文摘

本研究旨在探讨计算机断层扫描(CT)成像的应用价值radiomics基于sinogram-affirmed迭代重建算法(萨菲尔)在胃癌的诊断。59岁的患者临床诊断为胃癌被选为研究对象,并安排CT检查。获得的图像进行优化的萨菲尔胃癌的分期。病理活检结果作为金标准来评价其诊断效果并与过滤后的投影(FBP)方法。结果表明,载波噪声比(CNR)(0.979)和信噪比(信噪比)(0.967)的CT图像算法处理后明显高于(0.781,0.744)之前( )。之间没有显著差异在CT值FBP算法和S1, S2和S3 ( );曲线下的面积(AUC)(0.999)和(0.98)的CT敏感性培训组根据萨菲尔胃癌的分类算法是高于验证组(0.958,0.92)。术前CT分期kappa值与术后病理诊断为0.882是相一致的。CT图像的引导下,赛菲尔客观、无创评估肿瘤不对称,从主观评价超出肉眼发现额外的信息,并执行合理的分期胃癌的诊断,这是有用的临床医生制定高质量的个性化治疗方案。

1。介绍

胃癌是一种常见的疾病的高发病率和死亡率在中国,这是常见的胃肠道和主要恶性肿瘤。东亚区域内具有高发病率的神秘,和内窥镜检查还没有广泛的在中国。发现晚了,和预后很差1,2]。有多种因素影响病人的结果。组织学分化程度是一个重要因素。分化程度越低,恶性程度越高,预后越差。Decourcy等人发现,胃癌与不同程度的分化有不同的生物学行为和化疗敏感性。早期胃癌的症状并不明显。早期胃癌的切除率高,达到90%。一旦进入后期阶段,发展迅速。目前,手术切除是主要的治疗胃癌(3- - - - - -5]。根治手术和姑息手术是主要的手术方法。根治手术是主要的治疗早期胃癌。姑息性手术时采用先进的胃癌肿瘤不能完全切除。业务范围和业务模式的选择有很大的影响病人的生命,因为胃里起着非常重要的作用在整个消化系统。除了生产胃液和消化酶,有很多种内部因素,如功能性细胞和壁细胞的分泌,这是重要的因素在生产红细胞(6,7]。工作范围的选择可能影响血液系统。因此,胃癌的早期诊断和肿瘤切除的程度是非常重要的。

电脑断层摄影术(CT)是一种常见的方法检测胃癌(8]。是非常重要的减少患者所接受的辐射剂量。目前,减少辐射剂量的主要方法包括减少管电压、管电流,增加沥青,和减少扫描时间。使用低管电压扫描可以提高碘与高分辨率的定义9]。与传统的统一能源CT相比,双源CT扫描可以获得数据和图像融合在不同电压下的信息。绝大多数患者胃损伤往往需要胃镜检查(10- - - - - -12]。胃肠粘膜可以直接观察到。与此同时,一些病变组织和细胞可以删除。然而,由于不同的增长模式和肿瘤形态不规则,胃镜检查可能揭示溃疡和侵蚀,病理材料有限评估肿瘤和生物行为作为一个整体。

原始数据迭代重建算法正弦图迭代重建算法(萨菲尔)是基于原始数据(13- - - - - -15]。通过迭代投影数据和图像空间,原始数据是多次插入迭代重建。这样做的目的是减少图像的噪声和保持图像的清晰度。随着迭代的增加水平,进一步降低噪音。近年来,许多研究人员研究了赛菲尔在胸部疾病的影像学诊断中的应用。发现萨菲尔在一定程度上可以改善图像质量与过滤后投影(FBP)重建算法(16]。因此,赛菲尔技术的临床应用可以满足临床诊断要求具有相同的图像质量,同时减少患者的辐射剂量降低管电压。一些研究分析了赛菲尔在腹部CT检查中的应用(17]。然而,赛菲尔在腹部检查中的应用主要集中在固体器官,还有一些研究在空腔器官检查中的应用。

总之,本研究采用CT成像根据萨菲尔算法诊断胃癌的临床分期和病理诊断结果作为金标准来评估其诊断效果。燃烧着的1到5的水平算法与FBP重建算法相比,以探索燃烧着算法的应用价值在胃癌术前分期扫描和提供更多和更有效的临床方法临床分期诊断的胃癌患者。

