【摘 要】
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第一部分不同肿瘤分割方法对宫颈鳞癌同步放化疗后复发转移风险预测模型效能的影响目的:对比研究基于肿瘤最大层面及全瘤体ADC图的影像组学模型在预测宫颈鳞癌同步放化疗后复发转移风险的有效性。方法:回顾性分析2016年9月至2020年1月我院135例局部晚期宫颈鳞癌病例,患者均行同步放化疗,治疗前均采用3T磁共振进行MR检查。根据随访结果将患者分为复发转移组（n=40）及非复发转移组（n=95）记录放化疗
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第一部分不同肿瘤分割方法对宫颈鳞癌同步放化疗后复发转移风险预测模型效能的影响目的:对比研究基于肿瘤最大层面及全瘤体ADC图的影像组学模型在预测宫颈鳞癌同步放化疗后复发转移风险的有效性。方法:回顾性分析2016年9月至2020年1月我院135例局部晚期宫颈鳞癌病例,患者均行同步放化疗,治疗前均采用3T磁共振进行MR检查。根据随访结果将患者分为复发转移组（n=40）及非复发转移组（n=95）记录放化疗后无复发时间间隔（Recurrence Free Interval,RFI）。采用3D-slicer软件在ADC图上分别手动勾画肿瘤最大层面ROI（2D ROI）及全瘤体ROI（3D ROI）,按7:3的比例将135例患者随机分为训练集和测试集,通过影像组学软件对提取的数据进行标准化、降维及特征值筛选,基于放射组学特征建立自动编码器AE（Auto-Encoder）模型进行评估,综合模型在训练集、交叉验证集和测试集的准确性、敏感性、特异性来决定一个模型的最优组合,通过受试者工作特征曲线（ROC）对基于肿瘤最大层面ADC图及全瘤体ADC图的影像组学模型进行诊断性能比较。结果:最终筛选出基于放射组学特征较为稳定模型是AE模型,3D ROI组的AE模型在测试集的AUC和准确性分别为0.801和0.675,敏感性和特异性分别为0.536和1.000,阴性预测值和阳性预测值分别为0.48和1.000;2D ROI组的AE模型在测试集的AUC和准确性分别为0.747和0.825,敏感性和特异性分别为0.928和0.583,阴性预测值和阳性预测值分别为0.778和0.839。小结:本实验中,自动编码器模型对宫颈癌同步放化疗后发生复发转移风险的预测效能最好,3D ROI预测模型的AUC值高于2D ROI,值得进一步开发验证。第二部分基于全瘤体ADC图的临床-放射组学模型在预测宫颈鳞癌同步放化疗后复发转移中的应用目的:建立基于全瘤体ADC图的临床-放射组学模型评价其在预测宫颈鳞癌同步放化疗后发生复发转移风险的效能。方法:回顾性分析2016年9月至2020年1月我院135例局部晚期宫颈鳞癌病例,患者均行同步放化疗,治疗前均采用3T磁共振进行MR检查。根据随访结果将患者分为复发转移组（n=40）及非复发转移组（n=95）。记录每个患者的临床信息及影像特征包括年龄、鳞状上皮细胞癌抗原（SCC-Ag）、全身免疫炎症指数（SII）、复发转移部位、FIGO分期、增强程度、增强模式。采用3D-slicer软件在ADC图上手动勾画全瘤体ROI,按7:3的比例将135例患者随机分为训练集和测试集,通过影像组学软件提取组学纹理特征,首先采用数据增强方案,然后对数据进行标准化、降维及特征值筛选,基于放射组学特征、结合临床及放射组学特征分别建立配对自动编码器AE（Paired Auto-Encoder）模型,综合模型在训练集、交叉验证集和测试集的准确性、敏感性、特异性来决定一个模型的最优组合,通过受试者工作特征曲线（ROC）分析评估不同模型的诊断性能。结果:基于放射组学特征的AE模型在训练集和交叉验证集的AUC和准确性分别为0.845和78.6%、0.728和67.2%,在测试集的AUC和准确性为0.969和91.2%,敏感性和特异性为92%和88.9%,阴性预测值和阳性预测值为80%和95.8%。基于放射组学和临床特征的AE模型在训练集和交叉验证集的AUC和准确性分别为0.854和76.5%、0.944和86.2%,在测试集的AUC和准确性可达到0.992和94.3%,敏感性和特异性分别为92.3%和100%,阴性预测值和阳性预测值分别为81.8%和100%。小结:1.FIGO分期、SCC-Ag、增强程度、强化方式均是预测宫颈癌复发转移的独立危险因素。2.结合放射组学特征与临床特征的自动编码器模型在预测局部晚期宫颈鳞癌同步放化疗后复发转移风险具有较高的诊断效能和准确性,具有较好的可靠性和稳定性。结论:1.本实验中,自动编码器模型对宫颈癌同步放化疗后发生复发转移风险的预测效能最好,3D ROI预测模型的AUC值高于2D ROI,值得进一步开发验证。2.结合放射组学特征与临床特征的自动编码器模型在预测局部晚期宫颈鳞癌同步放化疗后复发转移风险中具有较高的诊断效能和准确性,具有较好的可靠性和稳定性,可作为指导临床治疗决策的有效工具。
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