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        基于術(shù)前分期CT的影像組學(xué)標(biāo)簽預(yù)測三陰性乳腺癌

        2019-09-25 02:26:42張文何蘭范志豪黃曉媚楊曉君梁長虹劉再毅
        放射學(xué)實踐 2019年9期
        關(guān)鍵詞:組學(xué)標(biāo)簽陰性

        張文, 何蘭, 范志豪, 黃曉媚, 楊曉君, 梁長虹, 劉再毅

        乳腺癌是女性最常見的惡性腫瘤,也是女性惡性腫瘤中病死率最高的疾病[1]。研究表明,決定早期乳腺癌治療方案、提示療效與預(yù)后的并非組織病理學(xué)類型,而是其分子分型[2,3]。三陰性乳腺癌(triple negative breast cancer,TNBC)占乳腺癌的10%~20%[4],是一種異質(zhì)性疾病,其生物學(xué)特征不同于其他類型的乳腺癌,缺乏分子靶向治療的有效靶點且預(yù)后不良,目前化療仍是臨床上TNBC唯一有效的治療方案[5]。因此,早期辨別TNBC與非三陰性乳腺癌(non triple negative breast cancer,NTNBC)對取得最佳診療方案具有重要臨床意義。目前臨床主要依靠免疫組織化學(xué)明確乳腺癌的分子分型,但由于對腫瘤組織進(jìn)行活檢取樣是一種具有侵入性的方法,同時取樣和分析時存在局限性[6]。相比之下,影像檢查能夠無創(chuàng)且從整體上反映腫瘤特征,一方面在基因水平上對每個亞型內(nèi)的差異進(jìn)一步分析,另一方面能夠多次動態(tài)評價治療效果[7]。

        根據(jù)美國國立綜合癌癥網(wǎng)絡(luò)(National Comprehensive Cancer Network,NCCN)指南,胸部CT增強掃描已被列入乳腺癌患者術(shù)前常規(guī)檢查之一。不同于乳腺X線攝影、超聲及磁共振檢查對乳腺病灶的直觀評估,胸部CT增強掃描的主要目的是用于輔助臨床分期。通常認(rèn)為CT檢查對微小鈣化的顯示不及乳腺X線攝影,對乳腺囊實性病變的診斷準(zhǔn)確性不及超聲,對乳腺良、惡性病變的鑒別也無顯著特異性。但隨著影像組學(xué)的發(fā)展[8,9],我們假設(shè)這種新的手段可以在乳腺癌患者術(shù)前分期CT中提取出以往肉眼無法直接觀測到的信息,而這些信息有可能與腫瘤的分子分型、生物學(xué)特性等存在一定的關(guān)系,從而使術(shù)前常規(guī)CT掃描在輔助臨床分期之外,提供對病灶特征評估有益的附加信息,目前國內(nèi)外尚未見相關(guān)報道。

        本研究擬基于影像組學(xué)的方法,在不額外增加患者輻射劑量和經(jīng)濟負(fù)擔(dān)的前提下,進(jìn)一步挖掘乳腺癌術(shù)前常規(guī)CT圖像數(shù)據(jù)中蘊含的信息,旨在探討術(shù)前分期CT在預(yù)測三陰性乳腺癌分子分型中的附加價值。

        材料與方法

        1.研究對象

        本研究經(jīng)醫(yī)院倫理委員會批準(zhǔn),并免除知情同意要求?;仡櫺允占?016年6月至2018年1月經(jīng)我院病理組織活檢或手術(shù)確診的乳腺癌患者。病例納入標(biāo)準(zhǔn):①經(jīng)手術(shù)和/或活檢組織病理學(xué)證實的腫塊型乳腺浸潤性癌;②具備用于術(shù)前評估乳腺癌臨床分期且未經(jīng)治療的胸部增強CT掃描圖像;③免疫組織化學(xué)資料完整,可獲得分子分型。病例排除標(biāo)準(zhǔn):①圖像質(zhì)量不佳,影響病灶觀察及勾畫;②相關(guān)臨床資料或病理信息不完整;③特殊類型的乳腺癌。

