European Radiology:T2加权放射组学模型在鉴别腮腺Warthin瘤和多形性腺瘤中的价值

时间:2023-07-24 21:18:20   热度:37.1℃   作者:网络

研究显示几乎81.2%的腮腺肿瘤是良性的,其中87.3%是Warthin瘤(WTs)和多形性腺瘤(PAs)。虽然PA是良性的,但复发率为1-4%而有2-40%被忽视的长期存在的PA发生恶变的潜能。在WT中,如果不用手术就能确定诊断,则患者只需观察或局部治疗,特别是在老年人或健康状况不佳者中尤为重要。因此,早期进行准确PA和WT区分是至关重要的。

细针抽吸活检是明确病理的金标准。然而,该检查是侵入性的,并且严重依赖操作者的技能和医生的经验。影像学方法(超声、计算机断层扫描(CT)或磁共振成像(MRI))在诊断方面起到了重要的作用。在区分WT和PA方面,超声的准确率为79.4%,CT为84.7%,MRI为91.3%。然而,有一些病变的表现非常相似误诊率极高。因此,需要更好的方法来提高区分PA和WT的能力。

放射组学从图像分析中提取多种特征可以帮助描述肿瘤的特征并评估治疗反应在某些情况下还有助于预测预后。最近有几篇文章探讨了放射组学、临床及其联合模型对PA、WT和恶性肿瘤分类的价值。然而,临床因素的选择并不统一。因此,需要更多的研究来证明临床和综合模型的有效性。


近日,发表在European Radiology杂志的一项研究筛选了WT和PA的独立临床预测因子,建立了临床、放射组学和放射组学-临床模型,并比较了它们的诊断性能,为临床精确诊断和治疗提供了更多支持依据。

本项研究于2010年1月-2022年6月期间两个中心共回顾性地招募了117名患者,包括61例Warthin瘤和56例多形性腺瘤。训练集包括82例,验证集包括35例。从T2加权图像中,提取了971个放射组学特征。在经过两步选择过程后,仍有七个放射组学特征。研究通过多变量逻辑回归将这七个放射组学特征和临床因素分别用于建立放射组学和临床模型。同时建立了一个放射组学-临床模型,将独立的临床预测因素与放射组学特征相结合通过ROC曲线对这三个模型进行了评估和比较。 

在放射组学模型中,训练集和验证集的AUCs分别为0.826和0.796。在临床模型中,训练和验证集的AUCs分别为0.923和0.926。决策曲线分析显示,放射学-临床模型在区分Warthin肿瘤和腮腺多形性腺瘤方面具有最佳的诊断性能(训练集和验证集的AUC分别为0.962和0.934)。 


 
图 颌面部T2W图像和相应的ROI。 a 66岁女性的多形性腺瘤。d 59岁男性的Warthin瘤。b, e用ITK-SNAP划定ROI。3D,三维;ROI,感兴趣区域。虚线代表腮腺深叶和浅叶之间的边界

本研究显示,基于年龄、腮腺受累和T2WI放射学特征的临床-放射学模型可以进行准确的WT和PA鉴别诊断,有助于提高对PA或WT诊断的信心并减少细针抽吸活检的需要。


原文出处:

Zhenbin Hu,Junjie Guo,Jiajun Feng,et al.Value of T2-weighted-based radiomics model in distinguishing Warthin tumor from pleomorphic adenoma of the parotid.DOI:10.1007/s00330-022-09295-0

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