基于术前MRI影像组学对IDH野生型胶质母细胞瘤患者总生存期的预测

来源 :中国医学装备大会暨2022医学装备展览会论文汇编(上册 | 被引量 : 0次 | 上传用户:zhuyun
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目的:本研究旨在开发一种适用于异柠檬酸脱氢酶(isocitrate dehydrogenase,IDH)野生型胶质母细胞瘤(glioblastoma,GBM)患者进行术前预后预测的影像组学模型,并为不同患者的临床决策提供个性化帮助。方法:根据2021年世界卫生组织中枢神经肿瘤的分类,从武汉大学中南医院以及癌症基因组图谱(The cancer genome atlas,TCGA)/癌症影像档案(The Cancer Imaging Archive,TCIA)公共数据库中共获142名IDH野生型GBM患者的临床及影像资料,随机分为训练组和验证组,其中训练组中有100名患者,验证组中有42名患者。首先,采用单变量Cox回归分析筛选出与其总生存期相关的具有意义的临床特征。然后在T1加权增强图像(contrast-enhanced T1-weighted image,CE-T1WI)、T2加权图像(T2-weighted image,T2WI)和T2加权液体衰减反转恢复(T2-weighted fluid-attenuated inversion recovery,T2-FLAIR)核磁共振成像图像上,勾画肿瘤最大范围(包括肿瘤区域及肿瘤周围水肿区域)作为感兴趣区(region of interest,ROI)。从ROI中提取影像组学特征。随后,依次使用类间和类内相关系数(inter-and intra-class correlation coefficients,ICC)分析、斯皮尔曼相关分析、单变量Cox和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)Cox回归进行特征选择和影像组学特征的构建。通过整合影像组学特征和选定的临床因素,以建立组合模型。用Kaplan-Meier分析验证模型的判别能力,用C指数(concordance index,C-index)评价预测的一致性。最后,生成影像组学特征+临床特征诺模图进行个性化预后分析,然后使用校准曲线进行验证。结果:临床特征分析筛选出4个危险因素。ICC、斯皮尔曼相关分析、单变量Cox和LASSO-Cox分析相结合,选择出了8个影像组学特征,构成了影像组学标签。影像组学模型和组合模型均能将患者分为低风险和高风险两组,结果具有显著差异(训练组和测试组分别为P <0.001和P <0.05),并获得了良好的预测一致性(C-index=0.74-0.86)。此外评估模型预测和实际观测之间的差异,在一年生存率和两年生存率方面,校准图显示了良好的一致性。结论:对于最新分类为IDH野生型GBM患者,影像组学是一种独立的术前无创预测预后工具。结合影像组学特征和临床因素构建的组合诺模图,可以预测IDH野生型GBM患者的预后情况,这可能可以为该类患者的治疗指南提供新的补充。
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