        2.免疫組化獲得分子分型

        所有患者均進(jìn)行了乳腺腫瘤活檢或手術(shù),獲得的病理標(biāo)本均進(jìn)行免疫組織化學(xué)檢測,包括雌激素受體(estrogen receptor,ER)、孕激素受體(progesterone receptor,PR)、人表皮生長因子受體2(human epidermal growth factor receptor2,HER2)和Ki-67。將乳腺癌分為以下4型:Luminal A 型、Luminal B 型、HER2 過表達(dá)型和三陰性(triple negative,TN)[10]。

        3.CT掃描方案

        采用Brilliance iCT 256 (Philips Healthcare,Cleveland OH,USA)、Somatom Definition Flash (Siemens Healthcare,Forchheim,Germany)、Philips Ingenuity CT (Philips Healthcare,Cleveland,Ohio,USA)及LightSpeed VCT (GE Medical systems, Milwaukee, Wis, USA)掃描儀進(jìn)行術(shù)前胸部CT增強掃描。CT掃描參數(shù):管電壓120 kVp,管電流150 mAs;Brilliance iCT 256、Somatom Definition Flash和Philips Ingenuity CT旋轉(zhuǎn)時間為0.5 s,LightSpeed VCT旋轉(zhuǎn)時間為0.4 s;探測器準(zhǔn)直分別為128×0.625 mm、2×64×0.6 mm、64×0.625 mm及64×0.625 mm;視野為350 mm×350 mm,矩陣為512×512,重建層厚為1.0 mm或1.25 mm。CT掃描方案:首先行常規(guī)CT平掃,采集平掃CT圖像;其次行增強CT掃描,采用高壓注射器(Ulrich CT Plus 150,Ulrich Medical,Ulm,Germany)經(jīng)靜脈注射非離子型對比劑優(yōu)維顯80~100 mL(370 mg I/mL),流率4 mL/s,分別于注射對比劑后18 s、35 s采集肺動脈期、主動脈期CT圖像。

        4.影像組學(xué)特征提取

        采用基于MATLAB 2014a (Mathworks,Natick,MA,USA)軟件進(jìn)行影像組學(xué)分析。興趣區(qū)(region of interest,ROI)的放置由兩位放射科醫(yī)生(分別具有3年和7年的乳腺影像診斷經(jīng)驗)使用itk-SNAP軟件(http://www.itksnap.org/pmwiki/pmwiki.php)完成。選取主動脈期圖像,剔除病灶顯示不清或非腫塊型病灶,沿腫塊病灶邊緣逐層手動勾畫ROI,ROI應(yīng)盡量包括整個病灶,注意避開病灶內(nèi)壞死、鈣化及氣體影等,最終得到整個瘤體感興趣體積(volume of interest,VOI)。第一位醫(yī)生(醫(yī)生1)放置ROI并進(jìn)行影像組學(xué)特征提取一次,1周后再進(jìn)行第二次ROI放置及特征提取,用于測量者自身一致性的評估;另一位醫(yī)生(醫(yī)生2)僅進(jìn)行ROI放置及特征提取一次,與醫(yī)生1的第一次測量進(jìn)行測量者間的一致性評估。

        所提取的影像組學(xué)特征主要分為三類:①一階統(tǒng)計特征;②形態(tài)學(xué)特征;③紋理特征。每例患者的術(shù)前CT圖像共提取182個影像組學(xué)特征(表1)。

        表1 提取的影像組學(xué)特征

        5.統(tǒng)計學(xué)分析

        患者臨床病理基線資料的比較:對患者臨床病理基線資料訓(xùn)練組與驗證組間的差異性比較依據(jù)數(shù)據(jù)特征采用卡方檢驗(年齡)、獨立樣本t檢驗或Mann-Whitney U檢驗進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析。

        觀察者自身及之間的一致性評估:采用組內(nèi)和組間相關(guān)系數(shù)(intra and interclass correlationcoefficients,ICCs)對醫(yī)生1自身和兩位測量者間的一致性進(jìn)行評價。采用醫(yī)生1的兩次測量數(shù)據(jù)計算測量者自身的ICC;采用醫(yī)生1的第一次測量結(jié)果與醫(yī)生2的測量結(jié)果計算測量者間的ICC。ICC>0.75認(rèn)為其一致性好。

        特征篩選和影像組學(xué)標(biāo)簽的建立:采用Lasso-logistic回歸模型篩選基于動脈期VOI提取的對乳腺癌三陰性狀態(tài)具有預(yù)測意義的影像組學(xué)特征。通過選取的特征與對應(yīng)加權(quán)系數(shù)乘積的線性組合依次形成每例患者的影像組學(xué)標(biāo)簽,并計算相應(yīng)值。

