山东大学学报 (医学版) ›› 2021, Vol. 59 ›› Issue (11): 53-60.doi: 10.6040/j.issn.1671-7554.0.2021.0997
宋珍珍1,2,孙小玲3,李海鸥1,王芳1,张冉4,于德新1
SONG Zhenzhen1,2, SUN Xiaoling3, LI Haiou1, WANG Fang1, ZHANG Ran4, YU Dexin1
摘要: 目的 探讨胶质瘤及瘤周水肿(PTE)MRI影像组学在评估肿瘤复发中的价值。 方法 选取山东大学齐鲁医院2013年1月至2020年12月经术后病理证实的胶质瘤患者120例,包括55例复发和65例无复发患者,根据术前T2WI和T1WI增强图像对肿瘤和PTE进行三维容积感兴趣区勾画,并按照8∶2的比例分为训练组和验证组,分析两者及联合的组学特征与肿瘤复发的关系。使用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)与准确性矩阵,比较和评价不同影像组学模型的训练结果。 结果 对于PTE,K临近法(KNN)分类器预测效能最好:训练组AUC值、敏感度、特异度分别为0.910、0.84、0.88,验证组分别为0.916、0.82、0.93。对于肿瘤,逻辑回归(LR)分类器预测效能最好:训练组AUC值、敏感度和特异度分别为0.777、0.69、0.67,验证组分别为0.758、0.82、0.92。当肿瘤+PTE联合时,逻辑回归(LR)分类器预测效能最好:训练组AUC值、敏感度、特异度为0.977、0.88、0.89,验证组则为0.841、0.73、0.83。 结论 胶质瘤PTE和肿瘤影像组学特征在预测胶质瘤术后复发方面具有一定的价值,其中PTE的KNN组学模型效能最佳。
中图分类号:
[1] Ostrom QT, Patil N, Cioffi G, et al. CBTRUS statistical report: primary brain and other central nervous system tumors diagnosed in the United States in 2013-2017[J]. Neuro Oncol, 2020, 22(12 suppl 2): 1-96. [2] 中国医师协会神经外科医师分会脑胶质瘤专业委员会.胶质瘤多学科诊治(MDT)中国专家共识[J]. 中华神经外科杂志, 2018, 34(2): 113-118. [3] Kim CS, Jung S, Jung TY, et al. Characterization of invading glioma cells using molecular analysis of leading-edge tissue[J]. J Korean Neurosurg Soc, 2011, 50(3):157-165. doi:10.3340/jkns.2011.50.3.157. [4] Weller M, Cloughesy T, Perry JR, et al. Standards of care for treatment of recurrent glioblastoma: are we there yet? [J]. Neuro Oncol, 2013, 15(1): 4-27.doi:10.1093/neuonc/nos273. [5] 景辉,张辉,秦丹蕾. 脑胶质瘤复发及治疗的影像学研究进展 [J].中国药物与临床杂志,2021,21(2):247-248. [6] 潮布告, 高宇. PET/CT在脑胶质瘤术后放射治疗中的应用进展[J]. 中国微侵袭神经外科杂志, 2021, 26(1): 43-45. doi:10.11850/j.issn.1009-122X.2021.01.013. [7] Shboul ZA, Alam M, Vidyaratne L, et al. Feature-guided deep radiomics for glioblastoma patient survival prediction[J]. Front Neurosci, 2019, 13: 966. doi:10.3389/fnins.2019.00966. [8] Lin ZX. Glioma-related edema: new insight into molecular mechanisms and their clinical implications[J]. Chin J Cancer, 2013, 32(1): 49-52. [9] 陈科宇, 江普查.瘤周水肿与人脑高级别胶质瘤预后的相关性[J].中国临床神经外科杂志,2021(5):352-353, 359. CHEN Keyu, JIANG Pucha.Correlation between peritumoral edema of high-grade glioma and patients prognoses[J]. Chinese Journal of Clinical Neurosurgery, 2021(5):352-353, 359. [10] 郭翌, 周世崇, 余锦华, 等. 影像组学的前沿研究与未来挑战[J]. 