基于18F-FDG PET/CT的影像组学构建子宫内膜癌淋巴结转移风险及子宫内膜癌总生存期预测模型研究

来源 :中国医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:manaijin
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目的:1子宫内膜癌是女性常见恶性肿瘤。尽管预后良好,但仍有高达15-20%的患者出现复发,复发后的生存率较低。淋巴结转移是子宫内膜癌的不良预后指标,而淋巴结清扫术尚未证明能降低早期子宫内膜癌患者的复发及死亡风险,还可能增加下肢水肿的风险。故术前无创且便捷的预测淋巴结转移十分重要。本研究欲结合临床信息及术前PET/CT组学信息构建预测子宫内膜癌淋巴结转移模型。2本研究欲结合临床及PET/CT组学信息构建预测子宫内膜癌3年,5年生存模型。研究方法:1.1回顾性收集2012年7月1日至2018年12月31日期间于中国医科大学附属盛京医院完善PET/CT,且后续行全子宫双附件切除+淋巴结清扫(盆腔±主动脉旁)术的子宫内膜癌患者,经纳入排除标准筛选病例。1.2收集临床信息(年龄、绝经状态、血清CA125水平、肿瘤最大直径、18F-FDG PET/CT提示淋巴结状态、病理诊断及组织学分化程度、术后淋巴结转移状态)。应用Logistic回归模型筛选与术后淋巴结转移相关的临床信息。1.3提取PET/CT图像,勾画感兴趣区,在其内提取肿瘤代谢参数(SUV max、SUV mean、MTV、TLG)及组学特征。应用Logistic回归模型筛选与术后淋巴结转移相关的代谢信息。应用Logistic回归模型筛选与术后淋巴结转移相关的PET和CT组学特征,进一步应用LASSO回归和十字交叉验证筛选最佳PET和CT组学特征并构建PET和CT组学标签。1.4构建模型:临床模型,临床+代谢参数模型,临床+PET组学标签模型,临床+CT组学标签模型。计算不同模型受试者工作曲线下面积,绘制校准曲线,筛选最优模型。1.5应用最优模型构建预测子宫内膜癌术后淋巴结转移的列线图。2.1回顾性收集2012年7月1日至2018年12月31日期间于中国医科大学附属盛京医院治疗,且治疗前完善PET/CT的子宫内膜癌患者,经纳入排除标准筛选病例。2.2收集临床信息包括:年龄、绝经状态、血清CA125水平、肿瘤最大直径、病理诊断及组织学分化程度、淋巴结转移状态、肌层浸润深度、淋巴血管间隙浸润状态、宫颈间质受累情况。应用COX回归模型筛选与总生存相关的临床信息。2.3提取PET/CT图像,勾画感兴趣区,在其内提取肿瘤代谢参数(SUV max、SUV mean、MTV、TLG)及组学特征。应用COX回归模型筛选与总生存相关的代谢信息。应用COX回归模型筛选与总生存相关的PET和CT组学特征,进一步应用LASSO回归和十字交叉验证筛选最佳PET和CT组学特征并构建PET和CT组学标签。绘制生存曲线明确所建立标签与预后的相关性。2.4构建模型:选择预后相关的信息分别构建模型。计算不同模型一致性指数,绘制校准曲线,筛选最优模型。2.5应用最优模型构建预测子宫内膜癌3年,5年生存期的列线图。结果:1.1经纳入排除标准后共纳入311例子宫内膜癌患者,按7:3随机分配至训练集221人,验证集90人。一般特征组间无差异。1.2单因素Logistic回归模型显示CA125、肿瘤最大径、PET高代谢与淋巴结转移相关(P<0.05)。1.3单因素Logistic回归模型显示Volume、TLG与淋巴结转移相关(P<0.05)。在λ=0.0190时从PET组学特征中选择24个特征构建PET组学标签。在λ=0.0036时从CT组学特征中选择7个特征构建CT组学标签。1.4训练集中PET组学标签+临床模型的AUC为0.916(95%可信区间0.867-0.963,敏感度:0.762,特异度:0.939),优于其他模型。验证集中PET组学标签+临床模型的AUC为0.796(95%CI:0.629-0.904,敏感度:0.722,特异度:0.764),优于其他模型。1.5基于临床信息及PET组学标签构建预测子宫内膜癌术后淋巴结转移的列线图。2.1经纳入排除标准后共纳入311例子宫内膜癌患者,按7:3随机分配至训练集224人,验证集87人。一般特征组间无差异。2.2单因素COX回归模型显示血清CA125水平、淋巴结转移、肌层浸润、淋巴血管间隙浸润状态与总生存相关(P<0.05)。2.3单因素COX回归模型代谢参数均与总生存期无关(P>0.05)。在λ=0.0140时从PET组学特征中选择8个特征构建PET组学标签。在λ=0.0021时从CT组学特征中选择7个特征构建CT组学标签。PET标签低分类和CT标签低分类提示预后较好。2.4构建临床模型、临床+PET标签模型、临床+CT标签模型。临床+PET标签模型在训练集中的一致性指数为0.88(95%CI:0.85-0.91),验证集中为0.84(95%CI:0.74-0.92),均优于其他模型。2.5基于临床信息及PET组学标签构建预测子宫内膜癌3年、5年生存的列线图。结论:1我们通过回顾中国医科大学附属盛京医院明确诊断为子宫内膜癌的311例患者的术前PET/CT图像,通过提取、筛选、比较选取预测淋巴结转移效能最高的PET组学特征,构建组学标签融入临床信息建立预测淋巴结转移模型,首次构建了一种基于无创的PET影像组学的列线图,其预测淋巴结转移效能良好,可以术前评估子宫内膜癌患者个体淋巴结转移风险,提供个体化的治疗指导。其临床应用价值还需要更多前瞻性多中心研究进一步验证。2从PET/CT图像的PET和CT图像中提取的影像组学特征标签,能定量表征肿瘤内异质性,与子宫内膜癌患者的总生存相关。与单独使用临床特征或其与CT影像组学特征标签结合的模型相比,临床和PET影像组学特征标签在子宫内膜癌患者总生存期中的预测准确性及效能较高。基于此模型的列线图是预测子宫内膜癌患者3年,5年生存期存的有效工具。
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