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基于高分辨率磁共振成像对活体及离体颅内动脉粥样硬化斑块的影像组学分析

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摘要

缩略词表

前言

第一部分 活体颅内动脉粥样硬化斑块形态学及影像组学特征的研究

第一节 症状性颅内动脉粥样硬化斑块的高分辨率磁共振形态学特征研究

二、方法

三、结果

四、讨论

五、结论

第二节 症状性颅内动脉粥样硬化斑块的高分辨率磁共振影像组学特征研究

一、引言

二、方法

三、结果

四、讨论

五、结论

第二部分 离体颅内动脉粥样硬化斑块影像组学特征的初步研究

一、引言

二、方法

三、结果

四、讨论

五、结论

第三部分 离体与活体颅内动脉粥样硬化斑块影像组学特征的对比研究

三、结果

四、讨论

五、结论

全文总结

参考文献

附录

综述

在读期间发表论文及科研工作情况

致谢

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摘要

本文分为以下几个部分进行探讨:  第一部分 活体颅内动脉粥样硬化斑块形态学及影像组学特征的研究目的:颅内动脉粥样硬化性疾病(ICAD)是导致缺血性脑血管事件的主要原因之一。高分辨率磁共振成像(HR-MRI)是颅内动脉斑块评估的首选方法。本研究旨在基于HR-MRI采用传统形态学及定量影像组学的方法分析颅内动脉粥样硬化斑块,以区分症状性斑块与无症状斑块。  方法:回顾性分析2013年9月至2016年10月间行HR-MRI检查的158例大脑中动脉和基底动脉狭窄患者。磁共振成像序列采用T1、T2加权成像和Gd对比注射的增强T1成像(CE-T1WI)。测量症状性斑块和无症状斑块的最小管腔面积、斑块负荷、管腔狭窄率、斑块内出血(IPH)、强化率和109个定量影像组学特征。采用多变量Logistic回归和随机森林模型对诊断结果进行评价。  结果:通过临床特征及形态学分析,吸烟(优势比[OR]=2.724;95%CI,1.200-6.183)、IPH(OR=11.340;5%CI,1.441-89.221)和强化率(OR=6.865;95%CI,1.052-44.802)分别与症状性斑块相关。综合三个因素共同来识别症状性斑块的曲线下面积(AUC)为0.714。而影像组学分析则表明T2WI、T1WI和CE-T1WI图像中提取的22个影像组学特征与症状性斑块有关,其AUC分别为0.801、0.835和0.846。将所有影像组学特征组合起来,其AUC为0.953,准确率可达0.823。所有形态学及影像组学特征组合后AUC可达0.976,准确率为0.874。  结论:影像组学分析能够准确区分颅内症状性动脉粥样硬化斑块和无症状斑块,且该方法优于传统形态学方法。将影像组学特征与传统临床特征及形态学特征的评估相结合,其准确性最高。  第二部分 离体颅内动脉粥样硬化斑块影像组学特征的初步研究  目的:本研究通过应用3.0T磁共振的常规管壁成像序列对离体颅内动脉血管行HR-MRI扫描,以病理分类为标准,以影像组学为手段,评估影像组学对辨别颅内动脉粥样硬化斑块稳定性的能力,并进一步分析不稳定斑块的影像组学特征。  方法:收集从2013年1月至2015年6月在医院病理科和大学解剖教研室行尸检的14例病例(8男6女,平均年龄79.14±10.34岁)的40根病变颅内血管。对病变血管行3.0T磁共振成像。图像扫描完成后,对血管标本行病理制片处理。依据层面的位置,匹配磁共振图像和病理层面。以病理分型标准为参照,将斑块分为稳定和不稳定两类。采用3D-slice软件对磁共振图像的斑块进行手动勾画,提取影像组学特征。采用随机森林法进行模型的统计学分析。  结果:40根血管经病理分类后得到稳定斑块49个,不稳定斑块56个。通过建模后,两个序列(T1WI、T2WI)对颅内动脉粥样硬化斑块均有较好的判别能力,其中模型在T1WI、T2WI上判别不稳定斑块的准确率分别为0.832、0.813,AUC分别为0.897、0.920。将全部影像组学特征组合起来共同评判斑块的稳定性时,其准确率为0.861,AUC为0.945。  结论:基于3.0T高分辨率磁共振管壁成像的影像组学方法能够定量并准确地评估离体颅内斑块的稳定性。不稳定斑块的影像组学特征在T1WI和T2WI两个序列上具有不同的表现;联合所有影像组学特征能够更准确地预测离体斑块的稳定性。  第三部分 颅内动脉粥样硬化斑块离体与活体影像组学特征的对比研究  目的:研究基于前期关于离体及活体颅内动脉粥样硬化斑块的影像组学研究,分析颅内动脉离体与活体粥样硬化斑块影像组学特征之间的相关性,以及临床症状分类法和病理分类法在判别斑块上的差异,评估症状性动脉粥样硬化斑块与不稳定斑块的一致性。  方法:体及活体斑块的影像组学测量见第一部分及第二部分所述。以离体斑块的影像组学特征为参照,找出离体和活体斑块共同扫描序列的相同影像组学特征,并以离体分类标准为依据,用共有的影像组学特征将活体动脉粥样硬化斑块分为稳定斑块和不稳定斑块。Cohen's kappa(κ)值用于判别活体临床症状分类标准与病理分类标准的一致性。  结果:离体斑块与活体斑块在T2WI和T1WI上的相同影像组学特征各有两个。经过一致性检验发现,四个影像组学特征通过两种分类方法判别斑块稳定性的κ值分别为0.084、0.107、0.076和0.013,且检验均无统计学差异(P>0.05)。症状性斑块为不稳定斑块的漏诊率相对较低而其误诊率相对较高;用四个影像组学特征共同评判时,其平均阳性预测值为0.475,阴性预测值为0.608。  结论:影像组学分析在离体及活体上均可用于判别颅内粥样硬化斑块的性质,但症状性分类法与病理稳定性分类法一致性欠佳。症状性动脉粥样硬化斑块是不稳定斑块的阳性预测值较低,而无症状斑块是稳定斑块的概率较高。

著录项

  • 作者

    史张;

  • 作者单位

    中国人民解放军海军军医大学海军军医大学;

  • 授予单位 中国人民解放军海军军医大学海军军医大学;
  • 学科 影像医学与核医学
  • 授予学位 硕士
  • 导师姓名 刘崎;
  • 年度 2018
  • 页码
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 chi
  • 中图分类
  • 关键词

    颅内动脉粥样硬化斑块,磁共振,影像组学,诊断价值;

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