在子宫内膜癌中构建MRI影像组学列线图并拟合分析对深肌层浸润的判断预测

在子宫内膜癌中构建MRI影像组学列线图并拟合分析对深肌层浸润的判断预测

温小虎

宁都县人民医院  江西省  赣州市  341000

【摘要】目的：在子宫内膜癌中构建MRI影像组学列线图并拟合分析对深肌层浸润的判断预测。方法：选取93例患者作为研究对象，其中47例为观察组，46例为对照组。由两名影像医生在不了解病理信息的情况下，使用完整的MRI图像信息进行评估患者是否存在深肌层浸润。其中一名医生在图像上沿肿瘤边缘，逐层手动勾画所有患者的感兴趣区域；另一名医生则对随机选择的50名患者进行独立勾画感兴趣区域。结果：观察组经校准曲线表明，列线图表现良好，具有较好的临床应用价值。结论：在子宫内膜癌中构建MRI影像组学列线图并拟合分析，可以明显提高放射科医生对深肌层浸润的诊断能力，有助于临床医生为患者制定更加合理的治疗方案。

【关键词】构建MRI影像组学；列线图；拟合分析；深肌层浸润；判断预测

列线图（Alignment Diagram），又称诺莫图（Nomogram图），它是建立在多因素回归分析的基础上，将多个预测指标进行整合，然后采用带有刻度的线段，按照一定的比例绘制在同一平面上，从而用以表达预测模型中各个变量之间的相互关系[1-2]。本文作者通过对患者的医疗信息进行影像组学列线图并拟合分析方法，证明其在医学诊断中非常有实用价值，值得推广应用。

1.资料和办法

1.1一般资料

以病理科医生对深肌层浸润的诊断结果为金标准，选择2022年1月至2023年12月期间93例患者作为研究对象，年龄30~74岁，平均年龄57.3±8.4岁。分组资料差异（p>0.05），具有可比性。

1.2方法

1.2.1数据扫描

采用3.0T或1.5TMRI扫描仪对患者进行扫描，取得患者的全面疾病影像数据资料；

1.2.2数据收集

(1)临床指标：护理人员全面收集患者入院治疗前的两周内，包括年龄、体重等相关临床指标数据；

(2)影像指标

1.由两名高年资医师监督；2.由一名具有工作经验的放射科医生在做肿瘤测量和记录工作；3.由两名具有3年以上工作经验放射科医生，在不了解病理信息的情况下，使用完整的MRI图像对患者是否存在深肌层浸润进行评估[3-4]。

(3)病理信息：整理、收集患者肿瘤肌层浸润深度、分级信息等。

1.2.3图像分割

⑴一名医生在图像上沿肿瘤边缘，逐层手动勾画所有患者的感兴趣区域；

⑵另一名医生则对随机选择的50名患者进行独立勾画感兴趣区域。

1.2.4图像预处理

⑴根据每个MRI图像的灰度值，对图像进行归一化处理；

⑵确定重采样时体素的大小，并使用立体b样条插值的方法，对MRI图像进行重采样；

⑶对原始MRI图像进行小波和局部二值模式高斯以及梯度拉普拉斯变换等8个滤波器的变换，对原始图像进行滤波变换后计算出的特征[5]。

1.2.5特征筛选与模型构建

⑴将提取到的特征，进行Mann-WhitneyU检验，以p<0.05为深肌层浸润的阴性和阳性组之间的重要特征并保留；

⑵使用具有10倍交叉验证的最小绝对收缩和选择算子，来识别更具预测性的特征；

⑶利用带有赤池信息准则的logistic回归分析，对特征进行筛选，以确定最优特征集，构成影像组学诊断模型[6]。

1.3观察指标

比较分析两名医生对两组患者的深肌层浸润诊断情况。

1.4统计学方法

采用SPSS26.0统计软件分析，p<0.05为差异有统计学意义。

2结果

将影像组学模型(M2)以及构成常规临床诊断模型(M1)的指标，纳入logistic回归分析后，得到列线图(M3)。由相关数据可以看出，构建MRI影像组学列线图并拟合分析预测深肌层浸润的结果与理想预测结果之间曲线走行基本一致，证明构建MRI影像组学列线图并拟合分析预测深肌层浸润效果良好。

3.讨论

影像组学可直观地理解为，将视觉影像信息转化为深层次的特征来进行量化研究，实现肿瘤分割、特征提取与模型建立。本文作者通过对93例患者的MRI影像信息进行分组诊断、研判。虽然研究还存在着样本的数量还较小，还需要有更多的样本做进一步验证以及对图像上的肿瘤边缘采用的是手工勾画，具有一定的主观性等等的局限性，但仍然取得了较好的研究成果。

综上所述，通过本研究结果可以表明，在子宫内膜癌中构建MRI影像组学列线图并拟合分析，对癌症患者术前对深肌层浸润的判断预测具有较好的价值，极大地提高了影像科医生对癌症患者术前深肌层浸润的诊断能力，值得临床推广应用。

参考文献

[1]杨浩然，马密密，曹新山.基于影像组学的肝细胞癌多中心研究进展[J].磁共振成像， 2021， 12(8)：101-103. DOI：10.12015/issn.1674-8034.2021.08.023.

[2]中国抗癌协会妇科肿瘤专业委员会，刘继红，吴令英，陈晓军.子宫内膜癌诊断与治疗指南(2021年版)[J].中国癌症杂志，2021，31(6)：501-512.

[3]崔达华，刘爱连，郭妍，田士峰，牛雅欣，李昕，宋清伟，庄丽娜.基于表观弥散系数图影像组学模型评价子宫内膜样腺癌病理分级[J].中国医学影像技术，2021，37(10)：1509-1513.

[4]陈基明，李周丽，朱晴，张爱娟，颜秀芳，邢滔.DWI和动态增强MRI定量参数诊断子宫内膜癌肌层浸润[J].中国医学影像技术，2019，35(2)：226-230.

[5]郑良楷，何泽生，周巧蓉，马小敏，余康悦，田瑞华，孔令员.子宫下段子宫内膜癌11例临床病理特征及分子分型分析[J].诊断病理学杂志，2022，29(8)：700-704.

[6]吴晓蕊，靳荣，卢慧.子宫内膜癌组织中miR-128-3p、Notch1mRNA、BMI1mRNA的表达变化及其意义[J].山东医药，2022，62(12)：24-29.