肿瘤影像学, 2017, 26(2): 81-90. GUO Yi, ZHOU Shichong, YU Jinhua, et al. Advanced researches and future challenges of radiomics[J]. Oncoradiology, 2017, 26(2): 81-90. [11] Leao DJ, Craig PG, Godoy LF, et al. Response assessment in neuro-oncology criteria for gliomas: practical approach using conventional and advanced techniques[J]. AJNR Am J Neuroradiol, 2020, 41(1): 10-20. [12] 陈绪珠, 马军. 影像组学在脑胶质瘤中的研究进展[J]. 磁共振成像, 2018, 9(10): 721-724. CHEN Xuzhu, MA Jun. Status of radiomics in cerebral giomas[J]. Chinese Journal of Magnetic Resonance Imaging, 2018, 9(10): 721-724. [13] Sun MZ, Oh T, Ivan ME, et al. Survival impact of time to initiation of chemoradiotherapy after resection of newly diagnosed glioblastoma[J]. Journal of neurosurgery, 2015, 122: 1144-1150. doi:10.3171/2014.9.JNS14193. [14] 国家卫生健康委员会医政医管局. 脑胶质瘤诊疗规范(2018年版)[J]. 中华神经外科杂志, 2019, 35(3): 217-239. [15] 王强, 王荣福. PET/CT多模态显像技术特点及临床应用进展[J]. 中国医学装备, 2013, 10(1): 60-62. WANG Qiang, WANG Rongfu. Technical features and clinical application of PET/CT multi-mode imaging[J]. China Medical Equipment, 2013, 10(1): 60-62. [16] Lin Y, Li J, Zhang Z, et al. Comparison of intravoxel incoherent motion diffusion-weighted MR imaging and arterial spin labeling MR imaging in gliomas[J]. Biomed Res Int, 2015, 2015: 234-245. doi:10.1155/2015/234245. [17] Cho H, Park H. Classification of low-grade and high-grade glioma using multi-modal image radiomics features[J]. Annu Int Conf IEEE Eng Med Biol Soc,2017,2017: 3081-3084. doi:10.1109/EMBC.2017.8037508. [18] Yu JH, Shi ZF, Lian YX, et al. Noninvasive IDH1 mutation estimation based on a quantitative radiomics approach for grade Ⅱ glioma[J]. Eur Radiol, 2017, 27(8): 3509-3522. [19] Kickingereder P, Burth S, Wick A, et al. Radiomic profiling of glioblastoma: identifying an imaging predictor of patient survival with improved performance over established clinical and radiologic risk models[J]. Radiology, 2016, 280(3): 880-889. [20] Qian Z, Li Y, Sun Z, et al. Radiogenomics of lower-grade gliomas: a radiomic signature as a biological surrogate for survival prediction[J]. Aging, 2018, 10(10): 2884-2899. doi:10.18632/aging.101594. [21] Choi YS, Ahn SS, Chang JH, et al. Machine learning and radiomic phenotyping of lower grade gliomas: improving survival prediction[J]. Eur Radiol, 2020, 30(7): 3834-3842. [22] Lemee JM, Clavreul A, Menei P. Intratumoral heterogeneity in glioblastoma: dont forget the peritumoral brain zone[J]. Neuro Oncol, 2015, 17(10): 1322-1332. [23] Wang