文摘

本研究回顾性包括一些患者结直肠癌组织病理学诊断,探讨CT医学图像纹理分析的可行性预测结直肠癌患者的KRAS基因突变。任何外科手术之前,所有患者接受腹部和骨盆的增强CT扫描,以及基因检测。定义病人组,将所有患者分为基于订单的测试和验证集的病人登记表。放射科医生看了看肿瘤的纯轴向CT图像,以及门静脉CT图像,在相应的水平。医生点电脑的光标图像中相关的区域,和一起TexRAD软件程序纹理参数根据不同的空间尺度因素,也称为总意思是,总方差统计熵,总体平均,意思是,积极的意思,偏态值,峰态值,一般偏态。用同样的方法再两周后,观察者和另一个医生重新测量了每个病人的图片,看是否观察者之间的方法是一致的。关于临床信息,KRAS基因突变组和野生组参与者在测试集和验证集都有纹理参数的值。在结直肠癌患者的一项研究中,结果表明,CT纹理参数与KRAS基因突变的存在有关。最好的CT预测模型包括媒介纹理图像的值的斜率和其他CT细纹理图像的熵值,媒介纹理图像的斜率和峰度,和其他媒介纹理图像的均值和CT细纹理图像的熵值。不管训练集和验证集,没有KRAS基因突变患者临床特征之间没有显著性差异。 This method can be used to identify mutations in the KRAS gene in patients with colorectal cancer, making it practical to implement CT medical image texture analysis technology for that purpose.

1。介绍

结肠癌的发病率和死亡率是世界上排名第四和第二如图1,分别。结直肠癌是被认为起源于息肉,然后发展到癌症。同时,结直肠癌也通过一系列protooncogenes发展和肿瘤抑制基因突变在一起。总共大约有4004人与大肠癌有KRAS基因的突变。早期发现和及时治疗结肠癌增加生存的机会。在先进的结肠直肠癌,死亡的主要原因是术后复发和远处转移。因此,寻找更好的治疗方法来延长病人的生存期是至关重要的(1- - - - - -4]。

针对EGFR单克隆抗体目标信号转导通路。西妥昔单抗、单克隆抗体已广泛使用在转移性结直肠癌患者的治疗在过去的几年里。新辅助化疗(prechemotherapy),再加上分子靶向药物治疗,证明在科学研究,提高患者的生活质量和生存率结肠直肠癌症野生型KRAS基因。KRAF测试建议所有疑似或证明转移性结直肠癌患者自2016年发布机构的指导方针。评估大肠癌患者是否适合用分子靶向药物治疗取决于确定KRAS基因的状态(5- - - - - -11]。

诊所的黄金标准确定结肠癌基因状态组织病理学方法。然而,这种方法是侵入性,肿瘤样本可能被改变由于瘤内异质性,这可能会产生不同的结果对于肿瘤的性质,如是否缺氧或窝藏基因突变。因为这些事实,必须设计一种非侵入性、可再生的、同质的方法来测量肿瘤的基因表达,因为它将反映肿瘤的异质性12- - - - - -15]。

由于他们常用在大肠癌诊断、评估治疗的反应,和临床随访CT成像测试广泛应用于这些设置。使用后处理图像处理技术,如助教,允许成像技术来捕获肿瘤组织的细节,无法用肉眼看到。相比之下,小研究连接CT纹理分析(CTTA)和结直肠癌患者的KRAS基因表达。因此,我们的研究的目的是,看看患者CT纹理分析可以确定或没有KRAS基因突变,两个关键KRAS突变签名(16- - - - - -18]。

本文的贡献可以概括如下。本研究证明CT纹理分析技术可以作为一种辅助方法来检测结直肠癌中KRAS基因的突变状态。最好的诊断性能模型包含6个纹理特征值的平原和增强CT扫描图像。使用这个模型来预测KRAS基因突变具有较高的诊断准确性,敏感性和特异性。基于此,CT纹理分析技术应该被提升和推广在临床实践中以作为初步筛选结直肠癌患者的KRAS基因突变的方法。

