳,影响图像分割及特征提取;
(2)术前接受过靶向治疗或免疫治疗等。

1.2磁共振检查方法采用联影uM R-5601.5T核磁共振仪器及腹部相控阵线圈,患者检查前禁食4小时以上,检查前使用开塞露1支以清洁肠道。

主要扫描序列包括:横断面及矢状面T2W I,横断面T1W I、D W I及增强扫描。

横断面T2W I扫描参数为: T R3500m s,T E101m s,F O V180m m,矩阵320×320,层厚3m m,层数25,无脂肪抑制。

1.3影像组学分析
1.3.1病变分割及特征提取:将匿名化后的直肠癌病变T2W I序列D I C O M图像导入D r.W i s e科研平台(h t t p://k e y an.dee pw i ),由两名放射科医生(分别具有5年及7年直肠M R I阅片经验)手动勾画病灶最大层面边界,随后向病灶上下层面自动拓展,自动生成病变的体积感兴趣区(v ol um e of i nt e r est, V O I),见图1。

通过组间相关系数(i nt r acl as s co r r e-l at i on coef f i ci ent,I CC)评估其再现性,I CC>0.8说明两位观察者间组学特征提取的一致性较好。

在平台
基于磁共振T2W I影像组学
在预测直肠癌术前淋巴结转移的应用研究
施新,张菊香,黄娟
(上海市第十人民医院崇明分院影像科,上海202157)
[摘要]目的:探讨基于磁共振T2W I的影像组学特征模型在预测直肠癌患者术前淋巴结转移中的应用价值。

方法:回顾性分析手术病理证实的67例直肠癌患者术前常规磁共振T2W I图像及临床资料,其中淋巴结转移39例,无淋巴结转移28例。

在D r.W i s e科研平台手动分割直肠癌病灶的体积感兴趣区,并提取影像组学特征。

采用5折交叉验证对数据进行内部验证。

采用特征相关性分析缓解特征之间的冗余性,采用基于方差分析的特征筛选方法对特征进行筛选。

采用支持向量机(S V M)对纳入的特征进行建模分析,以受试者工作特征曲线(R O C)评价模型预测直肠癌术前淋巴结转移的诊断效能。

结果:每个直肠癌病灶纳入基于10种图像预处理的7类影像组学特征共1906个进行研究。

训练集和验证集中模型预测直肠癌患者术前淋巴结转移的R O C曲线下面积分别为0.91和0.75。

训练集的敏感度为0.87,特异度为0.64,准确度为0.78;验证集的敏感度为0.74,特异度为0.50,准确度为0.67。

结论:基于磁共振T2W I的影像组学特征模型在预测直肠癌患者术前淋巴结转移中具有较好的诊断效能。

[关键词]直肠癌;淋巴结转移;磁共振;影像组学
[中图分类号]R735.3+7[文献标志码]B[D O I]10.19767/ k i.32-1412.2022.01.027
上提取基于10种图像预处理的7类影像组学特征,包括一阶特征(f i r st o r de r f eat u r es )、形状特征(s h a p e f eat u r es )、灰度共生矩阵(G L C M f eat u r es )、灰度区域矩阵(G LSZ M f eat u r es )、灰度游程矩阵(G LR L M f ea -t u r es )、灰度相依矩阵(G LD M f eat u r es )和邻域灰度差分矩阵(N G T D M f eat u r es ),共1906个特征。

1.3.2模型构建及评估:采用特征相关性分析方法
对特征进行处理,当2个特征的线性相关系数>0.9时,移除其中一个特征,以达到缓解特征冗余性的目的。

采用基于方差分析的特征筛选方法对特征进一步筛选。

采用支持向量机的方法对纳入的特征进行分析建模,并采用受试者工作特征曲线(r ecei v e r o p e r at i n g c h a r act e r i s t i c ,R O C )评价模型在预测直肠癌术前淋巴结转移的诊断效能。

1.4
统计学处理
采用SPSS 22.0统计学软件对数
据进行分析。

符合正态分布的计量数据以x ⎺±s 表示。

采用K 折交叉(K =5)验证将样本分为测试集与验证集,其思想是将样本分成5份,轮流将其中4份做训练、1份做验证,循环5次的结果取均值作为对算法精度的估计,最终在100%数据上训练模型,相比于随机拆分是一种更强的模型验证方法。

