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    基于常規(guī)MRI的影像組學(xué)預(yù)測(cè)腦膠質(zhì)瘤IDH突變的效果分析

    2022-03-05 01:12:12靖,李可,敬洋,王芳,陳
    局解手術(shù)學(xué)雜志 2022年2期
    關(guān)鍵詞:特征模型研究

    楊 靖,李 可,敬 洋,王 芳,陳 偉

    [1.陸軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院放射科,重慶 400038;2.慧影醫(yī)療科技(北京)股份有限公司科研組,北京 100192]

    腦膠質(zhì)瘤是最常見(jiàn)的原發(fā)性顱內(nèi)腫瘤,占成人惡性原發(fā)性腦腫瘤的75%,發(fā)病率及病死率較高[1-3]。2016年WHO中樞神經(jīng)系統(tǒng)指南表明,膠質(zhì)瘤的診斷應(yīng)主要基于分子生物標(biāo)志物[4]。IDH突變?cè)谀X膠質(zhì)瘤的分型中尤為重要,2021版WHO分型更強(qiáng)調(diào)了IDH突變?cè)诜中椭械闹匾訹5]。有研究表明,IDH突變型腦膠質(zhì)瘤患者的預(yù)后優(yōu)于IDH野生型患者[6-7]。因此,研究IDH突變對(duì)于臨床具有重要意義,術(shù)前準(zhǔn)確識(shí)別腦膠質(zhì)瘤患者的IDH突變狀態(tài)對(duì)于預(yù)測(cè)其預(yù)后和設(shè)計(jì)個(gè)性化治療策略至關(guān)重要。

    免疫組織化學(xué)和基因組序列分析可以檢測(cè)術(shù)后IDH突變狀態(tài)[8],但目前尚無(wú)術(shù)前檢測(cè)IDH突變狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)。多種常規(guī)和定量MRI方法已被納入放射組學(xué)用于預(yù)測(cè)IDH突變狀態(tài)[9-10],這類(lèi)方法具有較高的可靠性,但需要先進(jìn)的成像技術(shù)、復(fù)雜的操作方法和后處理技術(shù),不利于臨床應(yīng)用。因此,本研究提取常規(guī)MRI特征,利用影像組學(xué)建立術(shù)前預(yù)測(cè)模型,評(píng)估基于常規(guī)MRI的影像組學(xué)分析預(yù)測(cè)腦膠質(zhì)瘤IDH突變的效果,以期實(shí)現(xiàn)術(shù)前準(zhǔn)確、無(wú)創(chuàng)地預(yù)測(cè)IDH突變狀態(tài)。

    1 資料與方法

    1.1 臨床資料

    回顧性分析2016年1月至2019年12月陸軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院259例腦膠質(zhì)瘤患者的臨床資料。納入標(biāo)準(zhǔn):①經(jīng)術(shù)后病理證實(shí)為腦膠質(zhì)瘤;②術(shù)前1周行增強(qiáng)MRI掃描;③患者病理報(bào)告包含IDH基因型信息,IDH基因突變信息由分子檢測(cè)確定。排除標(biāo)準(zhǔn):①伴有其他全身性疾病;②MRI序列中缺少FLAIR或CE-T1WI序列;③圖像質(zhì)量欠佳,影響觀察及勾畫(huà)。最終共172例患者納入本研究(82例IDH突變型和90例IDH野生型)。本研究獲得了陸軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院倫理委員會(huì)的批準(zhǔn)(批準(zhǔn)號(hào):KY2020038),并免除了患者知情同意要求。

    1.2 MRI圖像采集

    所有患者都經(jīng)3T TrioTim磁共振成像系統(tǒng)(德國(guó),西門(mén)子)8通道頭矩陣線(xiàn)圈掃描,磁共振成像包括以下序列:T1WI、T2WI、FLAIR和CE-T1WI。分割或標(biāo)記的順序如下:軸向FLAIR(TE=76 ms/2 680 ms,TR=7 800 ms,采集矩陣=256×192,視場(chǎng)=240×240,切片厚度5 mm);CE-T1WI(TE=3 ms,TR=459 ms,采集矩陣=320×218,視場(chǎng)=216×218,切片厚度2 mm)。