2。相关工作

有三个主要方法获取纹理参数,即统计、结构和模式19]。其中,统计类型是一个常用的医学图像,提取特定的参数值的使用不同的方法来分析单个像素的灰度分布特征及其邻近的像素,主要包括灰度直方图分析方法、灰色度同现矩阵法,和邻居灰色差分矩阵法(20.]。其中,灰度直方图分析方法代表像素在图像灰度值的分布,可以产生一阶纹理等特性的意思是,方差,偏态、峰态,和能源价值。二阶纹理特征是由灰度同现矩阵的生成方法,描述相邻像素之间的分布关系,可以生成纹理等参数值对比,一致性,熵和同质性。高级纹理粗糙度等特性是由社区产生灰色度差别矩阵方法,主要描述了三个或更多像素之间的空间分布(21]。结构类型指的是使用不同的数学形态学的方法来处理和分析图像的结构和获得纹理特征,这是更适合描述普通纹理图像。该方法计算量,主要用于研究特定区域的纹理特征(22]。

纹理分析技术也多次使用CT和磁共振图像预测为结直肠癌新辅助放疗和化疗的疗效。卡鲁索和他的团队(23]发现,五个纹理参数值包括能源的价值,相反,和相关性可以用作成像标记预测结直肠癌患者新辅助放化疗的敏感性。齐川阳et al。24证实,在局部晚期直肠癌患者有一个更好的应对nCRT治疗,提供的低熵值CT纹理图像,均匀性越高。当使用磁共振结合纹理参数的影响研究新辅助放疗和化疗的局部晚期直肠癌(25),发现术前标准差的比值越高平均值,新辅助治疗效果越好。

纹理分析技术也被广泛用于预测大肠癌的存活率。最初,英里et al。26]发现门静脉的一致性图像可以作为一个独立的预测当比较肝脏CT图像和CT灌注图像纹理参数来帮助预测结直肠癌患者的生存。另一位学者(27)研究和分析了增强CT结肠直肠癌病变的纹理图像,结果表明,偏斜度和峰度值可以预测患者的5年总体生存率。不同影像学检查方法结合纹理分析技术可以预测患者的无病生存率局部晚期直肠癌。另一个纹理分析基于直肠磁共振成像(28)发现,峰态可以作为DFS的独立预测指标。Lovinfosse et al。29日)用磁共振图像纹理分析相结合来研究直肠癌的生存和预后,相关结果表明,同质性和粗糙度的DFS局部晚期直肠癌。上述研究可以证明纹理分析的可行性在结肠直肠癌的预后分析。在临床工作中,合适的检验方法可以根据需要选择。简单和易于操作的优点,纹理分析技术提供了一定帮助预测和预后评估的结直肠癌新辅助放疗和化疗。针对大量的未使用的图像中包含的信息和数据(30.),在未来,纹理分析技术应该致力于补充和进一步提高纹理特征提取的方法31日]。预计,在严格的实验条件下,结合多通道成像图像,肿瘤的异质性可以更准确地量化(32),可以作出合理的解释不同的纹理特征值所代表的组织病理学特征。因此,纹理参数将被用作新bioimaging标记指导临床诊断和治疗。

3所示。材料和方法

3.1。研究对象

该研究机构审查委员会的批准。共有92名患者结直肠癌经组织病理学证实在三级医院治疗回顾性包括从2017年8月到2020年9月。所有患者接受一个增强CT扫描的腹部和骨盆手术前。此外,所有患者参加该组织还收到了基因测试。记录了主题的临床特征,包括年龄、性别、肿瘤位置、肠壁厚度、肿瘤TNM分期和组织学分化。所有患者被分为以下两组根据入学时间序列:训练集(2017年8月到2018年9月)和验证(2019年9月到2020年9月)。

3.2。扫描方法

所有的病人使用西门子Somatom定义Flash CT(德国)的增强CT扫描腹部和骨盆手术前。患者仰卧位。在扫描之前,腹部和骨盆受到常规屏息定位,然后,一个普通扫描腹部和骨盆。扫描参数如下:管电压120千伏峰值,距0.9,管旋转时间0.5秒,内核B30f介质光滑、准直器的大小 ,扫描层厚度5毫米,层间距5毫米。普通扫描完成后,使用高压注射器注射100毫升的造影剂Onipex(300毫克/毫升,上海通用医疗集团,中国)通过病人的前肘静脉2.5毫升/秒的速度。注射后,对比是推迟了60秒。获得静脉期扫描图像的腹部和骨盆部。普通扫描和增强CT扫描范围从隔膜的顶部到耻骨联合上方。扫描后,所有患者的CT图像传输的医学图像存储与传输系统(PACS)。

3.3。图像处理和分析

不知道病人的临床和病理信息,两个放射科医生(3和5年的经验在腹部成像诊断)进行独立阅读。平原扫描最大的病变的CT图像和相应的门静脉CT图像被选中,和这两个观点是通过谈判决定。选中的图像传输到纹理分析工作站。

