目的评估神经黑色素成像(neuromelanin magnetic resonance imaging,NM-MRI)联合影像组学对帕金森病(Parkinson's disease,PD)的诊断价值,并探索特异性影像标志物。材料与方法纳入57例PD患者与34例健康对照(healthy control,HC)组,...目的评估神经黑色素成像(neuromelanin magnetic resonance imaging,NM-MRI)联合影像组学对帕金森病(Parkinson's disease,PD)的诊断价值,并探索特异性影像标志物。材料与方法纳入57例PD患者与34例健康对照(healthy control,HC)组,基于改良的2D-T1-快速自旋回波序列(fast spin echo,FSE)获取中脑黑质(region of interest,ROI)特征。采用3D-Slicer 4.8.1进行ROI分割,经最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选特征构建影像组学评分(Radscore),建立联合诊断模型。将受试者按7∶3比例分为训练组与测试组,比较影像组学模型、临床传统诊断模型及联合模型的诊断效能,并将权重高的特征与部分临床量表做相关性分析。结果筛选出10个显著性影像组学特征(P<0.05);训练组中联合模型、影像组学模型和临床传统诊断模型的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.90[95%置信区间(confidence interval,CI):0.83~0.98)、0.89(0.81~0.97)和0.70(0.56~0.83),测试组AUC分别为0.88(0.76~1.00)、0.88(0.81~1.00)和0.78(0.60~0.96);决策曲线显示影像组学显著提升了临床评估效能;临床传统诊断模型中黑质头部及整体对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR)(Head_CNR、Whole_CNR)差异有统计学意义(P<0.01);LeastAxisLength、LargeAreaEmphasis、Head_CNR与H-Y分级成负相关,与统一帕金森病评定量表Ⅲ(Unified Parkinson's Disease Rating Scale Part III,UPDRS-Ⅲ)评分无明显相关性。结论NM-MRI影像组学联合模型可显著提高PD诊断准确性,筛选出的SurfaceVolumeRatio和Mean等影像组学特征具有成为PD特异性标志物的潜力,同时,Head_CNR及形态学参数(LeastAxisLength、LargeAreaEmphasis)对疾病严重程度的量化评估具有临床应用价值。展开更多
文摘目的评估神经黑色素成像(neuromelanin magnetic resonance imaging,NM-MRI)联合影像组学对帕金森病(Parkinson's disease,PD)的诊断价值,并探索特异性影像标志物。材料与方法纳入57例PD患者与34例健康对照(healthy control,HC)组,基于改良的2D-T1-快速自旋回波序列(fast spin echo,FSE)获取中脑黑质(region of interest,ROI)特征。采用3D-Slicer 4.8.1进行ROI分割,经最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选特征构建影像组学评分(Radscore),建立联合诊断模型。将受试者按7∶3比例分为训练组与测试组,比较影像组学模型、临床传统诊断模型及联合模型的诊断效能,并将权重高的特征与部分临床量表做相关性分析。结果筛选出10个显著性影像组学特征(P<0.05);训练组中联合模型、影像组学模型和临床传统诊断模型的曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为0.90[95%置信区间(confidence interval,CI):0.83~0.98)、0.89(0.81~0.97)和0.70(0.56~0.83),测试组AUC分别为0.88(0.76~1.00)、0.88(0.81~1.00)和0.78(0.60~0.96);决策曲线显示影像组学显著提升了临床评估效能;临床传统诊断模型中黑质头部及整体对比噪声比(contrast-to-noise ratio,CNR)(Head_CNR、Whole_CNR)差异有统计学意义(P<0.01);LeastAxisLength、LargeAreaEmphasis、Head_CNR与H-Y分级成负相关,与统一帕金森病评定量表Ⅲ(Unified Parkinson's Disease Rating Scale Part III,UPDRS-Ⅲ)评分无明显相关性。结论NM-MRI影像组学联合模型可显著提高PD诊断准确性,筛选出的SurfaceVolumeRatio和Mean等影像组学特征具有成为PD特异性标志物的潜力,同时,Head_CNR及形态学参数(LeastAxisLength、LargeAreaEmphasis)对疾病严重程度的量化评估具有临床应用价值。
