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  磨玻璃型肺腺癌AI研究成果發(fā)表，推想持續(xù)引領(lǐng)肺癌診療智能化落地
  
  2023-03-22 來(lái)源：中國(guó)網(wǎng)
  
  近日,推想醫(yī)療與北京大學(xué)人民醫(yī)院胸外科、放射科合作的論文“Artificial-intelligence-based computed tomography histogram analysis predicting tumor invasiveness of lung adenocarcinomas manifesting as radiological part-solid nodules”發(fā)表于Frontiers in Oncology期刊。這項(xiàng)研究利用基于AI技術(shù)的自動(dòng)化CT直方圖分析,探索有效區(qū)分不同病理程度的亞實(shí)性肺癌(又稱磨玻璃型肺癌)的臨床和放射學(xué)指標(biāo),構(gòu)建部分實(shí)性結(jié)節(jié)(PSNs)病理侵襲性預(yù)測(cè)模型,以期在臨床治療決策中發(fā)揮重要作用。
  
  攻克肺部亞實(shí)性結(jié)節(jié)精準(zhǔn)影像學(xué)評(píng)估難題
  
  隨著低劑量胸部計(jì)算機(jī)斷層掃描(CT)在肺癌篩查中廣泛應(yīng)用,亞實(shí)性結(jié)節(jié)(SSNs)越來(lái)越多地被發(fā)現(xiàn),成為胸外科臨床工作的重要組成部分。根據(jù)是否有實(shí)性成分的存在,亞實(shí)性結(jié)節(jié)分為純磨玻璃結(jié)節(jié)(pGGN)和部分實(shí)性結(jié)節(jié)(PSN)。
  
  病理學(xué)分類中,原位腺癌(AIS),微浸潤(rùn)腺癌(MIA),侵襲性腺癌(IAC)在CT圖像上均可表現(xiàn)為持續(xù)性部分實(shí)性結(jié)節(jié)。不同的肺癌病理亞型意味著不同的手術(shù)切除方案,因此針對(duì)PSN的精準(zhǔn)影像學(xué)評(píng)估在臨床上顯得尤為重要,尤其是在手術(shù)切除范圍評(píng)估上。
  
  目前專門針對(duì)部分實(shí)性結(jié)節(jié)病理浸潤(rùn)的研究較少,相關(guān)研究多采用較為耗時(shí)的人工分割感興趣區(qū),這種方法在一定程度上限制其在現(xiàn)實(shí)臨床應(yīng)用場(chǎng)景中的應(yīng)用。
  
  近年來(lái),醫(yī)學(xué)圖像的數(shù)字化處理成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn),CT信息的定量分析促進(jìn)了對(duì)肺結(jié)節(jié)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的認(rèn)識(shí)。特別是以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,基于CT圖像的肺結(jié)節(jié)篩查、分析和診斷已進(jìn)入精準(zhǔn)化、智能化時(shí)代,肺結(jié)節(jié)的臨床診斷流程和效率得到了極大的提高。
  
  構(gòu)建并驗(yàn)證基于CT直方圖特征的預(yù)測(cè)模型
  
  此次研究確定了2014年1 2019年10 在北大人民醫(yī)院胸外科術(shù)切除的表現(xiàn)為PSNs的肺腺癌,通過綜合病理學(xué)評(píng)估,腫瘤被分為腺癌原位癌 ( AIS )、微浸潤(rùn)性腺癌 ( M I A )和浸潤(rùn)性腺癌 ( IAC )。
  
  所有患者的胸部CT圖像經(jīng)相同成像采集參數(shù)進(jìn)行采集,其薄層圖像傳輸至推想肺結(jié)節(jié)人工智能輔助診斷系統(tǒng)InferRead CT Lung進(jìn)行自動(dòng)檢測(cè),獲得整個(gè)亞實(shí)性結(jié)節(jié)中每個(gè)CT值對(duì)應(yīng)的體素?cái)?shù),搭建CT直方圖并計(jì)算出直方圖的相關(guān)指標(biāo)。與此同時(shí),系統(tǒng)自動(dòng)檢測(cè)和識(shí)別的典型影像學(xué)征象,后經(jīng)兩名放射科醫(yī)生確認(rèn),作為形態(tài)學(xué)指標(biāo),包括分葉征、毛刺征和胸膜牽拉征。
  
  基于 InferRead CT Lung獲取CT直方圖參數(shù)
  
  研究將數(shù)據(jù)集以7:3劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集,在訓(xùn)練集人群中,基于AI測(cè)量與識(shí)別的直方圖特征與影像征象,在放射科醫(yī)生核實(shí)的基礎(chǔ)上,通過單因素邏輯回歸分析評(píng)估優(yōu)勢(shì)比(OR)并評(píng)估各個(gè)參數(shù)特征預(yù)測(cè)IAC風(fēng)險(xiǎn)的能力。在單變量分析中選擇的 p值 <0.1的特征變量進(jìn)行多變量分析,終采用具有顯著臨床意義的變量和多因素邏輯回歸分析中p值<0.05的特征參數(shù)建立臨床特征模型(模型1)、直方圖特征模型(模型2)和兩者融合模型(模型3)。
  