    1.3 圖像分割和特征提取

    所有MRI數(shù)據(jù)均上傳至RadCloud平臺(tái)[慧影醫(yī)療科技(北京)股份有限公司]進(jìn)行感興趣區(qū)域勾畫(huà),選擇FLAIR和CE-T1WI圖像進(jìn)行圖像分割。FLAIR可顯示腫瘤水腫及病灶范圍[11],CE-T1WI可顯示腫瘤實(shí)質(zhì)及壞死改變[12]。根據(jù)勾畫(huà)標(biāo)準(zhǔn)[13]并結(jié)合實(shí)際操作可能性,本研究選擇對(duì)腦膠質(zhì)瘤整個(gè)病灶(包括水腫)進(jìn)行勾畫(huà)。由2名神經(jīng)影像醫(yī)師采用盲法(不知道患者臨床信息及病理結(jié)果)對(duì)病灶進(jìn)行半自動(dòng)勾畫(huà),并直觀比較勾畫(huà)結(jié)果,如果有差異則由這2名醫(yī)師討論后得出最終感興趣區(qū)域勾畫(huà)結(jié)果。采用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intra-group correlation coefficient,ICC)評(píng)價(jià)2名醫(yī)師分別勾畫(huà)的感興趣區(qū)域組學(xué)特征的一致性,將比較討論后得出的最終勾畫(huà)數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提取及組學(xué)分析。感興趣區(qū)域勾畫(huà)的示例見(jiàn)圖1。

    a:原始FLAIR圖像;b:原始CE-T1WI圖像;c:在FLAIR上勾畫(huà)病灶;d:在CE-T1W上勾畫(huà)病灶;e~h:將勾畫(huà)的圖像進(jìn)行三維重建,證明最終勾畫(huà)的是感興趣區(qū)域的三維立體圖像

    1.4 放射特征選擇和模型構(gòu)建

    為了避免模型過(guò)擬合和多重共線(xiàn)性的問(wèn)題,采用以下三種方法對(duì)提取的MRI特征進(jìn)行降維:首先,采用方差閾值法進(jìn)行特征降維,留下閾值大于0.8的特征;其次,利用單變量特征選擇法,篩選不顯著的特征(P>0.05則刪除);最后,通過(guò)最小絕對(duì)收縮和選擇算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)選出與IDH突變狀態(tài)最相關(guān)的指標(biāo),并得到這些指標(biāo)的權(quán)重。上述降維方法集中執(zhí)行5次,采用五折交叉驗(yàn)證法進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。使用以下公式計(jì)算每例患者的放射評(píng)分,放射評(píng)分作為影像組學(xué)特征的綜合體現(xiàn),納入后續(xù)模型構(gòu)建。放射評(píng)分的計(jì)算公式為:放射評(píng)分=截距+特征1×相關(guān)系數(shù)1+…+特征n×相關(guān)系數(shù)n。

    諾莫圖可以反映各影響因素在腦膠質(zhì)瘤IDH突變預(yù)測(cè)中的價(jià)值,根據(jù)諾莫圖結(jié)果可以證明放射組學(xué)特征在預(yù)測(cè)腦膠質(zhì)瘤IDH突變上起最主要作用。在模型驗(yàn)證過(guò)程中,構(gòu)建模型的諾莫圖,并通過(guò)接收機(jī)工作特性分析評(píng)估每個(gè)模型的預(yù)測(cè)能力。此外,繪制校準(zhǔn)曲線(xiàn)以評(píng)估模型預(yù)測(cè)的IDH突變狀態(tài)和實(shí)際的IDH突變狀態(tài)之間的一致性。

    1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

    用R軟件3.6.5對(duì)放射組學(xué)特征進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。年齡經(jīng)正態(tài)分布檢驗(yàn)為非正態(tài)分布數(shù)據(jù),采用K-W檢驗(yàn),其余分類(lèi)變量采用χ2檢驗(yàn)或Fisher精確檢驗(yàn)。采用受試者工作特征(receiveroperatingcharacteristic,ROC)曲線(xiàn)分析計(jì)算曲線(xiàn)下面積(areaunderthecurve,AUC)、精確度、靈敏度、特異度、F1評(píng)分等指標(biāo),評(píng)價(jià)模型的預(yù)測(cè)效果。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 臨床特征

    IDH突變型患者和IDH野生型患者癲癇、WHO分級(jí)、影像所見(jiàn)強(qiáng)化及水腫比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05),而其他臨床變量差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05),見(jiàn)表1。將具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的4個(gè)臨床因素納入臨床高危因素,進(jìn)入后續(xù)模型構(gòu)建。感興趣區(qū)域組學(xué)特征的一致性結(jié)果顯示,CE-T1WI的ICC為0.78~1.00,F(xiàn)LAIR的ICC為0.63~1.00,一致性較高,勾畫(huà)結(jié)果可以用于后續(xù)特征選擇分析。

