腹部影像组学对乳腺癌相关骨质疏松机会性筛查的研究.pdf
《腹部影像组学对乳腺癌相关骨质疏松机会性筛查的研究.pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《腹部影像组学对乳腺癌相关骨质疏松机会性筛查的研究.pdf(7页珍藏版)》请在文库网上搜索。
1、MUSCULOSKELETALIMAGING560肌肉骨骼影像学腹部影像组学对乳腺癌相关骨质疏松机会性筛查的研究汪洋1张联合?【摘要】目的:对单中心腹部CT的影像组学在乳腺癌相关骨质疏松机会性筛查中的应用进行研究。方法:分析我院治疗前分别接受腹部CT扫描和双能X线(DXA)检查的新发乳腺癌患者(共132 例)资料。提取患者L3水平的CT影像组学特征,并按照7:3比例将患者分为训练组(92 例)和验证组(40 例)。依次通过组内相关系数(ICC)、最大相关和最小余(mRMR)及最小绝对收缩和选择算法(LASSO)等方法对训练组的特征进行降维,建立影像组学模型和综合模型,诊断价值均通过验证组的RO
2、C曲线来验证。结果:在132例患者中,经DXA诊断出的骨质疏松症41例。影像组学提取特征7 90 个,对训练组病例进行特征降维后最终获得10 个影像组学特征。决策曲线显示联合诊断模型可以使临床获益。结论:通过提取在常规腹部CT扫描上腰椎的组学特征,为骨质疏松提供了简单可靠机会性筛查方法。【关键词】影像组学;骨质疏松;机会性筛查;乳腺癌;双能X线中图分类号:R737.9文献标志码:A文章编号:10 0 6-57 41(2 0 2 3)0 5-0 56 0-0 7Abdominal Radiomics Studies of Opportunistic Screening for Breast Ca
3、ncer-associated OsteoporosisWANG Yang,ZHANG Lianhe?Abstract)Purpose:To study the application of single-center abdominal CT radiomics in opportunistic screeningof breast cancer-related osteoporosis.Methods:A total of 132 patients with new-onset breast cancer who underwentabdominal CT scan and dual-en
4、ergy X-ray(DXA)examination before treatment in our hospital were analyzed.TheCT imaging characteristics of the patients at the L3 level were extracted,and the patients were divided into traininggroup(92 cases)and validation group(40 cases)at a ratio of 7:3.The characteristics of the training group w
5、erereduced by interclass correlation coefficient(ICC),maximum relevance and minimum redundancy(mRMR)andleast absolute shrinkage and selection operator(LASSO)methods,the radiomics model and comprehensive modelwere established,and the diagnostic value was verified by the ROC curve of the verification
6、group.Results:Amongthe 132 patients,41 cases of osteoporosis were diagnosed with DXA.Seven hundred and ninety radiomics featureswere extracted,and 10 radiomics features were obtained after feature dimensionality reduction in the training group.The decision curve showed that a combined diagnostic mod