2。方法

2.1。研究对象

从2018年8月到2020年4月,59例胃癌住院患者招募为研究对象。有38岁男性和21岁女性,年龄在28至81年,平均年龄为61±11.09年。CT扫描进行所有的胃癌患者,萨菲尔用于治疗胃癌的临床分期诊断,和正常胃的病理变化进行了研究在每个病人,与病理诊断结果作为金标准。根据组织病理学分类,有14例,印戒细胞癌,39例,印戒细胞腺癌、印戒细胞癌6例,部分腺癌,腺癌6例,部分印戒细胞癌,腺癌6例,部分印戒细胞癌,远端胃癌的29例,胃窦癌9例,胃底癌1例,3例胃癌、胃体和角癌13例,胃贲门癌4例。小病变约1.5厘米×1.5厘米,和大的病变主要是涉及整个腹部。主要的临床症状是腹痛、厌食、上腹部不适、贫血、呕吐、吐血和黑色的粪便,上腹部,消瘦等。

2.2。包含和排除标准

入选标准如下:(i)所有患者手术前两周内接受了CT检查,胃腔充满了气体,和病变网站很清楚;(2)术后病理证实,所有患者胃癌;和(3)所有病变术前病变没有化疗或放疗。

排除标准如下:(i)那些其他胃部疾病,如胃炎、胃溃疡,或其他肿瘤,伴随着其他胃疾病;(2)胃腔充满不善,和显示的病变不明确;和(iii)的病理变化主要是由于术后人工干预,放疗和化疗。

2.3。迭代重建算法

2.3.1。迭代重建的基本思想

迭代算法首先初始化FBP算法与权重,然后使用两个不同的循环,调整其中一个遍历原始数据在空间来消除原始数据中的噪声域。它增加了很多步骤来验证原始数据和使用检测偏差重量FBP生成更新图片。这个循环的迭代次数取决于扫描类型。第二个周期是用来校准图像空间。基于统计优化过程中,原始数据中的噪声传播路径也使用。图像校准不断与原始图像相比,和重复处理工程还依赖于特定的扫描类型。结束节点是由用户定义的图像质量。由于迭代到原始数据字段的引入,减少剂量的比例是与规模相比大大提高了形象。在相同剂量下,图像质量变得更加准确,但需要更高的计算机资源。在提高计算机硬件配置、混合迭代重建速度达到每秒20图片。

2.3.2。迭代重建算法的具体过程

迭代重建算法需要解决系统的物理模型,测量的统计模型,必要的评价函数和正常的术语。基于模型的迭代算法考虑了系统特征和图像重建的各种尺寸,最大限度地减少图像噪声。构造系统模型时,通常使用一个线性近似方法,和发出的x射线探测器接收一个近似处理点,这是表示如下:

一个像素计算的基本方程x从实际的测量值y。

处理前后的投影对模型中是一个不可或缺的迭代过程。投影的图像域的投影域,它也被称为投影。表达式如下:

从投影投影域的表示图像域如下:

假设x射线单色源噪声的统计模型,不考虑散射效应,和原始噪声测量方程的表达式如下:

线性对数模型表示如下:

假设的高斯噪声模式 。

这个模型的评价函数由两部分组成的数据不匹配项目和普通项目。最低评价函数的重构图像如下:

势函数的抛物型方程上,下,左,右的社区jth像素N_j表示如下:

载波噪声比(CNR)和信噪比(信噪比)是用于评估算法。

2.4。装置和方法

2.4.1。CT扫描

两个管的管电压80千伏峰值和140千伏峰值,分别和扫描层厚5毫米。传统的FBP算法(B30)和虹膜算法(ib30)被用于建设。高压注射器造影剂iodohexanol (300 MGI / M1)注入到上腹部的流量3.0毫升/秒和2毫升/公斤的体重。双能扫描了25和70年代后高压注入。的上边界扫描是隔膜的顶点,和下边界是肝脏和胃。

2.4.2。出口押汇图像处理

“视图”软件测量了双能扫描得到的图像。胃癌的CT值和正常胃壁的动脉和静脉测量阶段,和差异(act值)胃癌的CT值和计算正常胃壁。同样的方法被用来测量胃癌的CT值和噪声和肝动脉和静脉期阶段fbp-de, fbp - 80千伏峰值,与虹膜图像- 80千伏峰值。