    表1 IDH野生型與IDH突變型患者的臨床特征

    2.2 特征提取結(jié)果

    在特征提取中,從每例患者的FLAIR和CE-T1WI序列上各提取1 409個(gè)定量放射組學(xué)特征,包括270個(gè)一階特征、14個(gè)形狀特征、360個(gè)灰度共生矩陣特征、210個(gè)灰度相關(guān)矩陣(GLDM)特征、240個(gè)灰度游程矩陣(GLRLM)特征、75個(gè)鄰域灰度差矩陣(NGTDM)特征和240個(gè)灰度大小區(qū)域矩陣(GLSZM)特征。采用方差閾值法、單變量特征選擇法和LASSO對(duì)圖像特征進(jìn)行降維,最終共選出20個(gè)最顯著特征。最終選出的20個(gè)特征見(jiàn)表2,特征選擇采用的LASSO方法見(jiàn)圖2。

    表2 最終選出的最顯著特征

    2.3 模型的建立及評(píng)估

    基于篩選得到的2個(gè)序列的組學(xué)特征以及4個(gè)臨床高危因素建立多因素Logistic回歸模型,基于2個(gè)序列篩選得到的組學(xué)特征建立單因素Logistic回歸模型,分別是單因素(FLAIR)組學(xué)特征Logistic回歸模型、單因素(CE-T1WI)組學(xué)特征Logistic回歸模型。結(jié)果顯示影像組學(xué)特征聯(lián)合臨床高危因素的多因素Logistic回歸模型擁有更好的診斷效能。多因素Logistic回歸模型的諾莫圖見(jiàn)圖3,模型的具體參數(shù)見(jiàn)表3。多因素Logistic回歸模型在訓(xùn)練集中的AUC為0.833(95%CI:0.778~0.889),在測(cè)試集中的AUC為0.753(95%CI:0.628~0.895),見(jiàn)圖4、表4。結(jié)果表明,放射評(píng)分、WHO分級(jí)、影像所見(jiàn)強(qiáng)化及水腫皆與IDH突變相關(guān),從訓(xùn)練集與測(cè)試集的諾莫圖可以看出,放射評(píng)分與IDH突變密切相關(guān);基于FLAIR與T1增強(qiáng)的多因素Logistic回歸結(jié)果優(yōu)于單因素Logistic回歸模型,同時(shí)也表明基于常規(guī)MRI序列的影像組學(xué)模型對(duì)IDH突變狀態(tài)的預(yù)測(cè)效果較好。

    表4 模型結(jié)果

    a:LASSO回歸模型中采用10倍交叉驗(yàn)證選擇最佳調(diào)優(yōu)參數(shù)(λ);b:利用λ獲得20個(gè)非零系數(shù)影像組學(xué)特征(每條彩線(xiàn)代表其系數(shù)的變化情況)

    a:訓(xùn)練集;b:測(cè)試集

    表3 多因素Logistic回歸模型的具體參數(shù)

    2.4 模型的驗(yàn)證

    本研究中,校準(zhǔn)曲線(xiàn)顯示模型在訓(xùn)練集和測(cè)試集中的預(yù)測(cè)情況與實(shí)際情況的吻合度高,說(shuō)明模型預(yù)測(cè)的腦膠質(zhì)瘤IDH突變與臨床實(shí)際符合度高,本模型的準(zhǔn)確性及可靠性較高。校準(zhǔn)曲線(xiàn)見(jiàn)圖5。

    3 討論

    本研究成功構(gòu)建了基于常規(guī)MRI影像組學(xué)特征的高性能模型,以預(yù)測(cè)膠質(zhì)瘤IDH突變狀態(tài),達(dá)到術(shù)前準(zhǔn)確、無(wú)創(chuàng)預(yù)測(cè)的目的。在感興趣區(qū)域勾畫(huà)時(shí),本研究為證明不同醫(yī)師勾畫(huà)結(jié)果的一致性,采用ICC檢驗(yàn)評(píng)估了不同醫(yī)師的勾畫(huà)結(jié)果,結(jié)果顯示一致性良好。在模型構(gòu)建時(shí),本研究設(shè)計(jì)了3個(gè)模型進(jìn)行對(duì)比分析。以上結(jié)果表明,影像組學(xué)模型在預(yù)測(cè)腦膠質(zhì)瘤IDH突變狀態(tài)方面具有較好的診斷效能,通過(guò)構(gòu)建諾莫圖發(fā)現(xiàn),影像組學(xué)特征在腦膠質(zhì)瘤IDH突變預(yù)測(cè)中具有重要價(jià)值。同時(shí),本研究采用校準(zhǔn)曲線(xiàn)來(lái)驗(yàn)證模型預(yù)測(cè)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果的吻合程度,結(jié)果顯示該模型在腦膠質(zhì)瘤IDH預(yù)測(cè)中的準(zhǔn)確性、可靠性較高。