        影像組學(xué)標(biāo)簽預(yù)測效能的評價:應(yīng)用受試者工作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲線的曲線下面積(area under curve,AUC)評估建立的影像組學(xué)標(biāo)簽對乳腺癌三陰性狀態(tài)的鑒別預(yù)測效能,AUC越大證明其診斷效能越高。計算相應(yīng)的ROC曲線下面積(AUC)、敏感度、特異度,均包括95%置信區(qū)間的計算。以上分析的界值(cut-off points)以最大約登指數(shù)(youden index)(敏感度+特異度-1)確定。

        采用R軟件(版本:3.0.1;http://www.Rproject.org)進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析。加載相應(yīng)的程序包或函數(shù)完成相應(yīng)的統(tǒng)計檢驗。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

        結(jié) 果

        1.人口學(xué)及臨床特征

        共納入481例腫塊型乳腺浸潤性癌病例形成研究隊列,其中TNBC 50例,根據(jù)病例號,采用隨機數(shù)字法,按照樣本量1∶2隨機抽樣選取三陰性乳腺癌與非三陰性乳腺癌共計150例患者(90例作為訓(xùn)練組,60例作為驗證組)進(jìn)行分析,患者均為女性。TNBC患者的年齡為23~81歲,中位年齡49歲;NTNBC 患者的年齡為26~73歲,中位年齡49歲,兩組患者的年齡差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05,表2)。

        表2 乳腺癌患者的臨床資料及病理結(jié)果比較

        2.觀察者自身及之間的一致性評估

        基于醫(yī)生1與醫(yī)生2 提取的特征計算得出測量者間的一致性較好(ICC為0.785~0.998),基于醫(yī)生1兩次提取的特征計算得出測量者內(nèi)的一致性較好(ICC為0.812~0.998)。因此,下述分析均基于醫(yī)生1第一次提取的特征。

        3.影像組學(xué)標(biāo)簽的建立

        通過Lasso-Logistic回歸模型共篩選出具有非零系數(shù)的5個影像組學(xué)特征(圖1)。基于這些特征與之相應(yīng)的系數(shù)乘積的線性組合構(gòu)建影像組學(xué)標(biāo)簽(公式1)。訓(xùn)練組中,TNBC 組患者的影像組學(xué)標(biāo)簽值為-0.496(四分位數(shù)間距-0.707,-0.222),高于NTNBC組患者的-0.864(四分位數(shù)間距-1.031,-0.634),差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.001);驗證組中,TNBC組和NTNBC組患者的影像組學(xué)標(biāo)簽值分別為-0.603(四分位數(shù)間距-0.902,-0.346)和-0.899(四分位數(shù)間距-1.010,-0.768),差異也具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.001)。

        影像組學(xué)標(biāo)簽值=-2.61548+0.010178×compactness1-50.3070×GLZM_ZP+0.11981×GLSZM_SAHGLE+0.26238×band_max+1.43099×band_mean

        (1)

        4.預(yù)測效能評估

        本研究建立的影像組學(xué)標(biāo)簽對乳腺癌分子分型三陰性具有較好的預(yù)測效能。訓(xùn)練組中的AUC為0.766(95% CI:0.743~0.789),敏感度為0.667,特異

        圖1 采用Lasso-Logistic回歸模型對影像組學(xué)特征進(jìn)行篩選。a)縱坐標(biāo)為二項式偏差(binomial deviance),橫坐標(biāo)為log(lambda)。模型中使用十倍交叉驗證方法,通過調(diào)節(jié)不同參數(shù)lambda實現(xiàn)模型的二項式偏差最小,從而篩選出與三陰性乳腺癌相關(guān)聯(lián)的特征集合。本研究共篩選出5個特征;b)為特征篩選過程的系數(shù)收斂圖??v坐標(biāo)表示特征在模型中的各自系數(shù),橫坐標(biāo)為log(lambda)。垂直線對應(yīng)采用十折交叉驗證后擬合篩選出的非零特征,共篩選出5個特征。 圖2 影像組學(xué)標(biāo)簽對乳腺癌三陰性狀態(tài)預(yù)測的ROC曲線。a)訓(xùn)練組的ROC曲線;b)驗證組的ROC曲線。