2.4.3。胃镜检查检查

日本奥林巴斯平- 260胃镜检查被选为考试。客户是放置在左空腹仰卧位。口服麻醉管理考试前15分钟。然后,胃镜插入从病人的喉咙到胃。由胃镜观察病人的病变,肿瘤的位置和大小都被记录下来。

2.5。CT扫描在胃癌患者的分类

在这个实验中,LR用于分类。LR是一种常用的机器学习方法来估计和分类它的可能性。LR处理数据是连续、离散和混合。

80%的电脑数据包括47例胃癌患者随机,和印戒细胞癌11例,31例腺癌分为培训集团(n= 42)。八个腺癌患者和三个与印戒细胞癌(11)被指派给验证组。根据临床需要,降维后的特征被用于相关研究和分析(图1)。

2.6。统计方法

采用SPSS 19.0进行数据统计和分析。平均值±标准偏差(±年代)是测量数据是如何表示的。在相同扫描条件下,赛菲尔1 - 5图像和FBP算法重建图像成对比较,和数值变量分析单向方差分析。执行统计分析 测试标准。

3所示。结果

3.1。迭代重建算法的去噪效果

图2显示了中国北车和信噪比的结果的比较处理前后CT图像的迭代重建算法在相同辐射剂量。这说明中国北车(0.979)和信噪比(0.967)处理后明显高于前(0.781,0.744)( )。

3.2。比较每组的指导下的CT值迭代重建算法

一个采用方差分析,结果表明,没有显著区别FBP算法图像和萨菲尔(级别1 - 5)图像测量平均CT值的每个部分( )(数据3和4)。单向方差分析进行比较六组的主观图像质量分数。结果表明,FBP重建图像得分最高,而赛菲尔形象逐渐随着其等级的增加而减少。图像中没有显著差异之间的得分结果FBP算法和S1, S2和S3 (分别为值是0.54,0.31),但有一个显著差异的结果相比,S4∼5 ( )。因此,它被认为是病变和深度的差异显示两组图像之间的入侵未达到统计上的显著水平。

3.3。可行性研究平原CT扫描成像组学在胃癌的诊断的指导下迭代重建算法

资讯分类器被用于培训和ROC曲线分析被用来说明辐射特性的预测性能。模型评价指标(曲线下面积,AUC)培训组为0.999,和AUC的验证组为0.958。敏感性和特异性均高于90%,差异无统计学意义( )。研究结果可以提供一个参考的建立胃癌成像研究数据库,协助临床工作,提高资讯分类方法的特性曲线(图5)。

3.4。可行性研究平原CT扫描成像组学在胃癌的病理分类

在这项研究中,术后病理的黄金标准是用于研究胃癌患者的分类。逻辑回归(LR)分类器是用于培训,和ROC曲线分析被用来解释放射性特性的预测。训练集的AUC是0.969,验证集的AUC是0.8599。印戒细胞癌中敏感性和高特异性,与腺癌有很高的敏感性和特异性。LR的特性曲线方法成立为胃腺癌的鉴别诊断提供参考和印戒细胞癌。

增加胃腺癌的鉴别诊断和乙状结肠环细胞癌,两个最有价值的特性选择提取的八个特征值的统计分析,包括微分熵和偏态。的诊断效率是温和、临床研究价值,可提供参考意义的病理分类和诊断胃癌(图6)。

3.5。比较CT和胃镜检查检测结果

之间的差异的概率检测胃癌的CT和胃镜检查相比,这是发现,CT的检出率为93%,而胃镜检查的检出率为95%。比较后,发现没有显著差异之间螺旋CT在胃癌的检出率和胃镜检查( ,图7)。

3.6。T分期的判断之前CT操作

术前CT诊断分期和病理分期之间的一致性进行了比较。结果表明,CT分期和病理诊断有最大数量的病人在T3阶段,其次是T2阶段。有两个病人诊断为T2阶段由CT和病理诊断确定为T3阶段。两个患者被诊断为T3期CT和病理诊断确定为T4阶段。因此,术前CT分期与术后病理诊断kappa值是一致的0.882 ( ,图8)。胃癌的CT术前分期的影响与病理诊断和分期的结果一致。