7、el could have clinical benefits.Conclusion:By extractingthe omics features of the lumbar spine on conventional abdominal CT scan,this paper provids a simple and reliableopportunistic screeningmethodforosteoporosis.Key words I Radiomics;Osteoporosis;Opportunistic screening;Breast cancer;Dual-energy X
8、-ray乳腺癌和骨质疏松症在女性中属于常见性疾病,主要与体内雌激素水平密切相关。目前,乳腺癌患者在治疗时发生的一些骨相关事件,如骨质疏松症等成中国医学计算机成像杂志,2 0 2 3,2 9:56 0-56 6作者单位:1江南大学附属医院影像科2杭州武警医院影像科通信地址:杭州市滨江区江南大道8 6 号,杭州310 0 0 0通信作者:张联合(电子邮箱:)为人们关注的热点问题。相比于CT检查,双能X线(dual energy X-ray absorptiometry,D XA)被认为是诊断骨质疏松症的金标准【1。近年来,影像组学在疾ChinComputMedlmag,2023,29:560-56
9、61 Department of Radiology,Affiliated Hospital of Jiangnan University2Department of Radiology,Hangzhou Peoples Armed Police HospitalAddress:86 Jiangnan Avenue,Hangzhou310000,ChinaCorrespondence to:ZHANG Lianhe(E-mail:)561ChinComputMedImag,2023,29(5)中国医学计算机成像杂志2 0 2 3年第2 9卷第5期病的诊断,疗效评估及预后预测等方面取得了长足的进
10、展。影像组学指高通量地从影像图像中提取大量信息,凭借计算机对海量数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析,从而辅助医师做出最准确的诊断的一种方法 2 。在乳腺癌分型中,雌激素受体(e s t r o g e n r e c e p t o r,ER)阳性的患者会容易出现骨质疏松甚至骨折,在后续治疗中推荐使用内分泌治疗,骨密度的测量已经成为乳腺癌治疗前的常规检查 3。对于ER阳性乳腺癌患者,术前CT是用于肿瘤TNM分期必不可少的检查方法,如果能够使用影像组学的方法准确地从CT图像中提取有用的特征信息来预测骨质疏松,则可以避免因DXA检查带来的辐射,同时又可以降低医疗成本。因此,本文旨在探讨基于CT
11、的影像组学对骨质疏松的预测价值。方法1.一般资料回顾性收集本院2 0 16 年2 月一2 0 19年10 月经病理确诊为乳腺癌的患者资料。所有病例满足以下条件:(1)首诊女性乳腺癌,未经过任何临床治疗;(2)治疗前2 周内存在腹部CT检查和DXA检查。剔除标准:(1)CT图像存在伪影,难以勾画椎体边界。(2)确诊乳腺癌前2 年内因为其他肿瘤行放疗或化疗。(3)排除其他类型的骨病变。最终132 例病例资料被收集。临床因素包括年龄、绝经状况、是否吸烟、是否存在骨折病史、是否存在长期使用糖皮质激素应用史以及常规CT值。常规CT值的测量方法:在轴位CT图像上选取L3椎体的中间层面,并在骨窗上进行观察和
12、测量。在PACS工作站于L3椎体松质骨中央部分的区域(不包括皮质边缘)画一个尽可能大的椭圆形感兴趣区(ROI),避免将ROI放在衰减不均匀的区域,如后静脉丛、局灶性密度不均匀区、病变或骨折(如果L3骨折,ROI放在L2),以减少测量误差。每个患者的平均CT密度以HU为单位进行测量。CT值的测量由一位高年资医师及低年资医师不知晓分组的情况下分别独立地测量。2.仅仪器与方法2.1常规CT扫描所有的腹部CT扫描均在Sensation64或者GEOptima扫描仪上进行。层厚为5mm,管电压为12 0kV,管电流为10 0 mA,矩阵为512 x512,螺距为0.984:1。2.2DXA骨密度测量DX
13、A扫描采用标准的骨密度测量仪LunarProdigy densitometer(AdvancePA+301010,enCORE,version 14.10.022)(Madison,WI,53718,U SA)进行骨密度评估。骨质疏松症的临界值在任何测量位置T评分-2.5 43.图像预处理及特征提取分别由一位高年资和一位低年资放射科医师在不知晓患者是否为骨质疏松的情况下仔细地观察和分析腹部CT图像。图像以DICOM(D i g i t a l Ima g i n g a n dCommunications inMedicine)格式导人itkSNAP软件(www.itksnap.org)。图像