使用TexRAD软件来分析所选图像的纹理。TexRAD软件使用Gauss-Laplace(日志)带通滤波算法进行有选择性的图像处理,然后得到一系列的定量结构参数值通过灰度直方图分析。空间尺度因子(SSF)代表过滤的细度和突出显示的图像特征。主体的过滤半径是社保基金的规模。过滤半径包括0、2、3、4、5、6毫米。 意味着没有过滤。 意味着过滤后,所得的纹理特征,很好。 意味着获得纹理特性介质后过滤。 意味着过滤后,一个粗糙的纹理特征。TexRAD软件主要包括生成的纹理参数值平均值,标准差,熵值,积极的像素平均值,偏态值,峰态值。

1年TexRAD经验的另一个医生的利益将描绘一个圆形区域(ROI)的异常肠壁的增厚区域选择的形象和确保利益划定的区域的面积尽可能大。通过人为地设置阈值,用CT中所有像素值低于50胡ROI自动过滤。后选择ROI,纹理参数值对应不同的社保基金值将自动生成。记录所有患者的普通的纹理值和增强CT扫描图像。两周后,操作员和另一个医生2年TexRAD经验使用相同的方法来测量所有病人的图像再次评估和观察者之间的一致性的方法。

3.4。统计分析

采用卡方检验比较不同性别、肿瘤位置、肿瘤组织分化,TNM分期的两组患者之间在训练集和验证集(喀斯特野生型组和KRAS突变组)。独立样本 - - - - - -测试是用来比较不同的两组间的年龄和肠壁厚度。之前构建多个分类器(MFC),画出接受者操作特征曲线(ROC)的每一个纹理参数值和计算曲线下的面积(AUC)。同时,皮尔森相关系数是用来计算结构参数之间的关系,和任何两个纹理参数的特征值与较低的AUC显著相关。

最后,保留纹理特征结合支持向量机(SVM)建模。在培训过程中,十倍交叉验证是用来测试算法的准确性和获得最好的模型诊断性能。使用MATLAB R2016a统计软件和机器学习工具箱来估计的最大后验概率(MAP)的支持向量机训练集和验证集的基础上的数据。然后,基于最大后验概率值的预测模型,得到模型的ROC曲线进一步吸引和相应的曲线下的面积计算评估的有效性选择模型在预测结直肠癌患者的KRAS基因状况。使用社会团体内部的相关系数(ICC)来计算interobserver和intraobserver协议。人们普遍认为,一个国际刑事法庭在0.41和0.60之间显示一个公平的一致性,0.61到0.80表示一个温和的一致性,> 0.80意味着良好的一致性。 表明,差异具有统计学意义。

4所示。实验

根据上述临床特征(年龄、肿瘤位置、肠壁厚度、肿瘤TNM阶段,和组织学类型),之间没有显著差异KRAS基因野生型组和突变组训练集和验证集,如表所示1。交流是升结肠。TC横结肠。DC是降结肠。SC乙状结肠。高清是高度分化。医学博士是中度分化。PD是低分化。

筛选后,6个纹理特征值是最终选择支持向量机建模。他们的偏态值中纹理特征由普通CT扫描的熵值细纹理特征,偏态值和峰态值的过滤功能,和峰度值和平均值的介质产生的纹理特征增强CT。六个参数,单一结构参数与最佳的诊断性能来源于生成的细纹理图像的熵值增强CT。性能如表所示2。

的纯扫描CT图像生成的纹理参数,最好的诊断模型包括四个参数,即积极像素的平均值没有过滤,质地细腻的熵特性,偏斜度和峰度中等纹理特性。曲线下的面积、准确性、敏感性和特异性预测KRAS突变在训练集0.95,90%,88%,和95%,分别。在验证设置相应的值是0.99,90%,86%,91%。如果生成的纹理值增强CT图像被认为是最高的模型诊断性能还包括四个参数,即中纹理特征的峰度值没有过滤,熵值的细纹理特征,媒介纹理。的偏态值特性使用模型来预测AUC KRAS突变的训练集是0.92,准确率为88%,敏感性为85%,特异性为94%。在验证设置相应的值是0.97,87%,84%,和100%,如表所示3。