4所示。讨论

胃癌是我国常见的恶性肿瘤之一(18]。最常用的胃癌的组织学分类是组织学分类(1990年版),分为腺癌,鳞状细胞癌,adenosquamous癌和未分化癌。细分为乳头状腺癌,管状、粘液性印戒细胞,低分化腺癌。在这项研究中,乳头状腺癌和高度/中度分化管状腺癌归类为与预后良好组,而低分化腺癌、粘液腺癌、印戒细胞癌和归类为与预后不良组,根据文献的结果的结构成像组学模型(19- - - - - -21]。一些研究人员称,这种类型的胃癌分为分化和分化胃癌(22]。以上是胃癌的常见类型,而其他罕见类型只占5%的胃癌(23,24]。

目前,中国的胃癌发病率和死亡率都高于世界平均水平,排名在前20名。准确的术前分期胃癌患者具有重要意义的选择适当的治疗和预后的评估。尤其是随着新技术的发展,如早期胃癌内镜黏膜切除术,腹腔镜根治性胃切除术,术前新辅助化疗,准确的术前分期胃癌变得非常重要。在大多数晚期胃癌患者,佐剂的应用和新辅助化疗和放射治疗的联合应用可以提高患者的生存率和改善预后和康复25,26]。在许多测试胃癌术前分期,增强CT扫描快。此外,它可以显示病变之间的关系和相邻的组织和器官,和是否有远处转移,使其临床应用越来越广泛。陈和刘(2016)(27)报道,CT纹理分析是用来预测胃癌组织的病理特点,发现肿瘤组织与劳伦分类。此外,门静脉的平均衰减和最大衰减CT的图像扩散胃癌有显著高于肠道胃癌。门静脉CT图像的纹理参数与胃癌的分化程度负相关。107例胃癌患者的数据进行了分析。计算机软件读取分割区域的胃癌病变区域的利益,包括衰减,并自动设置八的分布特性。组织CT和病理特征之间的关系是然后由统计方法评估。并不难看到从获得的数据成像结果最佳性能的模型在预测预后不同组织学类型的三种不同类型的胃癌。根据预测模型,胃癌在年轻的年龄和更多的组织学类型通常被列为胃癌预后不良和更高程度的恶性肿瘤。这是一样的报告MacDougall et al。(2016)28]。年轻的癌症细胞新陈代谢越活跃,发展越快,恶性程度越高在胃癌的早期阶段。此外,它为年轻人和中年人有胃镜检查是必要的。此外,该预测模型发现,胃癌转移的组织类型更可能预后不良,这是符合临床实际。但是,没有细分的转移、本地转移和远处转移被发现,需要进一步研究。

根据萨菲尔算法的使用,本研究中使用的算法的影响也进行了分析。结果表明,中国北车(0.979)和信噪比(0.967)的CT图像算法处理后明显高于前(0.781,0.744)( )。它表明,萨菲尔算法在CT图像的处理有一定的效果,这是符合的研究成果Qurashi et al。(2018)29日]。萨菲尔的应用算法的比较和FBP算法表明,CT值之间没有显著差异FBP算法和S1, S2和S3 ( )。但S4∼S5明显低于FBP算法,表明萨菲尔算法级别越高,效果接近的CT图像处理效果FBP算法。的研究成果Scharf et al。(2017)30.)还得出结论,萨菲尔算法的水平越高,图像的处理效果越好。

5。结论

在这项研究中,它的应用价值进行了探讨CT成像的指导下sinogram-affirmed迭代重建算法(萨菲尔)在胃癌的临床分期。结果表明,CT图像引导下萨菲尔算法客观、无创评估肿瘤不对称,使合理的分期胃癌的诊断,为临床医生提供有用的信息来开发高质量的个性化治疗方案。然而,本研究仅选择门静脉CT图像的特征提取,只有选择最大的层病变CT轴可能导致部分外部验证抽样错误和不足,这些问题需要进一步的研究。然而,它充分展示了良好的应用前景的智能算法在医学成像领域的研究。

数据可用性

使用的数据来支持本研究的发现可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

作者的贡献

Chunfang周和Shufang田的贡献同样这项工作。