XF, Liu XY, Chen YP, et al. Histopathological findings in the peritumoral edema area of human glioma[J]. Histol Histopathol, 2015, 30(9): 1101-1109. [24] Wang Q, Zhang J, Xu X, et al. Diagnostic performance of apparent diffusion coefficient parameters for glioma grading[J]. J Neurooncol, 2018, 139(1): 61-68. [25] De Vleeschouwer S, Ardon H, Van Calenbergh F, et al. Stratification according to HGG-IMMUNO RPA model predicts outcome in a large group of patients with relapsed malignant glioma treated by adjuvant postoperative dendritic cell vaccination[J]. Cancer Immunol Immunother, 2012, 61(11): 2105-2112. [26] 杜谋选, 袁军. 影响人脑胶质瘤的预后因素[J]. 中华神经医学杂志, 2005, 4(2): 145-148. DU Mouxuan, YUAN Jun. Prognostic factors for patients with glioma[J]. Chinese Journal of Neuromedicine, 2005, 4(2): 145-148. |
[1] | 王琳琳 孙美丽 孙玉萍 张楠 刘传勇. 中心体α-微管蛋白、γ-微管蛋白在脑胶质瘤中的表达及其与Survivin表达的相关性研究[J]. 山东大学学报(医学版), 2209, 47(6): 103-. |
[2] | 陶国伟,王芳,董向毅,徐亚瑄,赵琳丽,胡蓓蓓. 子宫腺肌病的超声与MRI诊断及进展[J]. 山东大学学报 (医学版), 2022, 60(7): 56-65. |
[3] | 袁宏涛,纪淙山,康冰,秦松楠,于鑫鑫,高琳,王锡明. CT影像组学对肾上腺乏脂腺瘤与结节样增生的诊断价值[J]. 山东大学学报 (医学版), 2022, 60(4): 68-75. |
[4] | 冯宝民,王舟,徐晗,李佳存,于乔文,修建军. 抗髓鞘少突胶质细胞糖蛋白IgG抗体相关疾病临床及影像特征[J]. 山东大学学报 (医学版), 2022, 60(3): 45-50. |
[5] | 左立平,蒋丰洋,周斌彬,范金蕾,梁永锋,邓展昊,于德新. 术前MRI在预测169例肝细胞肝癌微血管侵犯及早期复发的价值[J]. 山东大学学报 (医学版), 2022, 60(3): 89-95. |
[6] | 孙庆杰,张怡莎,管尚慧,凤志慧. 丙戊酸对134例放疗神经胶质瘤患者预后生存和肿瘤复发的影响[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(8): 80-85. |
[7] | 刘学业,李齐明,唐弘毅,徐秋平,陈文倩,郭泾. 年轻成人颞下颌关节髁突体积、表面积与关节盘矢向位置的关系[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(6): 117-121. |
[8] | 张高瑞,张玉婷,赵雨萱,王方青,于德新. MnFe2O4@CNS纳米探针在胰腺癌诊疗一体化中的价值[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(4): 48-55. |
[9] | 顾金海,路宁,顾珈榕,文玉军,强媛媛,和祯泉,杨勇,王峰,孙涛,牛建国. 胶质瘤细胞与血管内皮细胞的信号Crosstalk对肿瘤细胞增殖和侵袭的影响[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(2): 1-6. |
[10] | 李文清,叶兰,姜玉华. CDK7抑制剂THZ1对人胶质瘤细胞U251放疗的增敏性[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(1): 8-13. |
[11] | 陈晓丽,桂振朝,高杨,邢梦瑶,修建军. 13例涎腺导管癌的影像学表现分析[J]. 山东大学学报 (医学版), 2021, 59(1): 78-82. |
[12] | 吴强,何泽鲲,刘琚,崔晓萌,孙双,石伟. 基于机器学习的脑胶质瘤多模态影像分析[J]. 山东大学学报 (医学版), 2020, 1(8): 81-87. |
[13] | 江涛. 类脑智能在脑科学的前沿应用[J]. 山东大学学报 (医学版), 2020, 1(8): 10-13. |
[14] | 陈安静,张训. 靶向小类泛素化修饰的胶质瘤治疗新策略[J]. 山东大学学报 (医学版), 2020, 1(8): 88-94. |
[15] | 李刚,薛皓,邱伟,赵荣荣. 脑胶质瘤抑制性免疫微环境形成机制及研究进展[J]. 山东大学学报 (医学版), 2020, 1(8): 67-73. |
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