    a:訓(xùn)練集;b:測(cè)試集

    a:訓(xùn)練集;b:測(cè)試集

    影像組學(xué)通過(guò)高通量提取圖像特征,并使用生物信息學(xué)工具將數(shù)字圖像轉(zhuǎn)換為可挖掘的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析[14]。有研究顯示,放射組學(xué)在識(shí)別預(yù)后、預(yù)測(cè)生物標(biāo)志物以及預(yù)測(cè)分子亞群和通路活動(dòng)方面具有較大潛力[15-16]。已有許多影像組學(xué)方面的研究集中于預(yù)測(cè)膠質(zhì)瘤中的IDH突變狀態(tài)。一項(xiàng)薈萃分析顯示,在訓(xùn)練集中預(yù)測(cè)IDH突變的敏感性和特異性分別為0.88和0.86,在驗(yàn)證集中則分別為0.83和0.85[17],結(jié)果表明影像組學(xué)在術(shù)前預(yù)測(cè)膠質(zhì)瘤IDH突變方面具有較高的診斷準(zhǔn)確性,證明構(gòu)建膠質(zhì)瘤術(shù)前預(yù)測(cè)模型具有可行性。同時(shí),有研究采用2HG磁共振波譜進(jìn)行建模,因?yàn)槠渚哂懈叩木C合靈敏度[18-19]。因IDH突變與2HG直接相關(guān),突變的IDH蛋白會(huì)產(chǎn)生假定的腫瘤代謝物D-2HG[20]。磁共振波譜作為一種預(yù)測(cè)IDH突變的無(wú)創(chuàng)方法,因其診斷準(zhǔn)確性高而引起了放射科醫(yī)生的關(guān)注。以往的影像組學(xué)模型在腫瘤分級(jí)、分類(lèi)和侵襲性測(cè)定中顯示出較高的診斷性能。然而,這些研究采用的序列復(fù)雜,MRI采集時(shí)間長(zhǎng),對(duì)技師的要求高,導(dǎo)致此類(lèi)研究在臨床大范圍推廣受限??紤]到以前研究的局限性,本研究使用FLAIR和CE-T1WI等常規(guī)序列開(kāi)發(fā)了一個(gè)多參數(shù)磁共振影像組學(xué)模型。結(jié)果表明,該影像組學(xué)模型的精確度、靈敏度和特異度均較高,利于臨床推廣及應(yīng)用。

    近年來(lái),多參數(shù)影像組學(xué)模型引起了放射醫(yī)學(xué)研究界的關(guān)注。近期的一項(xiàng)研究表明,在127例低級(jí)別膠質(zhì)瘤患者中,多參數(shù)磁共振影像組學(xué)模型在腫瘤分級(jí)和IDH突變狀態(tài)的診斷性能方面有所提高[21]。另一項(xiàng)研究顯示,多參數(shù)磁共振成像的影像組學(xué)特征預(yù)測(cè)膠質(zhì)瘤IDH基因型的準(zhǔn)確性為0.823,AUC為0.770[22]。與單因素模型相比,多因素模型往往更準(zhǔn)確,具有更好的診斷性能。本研究使用常規(guī)的磁共振FLAIR和CE-T1WI兩個(gè)序列,與其他先進(jìn)的成像技術(shù)相比,這兩種序列很常見(jiàn),對(duì)操作技術(shù)要求不高,掃描時(shí)間短,可重復(fù)性高,因此更利于臨床推廣。

    本研究也存在局限:首先,本研究為單中心臨床數(shù)據(jù),缺乏外部驗(yàn)證,考慮到這一點(diǎn),在下一步腦膠質(zhì)瘤研究中我們將納入多中心數(shù)據(jù);其次,作為一項(xiàng)影像組學(xué)研究,本研究樣本量較小。但本研究在這一百多例患者的基礎(chǔ)上就可以達(dá)到準(zhǔn)確的ROC,校準(zhǔn)曲線(xiàn)也驗(yàn)證了模型的準(zhǔn)確性及可靠性,所以還是有一定的參考價(jià)值。在未來(lái)的研究中,我們會(huì)增加多中心數(shù)據(jù),延長(zhǎng)選擇研究對(duì)象的時(shí)間,擴(kuò)大樣本量。

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