在平台上对影像组学特征进行筛选后,采用支持向量机分析建模,绘制R O C 曲线,以曲线下面积(a r ea unde r t h e cu r v e ,A U C )评估模型的诊断效能,并计算准确度、敏感度及特异度。

P <0.05为差异具有统计学意义。

2
结
果
67例直肠癌患者中出现淋巴结转移39例,无淋巴结转移28例。

训练集及验证集的A U C 值分别为0.91(95%C I :0.85~0.97)和0.75(95%C I :0.63~0.87)。

影像组学模型预测直肠癌术前淋巴结转移的敏感
度、特异度、准确度、阳性预测值及阴性预测值在训练集分别为87%、64%、78%、77%和78%,在验证集分别为74%、50%、67%%、67%和58%。

评价模型在预测直肠癌术前淋巴结转移的诊断效能的R O C 曲线见图2~3,决策曲线显示预测模型有临床获益,见图4。

3
讨
论
高分辨率磁共振是识别直肠癌临床分期最常用的检查方法,国内外关于预测直肠癌淋巴结状态的研究大多基于磁共振影像组学。

本研究通过提取直肠癌患者磁共振T 2W I 图像病灶的影像组学特征
,
图1在D r .W i s e 科研平台上对病灶范围进行手动分
割
图2影像组学模型预测直肠癌术前淋巴结转移(训练集)
图3影像组学模型预测直肠癌术前淋巴结转移(验证集)
图4决策曲线评估临床获益
敏
感度
1-特异度
敏感度
1-特异度
净收益
高风险阈值
收益率
R O C of T R A I N
R O C ofV A L
建立模型预测直肠癌患者淋巴结转移,结果显示,训练集和验证集中模型预测直肠癌患者术前淋巴结转移的R O C曲线下面积分别为0.91和0.75,训练集的敏感度为0.87,特异度为0.64,准确度为0.78;验证集的敏感度为0.74,特异度为0.50,准确度为0.67。

说明该影像组学模型对直肠癌患者术前淋巴结转移具有良好的预测价值。

有学者建立基于增强C T的影像组学模型用于预测直肠癌淋巴结状态,也获得较好效能[5-6]。

张晓燕
等[7]建立4个基于M R I影像组学模型预测淋巴结状态,其中最优模型在验证组中的A U C值为0.795。

Y A N G等[8]建立磁共振影像组学模型预测淋巴结状态,在验证组的A U C值为0.80。

临床工作中常规使用的磁共振查序列,包括T1W I、T2W I、D W I及增强T1W I等。

Z H O U等[9]建立基于多参数(包含T1W I、T2W I、A D C及增强T1W I)的磁共振图像的影像组学模型,对预测淋巴结状态具有较好的诊断效能,在验证组的A U C值为0.783,结合临床指标后的合并模型的A U C值为0.801。

李梦蕾等[10]通过建立临床-影像组学列线图术前预测结直肠癌淋巴结转移,显示该模型也具有良好的鉴别和校正能力。

但大多数学者在研究磁共振影像组学预测淋巴结转移中采用T2W I序列,T2W I图像主要突出组织间横向弛豫的差别,反映磁场微环境波动特征的不同,自旋质子间频率差异不大,因此能量传递更快,图像对比度较大,能较好显示正常组织与病变组织的差异。

LI等[11]基于T2W I图像建立预测淋巴结转移模型,其验证组的A U C值为0.749。

本研究也采用T2W I图像进行影像组学建模预测淋巴结状态,验证集的A U C值为0.75,同样达到较好的诊断效能。

大多数影像组学分析通常在病灶最大层面进行分割,为了提高组学模型的预测性能,本研究采用手动方法进行三维V O I分割,其原因一方面是熟练的放射科医生能精准分割病灶边界[12],另一方面是关于直肠癌病变的自动或半自动分割方法尚不完善。

本研究选择的影像组学特征包括2类,一类是基于特征类,包括一阶统计量特征、形态特征及,纹理特征;另一类是基于过滤器类,包括小波分析、对数特征等。

一阶特征及形态学特征我们易于理解,但纹理特征及小波分析等高阶统计特征通常无法通过肉眼直观检查,但可能与潜在的病理特征或基因突变、分子通路等有关,能够反映肿瘤的生物学特性和异质性。