各种质地的ROC曲线特性数据所示2- - - - - -5。

5。讨论

这项研究的结果表明,它是可行的使用CTTA评估结直肠癌患者的KRAS基因的突变状态。如果普通扫描生成的纹理特性和增强CT扫描被认为是与此同时,无论是在训练集和验证集,包含6个纹理参数的模型显示精度高,敏感性和特异性预测KRAS基因突变。在训练集,普通CT扫描的纹理特征模型和纹理特征模型的增强CT有相同的特异性预测大肠癌的KRAS突变,但普通CT的纹理特征模型具有较高的精度和灵敏度。然而,对于验证集,提高CT图像的纹理模型显示了较高的准确性和特异性。

因为目前医学影像检查中扮演一个重要的角色在术前诊断和术后随访的患者结直肠癌,成像方法可以提供某些帮助肿瘤组织的基因突变?目前,常见的临床检查方法,包括CT、磁共振成像(MRI),正电子发射计算机断层扫描(磁共振)考试成绩,都是通过肉眼诊断的医生。图像中的信息包括CT扫描的CT值,MRI信号强度的形象,和pet - CT机的标准吸收值(SUV),相对有限。

纹理分析技术是目前肿瘤成像领域的一个研究热点。最大的亮点是,它使用一个特殊的滤波算法来过滤半径值根据不同的对象来生成一系列的基于像素灰度的空间分布,不能被人类的眼睛。定量结构参数值包括熵、峰度、偏态。与传统检测方法相比,它可以深入挖掘原始图像的数据信息和反映病变的特点更全面和详细。许多研究表明,纹理分析得到的参数值可以量化的异质性肿瘤缺氧造成的,新血管形成,坏死,甚至可以区分不同的病理和基因类型的肿瘤组织。通过临床研究,许多学者发现CTTA可用于评估临床分期,新辅助化疗,大肠癌的预后。然而,CTTA之间的关系和结直肠癌患者的KRAS基因突变状态没有得到足够的重视。在这项研究中,通过将图像信息通过平原和增强CT扫描与纹理分析技术,获得的预测模型具有较高的准确性、敏感性、特异性和用于识别的存在与否KRAS基因突变的研究对象。

在这之前,相关的研究已经证实,结合磁共振图像纹理分析技术可以提供某些值确定结直肠癌或直肠癌患者有或没有KRAS基因突变。然而,在他们的研究中,提取纹理特征值从旧pet - ct机F-FDG没有提供足够的证据来确定在直肠癌RAS突变。虽然很少有研究成像检查之间的关系和病变的基因突变状态,其中大部分都是致力于实现18 f-fd6 pet - ct机/。在临床实践中,CT检查是更容易被公众接受18 f-fdg /磁共振成像,因为CT检查更经济、省时的,病人很多好处。在我们的研究中,AUC,敏感性,和特异性最好的预测模型用于诊断病人基因突变均高于相应的值在这项研究中,这个操作方法已经被证明是高度可重复的。此外,研究结果还表明,组中的所有患者的临床背景资料与基因表达无关,这与我们的研究结果是一致的。与这个多中心研究相比,尽管我们的研究缺乏更详细的纹理特征值和更少的对象,最后的诊断效率高,值得临床应用。

本研究的局限性如下。首先,登记情况下相对较小,这是一个单中心研究,有一定的选择性偏差。其次,获得结构参数都是基于灰度直方图分析,有更少的类别。我们将添加更多量化纹理特征值在接下来的学习。第三,本研究只分析了轴向CT图像的纹理特征的最大截面损伤,未能进一步模型损伤面积在三维空间中获得更多体积纹理信息;最后,它没能区分结肠癌和直肠癌。研究结果分别进行了讨论。以上预计在未来研究需要改进和完善。

6。结论

总之,本研究表明,CT纹理分析技术可以作为一种辅助方法来检测在大肠癌KRAS基因的突变状态。最好的诊断性能模型包含6个纹理特征值的平原和增强CT扫描图像,也就是说,那些由普通CT扫描:中纹理特征的偏态值(社保基金5),细纹理特征的熵值(社保基金2),过滤功能的偏斜度和峰度值(社保基金0),中纹理特征(社保基金3),和峰度值和平均值。这个模型被用来预测KRAS基因突变具有较高的诊断准确性,敏感性和特异性。基于此,CT纹理分析技术应该被提升和推广在临床实践中以作为初步筛选结直肠癌患者的KRAS基因突变的方法。

数据可用性

数据基础的研究结果中可用的手稿。

信息披露

我们确认手稿的内容没有被发表或投稿。

的利益冲突

没有潜在的利益冲突在我们的纸上。

作者的贡献

所有作者看到了手稿和批准提交你的日记。

确认

这项工作是支持的临床研究大肠癌的诊断Micropolyps基于好的分类(WX19D60)。