基于MRI成像的影像组学特征识别肺癌肺外转移特性的价值

目的 探讨基于肺癌原发灶MRI图像的影像组学技术识别肺癌肺外转移的价值.方法 回顾性收集2019年10月1日-2020年1月1日东莞市人民医院经病理证实的肺内占位性病变患者的临床资料和胸部MRI检查图像,将恶性肿瘤患者是否发生转移分为转移组和非转移组.选取病变T2WI、DWI(b=500)、ADC三组序列图像分别导入ITK-SNAP软件中,人工对病灶进行手动逐层标记,采用A.K软件对获得的病灶三维分割图像进行特征提取,每个病灶提取5大类共396个特征,采用R语言对临床资料和影像组学特征进行组间差异统计分析,对于具有统计学意义的影像组学特征,绘制箱图和识别肺癌转移的ROC曲线.结果 肺内占位18例,共18个病灶,转移组10例,非转移组8例,共获得有意义的影像组学特征8个,均来源于DWI和ADC序列;8个特征识别肺癌肺外转移的ROC曲线下面积(AUC)均大于0.75(0.781～0.906),其中ADC_Grey Level Nonuniformity_All Direction_offset4_SD特征AUC最大,准确性0.722～0.889,敏感性和特异性范围均在0.6～1.结论 应用影像组学技术针对肺癌原发灶的MRI图像进行分析,能够提取一定的影像组学特征识别肺癌肺外的转移特性,在肺癌转移的预测方面有一定的价值.