最后,临床决策曲线显示该模型在临床中是有获益的。

综上所述,基于磁共振T2W I的影像组学模型在预测直肠癌患者术前淋巴结转移中具有较好价值,有助于推进个体化精准治疗。

本研究为单中心回顾性研究,样本量较少,未结合临床特征,也未分析瘤周组织,结合瘤周磁共振影像组学特征可能有助于提高直肠癌淋巴结转移的识别效果,今后还需开展多中心、前瞻性、大样本量的深入研究。

[参考文献]
[1]F E R LA Y J,C O LO M B E T M,SO ER J O M A T A R A M I,et al.E s-
t i m at i n g t h e g l o b al cance r i nci dence and m o r t al i t y i n2018:
G LO B O C A N s ou r ces and m et h ods[J].I nt J C ance r,2019,
144(8):1941-1953.
[2]B E N SO N A B,V E N O O K A P,A L-H A W A R Y M M,et al.
R ect alC ance r,V e r s i on2.2018,N CCN C l i ni cal P r act i ce G ui de-l i nes i n O ncol o gy[J].J N at l C om p r Canc N et w,2018,16 (7):874-901.
[3]B E E T S-T A N R G H,LA M B R E G T S D M J,M A A S M,et al.
M a g net i c r es onance i m a g i n g f o r cl i ni cal m ana g em ent of r ec-t al cance r:U p dat ed r ecom m endat i ons f r om t h e2016E u r o-p ean S oci et y of G as t r oi nt est i nal and A b dom i nal R adi ol o gy (ES G A R)cons ens us m eet i n g[J].E u r R adi ol,2018,28(4): 1465-1475.
[4]刘明璐,沈浮,陆建平.基于M R T2W I的影像组学对直肠
癌新辅助治疗疗效的评估[J].放射学实践,2021,36(3): 371-376.
[5]H U A N G Y Q,LI A N G C H,H E L,et al.D e v el o p m ent and
V al i dat i on of a R adi om i cs N om o g r am f o r P r eo p e r at i v e P r e-di ct i on of Ly m ph N ode M et as t as i s i n Col o r ect al C ance r[J].J Cl i n O ncol,2016,34(18):2157-2164.
[6]罗锦文,李新春,刘美玲,等.基于C T增强图像的影像组
学模型对鉴别结直肠癌旁肿瘤沉积及转移淋巴结的诊断价值[J].放射学实践,2020,35(12):1553-1559.
[7]张晓燕,朱海涛,王林,等.基于M R I影像组学模型预测局
部进展期直肠癌新辅助放化疗后淋巴结状态的研究[J].
中华放射学杂志,2017,51(12):926-932.
[8]Y A N G Y S,F E N G F,Q I U Y J,et al.H i gh-r es ol ut i on M R I-
b as ed r adi om i cs anal y s i s t o p r edi ct l y m ph node m et ast as i s
and t um o r de p os i t s r es p ect i v el y i n r ect al cance r[J].A b dom R adi ol(N Y),2021,46(3):873-884.
(下转第99页)
[9]Z H O U X,Y I Y,LI U Z,et al.R adi om i cs-b as ed p r eo p e r at i v e
p r edi ct i on of l y m ph node st at us f ol l o w i n g neoad j u v ant t h e r a-py i n l ocal l y ad v anced r ect al cance r[J].F r ont O ncol,2020, 10:604.
[10]李梦蕾,张敬,淡一波,等.术前预测结直肠癌淋巴结转移
的临床-影像组学列线图的建立和验证[J].中国癌症杂志,2020,30(1):49-56.
[11]LI C,Y I N J.R adi om i cs b ased on T2-w ei gh t ed i m a g i n g and
a pp a r entdi f f us i on coef f i ci enti m a g es f o r p r eo p e r at i v e e v al u-
at i on of l y m ph node m et as t asi s i n r ect al cance r p at i ent s[J].
F r ont O ncol,2021,11:671354.
[12]H U Y N H E,C O R O LLER T P,N A R A Y A N V,et al.C T-
b ased r adi om i
c anal y s i s of s t e r eot act i c b o
d y r adi at i on t h
e r-
a py p at i ent s w i t h l un g cance r[J].R adi ot h e r O ncol,2016,
120(2):258-266.
[收稿日期]2021-10-01
关;另2例与孕妇不配合有关。