        度為0.833,陽性預(yù)測值為0.655,陰性預(yù)測值為0.820;在驗證組中的AUC為0.758(95% CI:0.718~0.798),敏感度為0.65,特異度為0.925,陽性預(yù)測值為0.800,陰性預(yù)測值為0.822(圖2)。

        討 論

        通過本次研究,我們首次探討了基于術(shù)前分期CT的影像組學(xué)標(biāo)簽在術(shù)前鑒別TNBC與NTNBC的價值,可以為臨床治療決策提供參考信息。本研究回顧性分析的圖像,均為我院已有的用于乳腺癌術(shù)前分期的胸部增強CT圖像,并沒有額外增加患者的輻射劑量與經(jīng)濟負(fù)擔(dān),這對于術(shù)前分期CT獲得的主觀特征,影像組學(xué)方法對圖像信息的挖掘,具有附加的臨床價值。

        目前,乳腺癌臨床治療方案的制定主要依據(jù)分子分型,TNBC的生物學(xué)特征不同于其他類型的乳腺癌,相同治療方案的TNBC患者其反應(yīng)及預(yù)后也不盡相同,其原因是由于腫瘤的異質(zhì)性[11]。由于腫瘤生長過程中時間和空間存在差異性,病理活檢有時并不能代表完全的腫瘤組織特點,而影像組學(xué)標(biāo)簽由圖像中提取得到的定量化特征構(gòu)成,與腫瘤病灶的主觀定性特征相比,可以更全面、無創(chuàng)地定量描述腫瘤異質(zhì)性[12-14]。本研究聯(lián)合了5個CT圖像特征構(gòu)建影像組學(xué)標(biāo)簽,作為預(yù)測乳腺癌分子分型的影像生物標(biāo)志,成功將TNBC與NTNBC患者進(jìn)行分層(P<0.0001)。此外,本研究提取得到大量影像組學(xué)特征,在解決高通量計算中普遍面臨的預(yù)測因子篩選問題中,采用了一種懲罰估計技術(shù)——Lasso logistic回歸模型,以實現(xiàn)變量篩選,最終得到了由5個影像組學(xué)特征組成的影像組學(xué)標(biāo)簽,顯示了較好的預(yù)測效能。在此之前,相關(guān)學(xué)者基于乳腺X線攝影、磁共振的影像組學(xué)鑒別TNBC與NTNBC做了較多研究[15-17],但都沒有驗證。本研究通過將訓(xùn)練組得到的預(yù)判能力閾值用于驗證組進(jìn)行驗證,使實驗結(jié)果更可靠。同時,我們發(fā)現(xiàn)用于術(shù)前評估患者臨床分期的CT圖像,可以通過影像組學(xué)的方法進(jìn)一步挖掘并獲得圖像特征,這些特征構(gòu)建的標(biāo)簽在預(yù)測三陰性乳腺癌中有較高的特異度(訓(xùn)練組為0.833,驗證組為0.925)。對比乳腺癌其他分子分型,TNBC對靶向治療及內(nèi)分泌治療效果差,對化療敏感性較高,而化療具有潛在的毒性,為了使化療得到合理的運用,降低潛在風(fēng)險,影像組學(xué)標(biāo)簽的高特異度可能會為乳腺癌個體化治療帶來額外的價值。分期CT屬于臨床常規(guī)檢查,不會增加患者的輻射劑量和經(jīng)濟負(fù)擔(dān),可為臨床診療提供額外的信息,因此具有一定的臨床應(yīng)用價值。

        本研究有一定的局限性:首先,這是對單個機構(gòu)獲得的圖像進(jìn)行回顧性分析。在后續(xù)研究中,需增大樣本量,利用多中心數(shù)據(jù)對本研究結(jié)果進(jìn)行驗證;其次,本研究基于臨床分期CT進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,未針對乳腺病灶進(jìn)行數(shù)據(jù)采集優(yōu)化。

        綜上所述,基于術(shù)前分期CT建立的影像組學(xué)標(biāo)簽有助于乳腺癌分子分型及TNBC與NTNBC的鑒別,這是術(shù)前常規(guī)胸部增強CT掃描在輔助臨床分期之外的附加臨床價值,可為臨床治療決策提供參考。

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