  預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練集中進(jìn)行了10倍交叉驗(yàn)證,在測(cè)試集中進(jìn)行獨(dú)立驗(yàn)證,為了比較不同預(yù)測(cè)模型的判別能力,采用受試者操作特征曲線(ROC)、曲線下面積(AUC)、赤池信息準(zhǔn)則(AIC)和貝葉斯信息準(zhǔn)則(BIC)指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)。AUC值越高,AIC/BIC的比值越大說明模型的判別能力越強(qiáng)。
  
  在評(píng)估PSN的成像指標(biāo)時(shí),納入了密度、體積、質(zhì)量和實(shí)性成分百分比等三維指標(biāo),分葉征、毛刺征、胸膜牽拉征等形態(tài)學(xué)指標(biāo),以及方差、峰度、偏度和熵密度等直方圖相關(guān)的度量指標(biāo)。人工智能系統(tǒng)通過計(jì)算亞實(shí)性結(jié)節(jié)中每個(gè)CT值對(duì)應(yīng)的體素?cái)?shù)實(shí)現(xiàn)其CT直方圖構(gòu)建,進(jìn)而基于代碼與相應(yīng)的公式實(shí)現(xiàn)了方差、偏度、峰度、熵等密度直方圖相關(guān)指標(biāo)的自動(dòng)計(jì)算。
  
  將臨床信息、3D影像學(xué)指標(biāo)、形態(tài)學(xué)征象、密度直方圖相關(guān)指標(biāo)納入多因素logistic回歸分析。根據(jù)平均密度和體積計(jì)算PSN的質(zhì)量。此外,PSN整體的三維度量指標(biāo)與實(shí)性成分之間存在多重共線性,一般代表PSN的侵襲性。為了避免多重共線性對(duì)多元分析的影響,考慮到PSN的實(shí)性成分往往與組織學(xué)侵襲性生長(zhǎng)的比例相對(duì)應(yīng),在后續(xù)分析中排除了質(zhì)量相關(guān)的度量指標(biāo),優(yōu)先選擇實(shí)性組分的三維度量指標(biāo)進(jìn)行分析。
  
  多因素Logistic回歸分析結(jié)果顯示,實(shí)性平均密度(優(yōu)勢(shì)比OR值為1.015; 95 % CI, 1.004-1.027, p = 0.009)、實(shí)性體積( OR值為1.085; 95 % CI, 1.028-1.143, p = 0.003)、直徑( OR值為1.183; 95 % CI, 1.085-1.291, p <0.001)、方差( OR值為0.605; 95 % CI, 0.410-0.893, p = 0.011)、熵( OR值為2.008; 95 % CI, 2.750 ~ 7.717; p = 0.039)是PSN病理侵襲性為IAC的獨(dú)立危險(xiǎn)因素。
  
  臨床特征模型結(jié)合了具有臨床意義的結(jié)節(jié)直徑和CT征象(毛刺征和胸膜牽拉征),直方圖模型包括AI衍生的直方圖特征,這些特征是侵襲性的獨(dú)立預(yù)測(cè)因子(方差、熵、實(shí)性成分的平均密度和實(shí)性成分的體積),將自變量納入臨床特征模型和直方圖模型得到二者的融合模型。
  
  在三個(gè)模型中,校準(zhǔn)曲線在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中 IAC的預(yù)測(cè)概率和實(shí)際觀察概率之間表現(xiàn)出良好的一致性。盡管臨床模型在訓(xùn)練集和驗(yàn)證集中表現(xiàn)出更好的AIC和BIC值,但從AUC值的比較來(lái)看,直方圖模型 (AUC=0.892)與臨床特征模型 (AUC=0.852)和融合模型 (AUC=0.886)相比具有更好的判別能力。
  
  評(píng)估PSN病理侵襲性的受試者工作特征(ROC)分析:AUC表示ROC曲線下面積;模型1-臨床特征模型;模型2-直方圖特征模型;模型3-融合模型
  
  目前,推想通過人工智能技術(shù)的賦能,能夠?qū)崿F(xiàn)對(duì)肺癌精準(zhǔn)診療的篩、診、治、管、研臨床全周期管理,持續(xù)引領(lǐng)肺癌診療智能化的科研創(chuàng)新和臨床應(yīng)用。此次推想與北大人民醫(yī)院胸外科、放射科團(tuán)隊(duì)的研究是基于已經(jīng)應(yīng)用于臨床的推想肺結(jié)節(jié)人工智能輔助診斷系統(tǒng),實(shí)現(xiàn)了對(duì)CT圖像中肺結(jié)節(jié)的自動(dòng)檢測(cè)、分割,和征象識(shí)別,拓展直方圖分析功能。針對(duì)部分實(shí)性結(jié)節(jié)的腫瘤浸潤(rùn)性預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建,實(shí)現(xiàn)了對(duì)臨床關(guān)注的部分實(shí)性結(jié)節(jié)病理浸潤(rùn)程度的預(yù)測(cè),有助于臨床選擇更適宜的干預(yù)手段,為臨床進(jìn)行肺癌診斷、肺癌手術(shù)切除范圍評(píng)估等環(huán)節(jié)提供了便捷、有效的輔助參考工具。
  
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