M R I检查误诊12例,其中9例为中晚期孕妇,此时应注意不能将子宫肌层变薄作为胎盘植入的特异性表现,还需要注意间接征象;3例误诊与胎盘钙化有关。

经M cN em a r检验,M R I结果与病理结果比较差异无统计学意义, K a pp a系数检验显示两者吻合度一般,说明M R I用于诊断胎盘植入具有一定的临床价值。

与超声比较, M R I检查视野广,且不受胎盘位置、孕妇体型影响,可多方位、多序列成像,具有更高的分辨率,能更好观察胎盘和子宫全貌,在显示胎盘后方血流、子宫下段肌层厚度、胎盘形态和信号改变方面的作用均优于超声[10]。

此外,M R I对血流信号敏感,有助于预测
潜在的并发症。

但M R I成像参数多,对操作人员要求高,检查费用高,应用受到一定限制。

本研究结果显示,超声检查的准确率、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值均高于M R I,假阳性率、假阴性率均低于M R I,但差异无统计学意义(P>0.05),说明这两种方法诊断胎盘植入的效果相当。

M R I联合超声检查对胎盘植入的诊断准确率、敏感度、阳性预测值、阴性预测值明显高于M R I(P<0.05),诊断准确率、敏感度、阴性预测值明显高于超声(P<0.05),假阴性率低于超声和M R I(P<0.05),说明M R I联合超声检查可以互补优劣,提高产前胎盘植入诊断的准确率,减少漏诊发生。

M cN em a r检验显示,M R I联合超声检查结果与病理结果比较差异无统计学意义(P>0.05), K a pp a系数检验显示,联合检查与病理结果的吻合度高于超声和M R I,说明M R I联合超声检查可优势互补,对胎盘植入的诊断价值更高。

综上所述,M R I联合超声检查诊断胎盘植入的准确率、敏感度高,可降低漏诊率,改善母婴结局。

但联合检查不宜作为临床诊断胎盘植入的首选,对超声诊断不明确、怀疑胎盘植入发生在子宫后壁等难以观察位置时,可补充进行M R I检查,以防漏诊、误诊发生。

[参考文献]
[1]C LA U SE N C,LÖN N L,LA N G H O FF-R O O S J.M ana g em ent
of p l acent a p e r c r et a:a r e v i e w of p u b l i s h ed cas es[J].A ct a O b s t et G y necol S cand,2014,93(2):138-143.
[2]周冰峰,阚长利,侯敬,等.孕妇血清V E G F和s F l t-1联合
多普勒超声诊断胎盘植入效果[J].中国计划生育学杂志, 2021,29(1):114-117.
[3]吴海燕,毕红,曹森杨.产前肌酸激酶检测辅助B超检查在
胎盘植入诊断中的价值[J].中国妇幼保健,2018,33(21): 4996-4999.
[4]黄泽嫦,黄苑铭,黄冬平,等.超声在妊娠早期筛查剖宫产
后胎盘植入中的应用[J].中国医学影像学杂志,2020,28
(4):309-312.
[5]M A H ER M A,A B D ELA ZI Z A,B A ZEED M F.D i a g nos t i c
accu r ac y of ul t r as ound and M R I i n t h e p r enat al di a g nosi s of p l acent a acc r et a[J].A ct a O b s t et G y necol S cand,2013,92 (9):1017-1022.
[6]李刚,郑继爱,于鹏.M R I与超声对胎盘植入深度评估的对
比分析[J].浙江实用医学,2020,25(1):68-71.
[7]韩鹏慧,江魁明,郭庆禄,等.超声及M R I在胎盘植入中的
诊断价值[J].中国临床医学影像杂志,2016,27(3):194-197.
[8]林如,李景涛,任芸芸,等.产前超声与核磁共振诊断胎盘
植入结果比较[J].中国计划生育学杂志,2017,25(8): 536-538,542.
[9]D E M A R C I LLA C F D,M O LIÈR E S,PI N T O N A,etal.A ccu-
r ac y of p l acent a acc r et a p r enat al di a g nos i s b y ul t r as ound and M R I i n a h i gh-r i s k p o p ul at i on[J].J G y necol O b s t et Bi ol R e p r od(P a r i s),2016,45(2):198-206.
[10]杨昆,李雪梅,黄含音,等.产前胎盘植入的M R表现与诊断
价值[J].中国C T和M R I杂志,2019,17(1):114-116,136.
[收稿日期]2021-04-10
(上接第96页)。