【摘 要】
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目的:建立基于18F-FDG PET/CT的影像组学模型预测高级别浆液性卵巢癌患者Ki-67表达;同时,运用生境分析技术手段处理PET图像,提高模型预测能力。探究生境影像组学模型对患者无进展生存期的意义。资料和方法:回顾性收集于2013年至2019年间在中国医科大学附属盛京医院进行手术治疗且经病理证实为高级别浆液性卵巢癌的患者共计161例。患者在治疗前进行18F-FDG PET/CT检查。采用随机
【基金项目】
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国家自然科学基金（82171910）; 辽宁省自然科学基金（2019-MS-373）; 沈阳市中青年科技创新人才支持计划（RC210138）
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目的:建立基于18F-FDG PET/CT的影像组学模型预测高级别浆液性卵巢癌患者Ki-67表达;同时,运用生境分析技术手段处理PET图像,提高模型预测能力。探究生境影像组学模型对患者无进展生存期的意义。资料和方法:回顾性收集于2013年至2019年间在中国医科大学附属盛京医院进行手术治疗且经病理证实为高级别浆液性卵巢癌的患者共计161例。患者在治疗前进行18F-FDG PET/CT检查。采用随机分组的方式（7:3）将161例患者分为训练组和验证组。基于PET图像勾画肿瘤边缘,得到肿瘤感兴趣区域（ROI）后,运用大津阈值分割算法（Otsu）处理肿瘤感兴趣区域,将其分为两个子区域,分别命名为肿瘤高代谢亚区及肿瘤低代谢亚区。基于整个肿瘤感兴趣区域和两个子区域分别提取影像组学特征。进行特征降维,用来筛选出有意义的特征,进行预测Ki-67表达的机器学习模型的建立。同时,我们对患者进行随访,探究生境影像组学模型对高级别浆液性卵巢癌患者的无进展生存期的分层能力。结果:采用随机分组方法形成的训练组与验证组之间临床特征并无显著的统计学差异（p＞0.05）。与从整个肿瘤中提取纹理特征构建的影像组学模型相比,运用生境分析法生成纹理特征所构建的模型能够更好地预测高级别浆液性卵巢癌患者的Ki-67状态（训练组AUC分别为0.835和0.767,p＜0.001）,生境影像组学模型有望成为预测高级别浆液性卵巢癌患者Ki-67状态的无创手段。同时,生境影像组学模型是高级别浆液性卵巢癌患者的无进展生存期的预测因子（p＜0.001）。结论:我们发现了一个生境影像组学模型,它可以进行高级别浆液性卵巢癌患者的无进展生存期分层,与肿瘤组织中Ki-67的表达有关。
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