14、预处理包括降噪、平滑、矫正等操作,其中图像校正采用最小二乘法进行刚性配准。选取L3椎体中间层面进行ROI的勾画,2 周后随机选取30 例病例由该高年资医师重复勾画一次。首先手工勾画ROI,排除骨密度不均匀区域,然后利用半自动工具调整ROI边缘去除骨皮质区(图1)。将所有ROI及原始图像导人3DSlicer(3D Slic e r4.10;w w w.s l i c e r.o r g)软件,使用Radiomics组件进行影像特征的提取。图1ROI的勾画勾画L3椎体松质骨的轮廓先手工勾画ROI区,再使用半自动工具调整边界,使骨皮质不包含在ROI区域。4.图像特征选择与模型的构建使用R软件(3.4
15、.2 版)对所提取的训练组的影像组学特征进行筛选。首先,舍弃对观察者内和观察者间一致性较弱的特征。只有组内相关系数(interclasscorrelation coefficient,ICC)大于0.8 5时,这些特征才被保留。以高年资医师第一次测量结果计人后续分析。为了减少过度拟合,并选择最有意义的影像组学特征以建立预测模型,对筛选特征进行标准化转换(Z-s c o r e 转换)后,使用最大相关和最小余(maximum relevance and minimum redundancy,mRMR)和最小绝对收缩和选择算法(leastabsoluteshrinkage and selectio
16、n operator,LASSO)进行进一562ChinComputMedImag,2023,29(5)中国医学计算机成像杂志2 0 2 3年第2 9卷第5期步的特征筛选。采用logistic回归方法,根据各特征的相关系数对所选特征进行线性拟合,计算每个患者的影像组学评分5.景影像组学模型及综合模型的效能将训练组中筛选出的影像组学特征直接应用于验证组中,绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算影像组学对骨质疏松的诊断效能。将影像组学评分与临床因素相结合构建综合模型,计算其对骨质疏松的诊断效能。通过计算不同阈值概率下的净效益,进行决策曲线分析(decision curve analysis,D C
17、A),以评估影像组学的临床实用性。6.约统计学分析使用SPSS23.0(IBM)和R软件进行统计分析。正态分布的数据采用t检验,用均值标准差表示。非正态分布数据用Mann-WhitneyU检验进行分析,并使用中位数和四分位数间距表示。使用ICC检验两观察者之间测量值的一致性。采用两样本t检验对连续变量患者的特征进行共同比较。用R软件进行影像组学选择的单变量统计检验和预测模型建立的多元回归分析。使用受试者工作曲线(ROC)来比较诊断能力。2 组连续变量的相关性分析采用Pearson相关性分析。P0.05为差异有统计学意义。结果1.临床特征本研究评估了132 名乳腺癌患者,平均年龄(6 0.8 1
18、0.8)岁。经DXA诊断骨质疏松41例。经两样本t检验,骨质疏松组的平均年龄大于非骨质疏松组,骨质疏松组绝经比例大于非骨质疏松组。观察者间一致性检验在L3椎体CT值测量中具有较高的一致性(ICC=0.956)。经两样本t检验,平均CT值低于非骨质疏松组(P0.85共57 5个特征,这些特征被保留。为了减少过度拟合,选择训练组病例特征进行mRMR分析,筛选出30 个特征。经LASSO分析(图2),最终筛选出10 个影像组学特征用于建立预测模型。提取的特征包括2 个一阶特征和8 个纹理特征。具体特征名称及相应系数(图3)。20202018171614141312107312.52.01.51.0-
19、8-6-4-2Log2A20161211.50.5数-0.51-1.5-8-6-4-2Log入2B图2 影像组学特征筛选使用LASSO分析中正则参数(入)通过10 折交叉验证的最小值确定;虚线部位为最小的交叉验证均方误差(MSE)定位的入(图2 A);在选定入值处绘制虚线,10 个特征非零系数的特征被选定。563ChinComputMedImag,2023,229(5)中国医学计算机成像杂志2 0 2 3年第2 9卷第5期FeaturemeanCTvaluewavelet-LHH_gldm_DependenceNonUniformityNormalizedwavelet-HHH_glszm_S
- 配套讲稿:
如PPT文件的首页显示word图标,表示该PPT已包含配套word讲稿。双击word图标可打开word文档。
- 特殊限制:
部分文档作品中含有的国旗、国徽等图片,仅作为作品整体效果示例展示,禁止商用。设计者仅对作品中独创性部分享有著作权。
- 关 键 词:
- 腹部 影像 乳腺癌 相关 骨质 疏松 机会 性筛查 研究