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多参数MRI纹理分析预测直肠癌患者放射治疗后早期股骨头坏死 被引量：3
1
作者 龚洁 郑波 +2 位作者 赵田镜 石江勇 武敬君 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2024年第3期425-429,共5页
目的 探讨多参数MRI(mpMRI)纹理分析预测直肠癌患者放射治疗(放疗)后早期股骨头坏死(FHN)的价值。方法 回顾性分析52例接受盆腔放疗直肠癌患者放疗前2周及放疗后3个月内的盆腔MRI,其中31例未见FHN,21例出现早期FHN(Ⅰ期16例,Ⅱ期5例)。... 目的 探讨多参数MRI(mpMRI)纹理分析预测直肠癌患者放射治疗(放疗)后早期股骨头坏死(FHN)的价值。方法 回顾性分析52例接受盆腔放疗直肠癌患者放疗前2周及放疗后3个月内的盆腔MRI,其中31例未见FHN,21例出现早期FHN(Ⅰ期16例,Ⅱ期5例)。采用3D-slicer软件基于T1WI、T2WI和弥散加权成像(DWI)分割右侧股骨头,并提取其纹理参数;对比放疗前后纹理参数,将差异有统计学意义的放疗前参数纳入多因素logistic回归分析,建立模型T1WI、模型T2WI、模型DWI及模型T1WI+T2WI+DWI。根据放疗后影像学所见行股骨头坏死骨循环研究协会(ARCO)分期,以受试者工作特征(ROC)曲线分析单一纹理参数及联合模型预测直肠癌患者放疗后早期FHN的效能。结果 T1WI及T2WI纹理参数中,放疗前股骨头能量及均匀性高于放疗后;DWI纹理参数中,放疗前股骨头能量高于、而长行程高灰度强调及短行程高灰度强调低于放疗后。上述放疗前纹理参数单一预测直肠癌患者放疗后早期FHN的曲线下面积(AUC)为0.581~0.712,模型T1WI、模型T2WI、模型DWI和模型T1WI+T2WI+DWI的AUC分别为0.660、0.713、0.770和0.853。结论 mpMRI纹理分析可有效预测直肠癌患者放疗后早期FHN。 展开更多
关键词 直肠肿瘤 放射治疗 股骨头坏死 磁共振成像
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T2-FLAIR影像组学对高级别脑胶质瘤术后1年复发的预测价值 被引量：4
2
作者 武敬君 戴慧 +2 位作者 张旼旼 张晴 赵爽爽 《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2024年第2期134-140,共7页
目的:探讨T2-液体衰减反转恢复序列(T2-FLAIR)影像组学对高级别脑胶质瘤(HGG)术后1年复发的预测价值。方法:回顾性收集我院2019年1月—2021年12月收治的81例HGG(WHOⅢ~Ⅳ级)患者,所有患者均接受标准的肿瘤切除手术及术后辅助治疗。获取... 目的:探讨T2-液体衰减反转恢复序列(T2-FLAIR)影像组学对高级别脑胶质瘤(HGG)术后1年复发的预测价值。方法:回顾性收集我院2019年1月—2021年12月收治的81例HGG(WHOⅢ~Ⅳ级)患者,所有患者均接受标准的肿瘤切除手术及术后辅助治疗。获取患者术后4周内的MRI T2-FLAIR图像,根据术后1年内的随访数据将患者分为未复发组(51例)和复发组(30例),将所有患者按照7∶3比例随机分配为训练组(57例)和验证组(24例)。采用3D-Slicer软件对残腔周围T2-FLAIR高信号区进行图像分割,并提取851个影像组学特征,包括一阶特征、形状特征、纹理特征、小波变换后的特征。采用观察者一致性检验、最大相关最小冗余算法、最小绝对收缩和选择算子算法逐步进行组学特征选择;采用logistic回归模型构建疗效评估模型;采用受试者工作特征(ROC)曲线分析模型的诊断效能。结果:最终筛选出12个影像组学特征纳入影像组学模型,训练组和验证组ROC曲线下面积(AUC)分别为0.789和0.757。进一步将临床参数IDH1基因突变状态、1p19q杂合缺失情况纳入模型后,联合模型中的AUC在训练组和验证组分别为0.880(95%CI 0.788~0.902)、0.929(95%CI 0.830~1.000),灵敏度分别为0.864、0.857,特异度分别为0.834、0.910。结论:基于T2-FLAIR建立的临床-影像组学联合模型具备早期预测HGG术后1年复发的价值。 展开更多
关键词 高级别脑胶质瘤 T2-液体衰减反转恢复序列 影像组学 复发
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基于MRI-DWI的影像组学在预测鼻咽癌淋巴结转移中的价值 被引量：3
3
作者 武敬君 张旼旼 +2 位作者 戴慧 张晴 赵爽爽 《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2024年第3期305-311,共7页
目的:探讨基于MRI弥散加权成像(DWI)的影像组学模型在预测鼻咽癌淋巴结转移中的价值。方法:回顾性收集我院初诊的鼻咽癌患者,所有患者均行PET-CT检查,将淋巴结定义为转移淋巴结(n=81)与非转移淋巴结(n=43)。将DWI图像导入3D-Slicer软件... 目的:探讨基于MRI弥散加权成像(DWI)的影像组学模型在预测鼻咽癌淋巴结转移中的价值。方法:回顾性收集我院初诊的鼻咽癌患者,所有患者均行PET-CT检查,将淋巴结定义为转移淋巴结(n=81)与非转移淋巴结(n=43)。将DWI图像导入3D-Slicer软件,并对体积>1 cm^(3)的淋巴结进行分割,提取851个影像组学特征,包括一阶特征、形状特征、纹理特征、小波变换后的特征。采用观察者一致性检验、最大相关最小冗余算法、最小绝对收缩和选择算子算法进行组学特征选择,采用logistic回归模型构建预测模型;采用受试者工作特征(ROC)曲线分析模型的诊断效能。结果:最终筛选出5个影像组学特征纳入影像组学模型,ROC曲线下面积(AUC)在训练组和验证组均为0.89。进一步将临床参数Ki-67纳入模型后,联合模型中的AUC在训练组和验证组分别为0.92(95%CI 0.84~0.97)、0.91(95%CI 0.77~0.98)。结论:基于DWI的影像组学模型有望用于早期无创评估鼻咽癌淋巴结转移。 展开更多
关键词 鼻咽癌 弥散加权成像 影像组学 淋巴结
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