Page 106 - 南京医科大学学报自然科学版
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第43卷第4期
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              龄、性别、肿瘤分化级别）使用R软件中的“rms”包通                        高风险组（n=31）及低风险组（n=33）。瀑布图（图
              过 Logistic 回归分析法建立癫痫发生概率列线图。                      1C）中显示了高低风险组人群中的癫痫阳性率情
              进一步使用决策曲线分析法（decision curve analysis，             况，高风险组中癫痫阳性率为 80.6%（25/31），低风
              DCA）比较“影像⁃临床模型”、“影像模型”、“临床模                       险组中癫痫阳性率为 27.3%（9/33）。使用 pROC 软
              型”在预测癫痫发生中的净获益率。                                  件包计算模型在训练集及验证集中受试者工作特
              1.2.3  构建及评估远期生存列线图                               征（receiver operating characteristic，ROC）曲线下面
                  将总人群队列的 Rad⁃score 结合临床特征（年                    积（area under curve，AUC）指 标 分 别 为 0.900 和
              龄、性别、肿瘤分化级别）使用R软件中的“rms”包通                        0.636。Kaplan⁃Meier 分析显示（图1D），与低风险组
              过Cox回归分析法建立3年、5年OS列线图，并绘制                         患者相比，高风险组患者的 5 年总生存率（overall
              矫正曲线验证列线图评估效果。将总人群按照列                             survival，OS）较差（P=0.029）。其中，低风险组患者
              线图得分的中位数分为高危组和低危组，对高、低                            5 年生存率达 80%且未达中位生存时间。高风险
              危组人群进行生存差异分析评估列线图危险分层                             组患者 5 年生存率低于 50%，中位总生存时间约为
              作用。                                               44个月。
              1.3  统计学方法                                        2.3  建立及评估“影像⁃临床”预测癫痫列线图

                  本研究所有的统计学分析均在 R 软件（version                         结合临床特征（年龄、性别及肿瘤分级）和放射
              4.0.3）上进行，非正态分布的数据以中位数（四分位                        组学模型开发了“影像⁃临床”癫痫列线图以预测患
              数）［M（P25，P75 ）］表示，两组间比较使用非参数检                     者癫痫发作的概率（图 2A）。在决策曲线分析中
              验。定性资料用例数（百分率）［n（%）］表示，两组间                        （图 2B），“影像⁃临床模型”及“影像模型”在阈风险
              比较采用卡方检验或Fisher确切概率法，P < 0.05为                    值 0~1 之间净获益率方面均没有明显差异，而这两
              差异有统计学意义。                                         个预测模型在阈风险值为 0.2~0.6 之间的净获益率
                                                                明显高于单纯的“临床模型”。
              2 结    果
                                                                2.4  建立及评估“影像⁃临床”生存列线图
              2.1  训练集及验证集患者基线特征比较                                   结合临床特征（年龄、性别及肿瘤分级）和放射
                  将64例DLGG患者按照7∶3随机抽取组成训练                       组学特征开发了“影像⁃临床”生存列线图以评估患
              集（n=44）和验证集（n=20）队列。表1总结了两个队                      者 3 年、5 年生存概率（图 3A）。该列线图的校准曲
              列中的患者人口统计学和临床特征。对于年龄、性                            线显示，在总体人群中预测结果与实际结果表现出
              别、肿瘤分化级别、肿瘤位置、肿瘤病理分型、治疗                           良好的一致性（图 3B）。列线图的 C 指数在总人群
              方式以及临床症状等基线资料在训练集和验证集                             队列中为0.812。将列线图生存评分中位数（118.9）
              的患者之间均无统计学差异。                                     作为风险阈值，将总人群分为生存高危组和生存低
              2.2  Rad⁃score的建立与验证                              危组，两组间的 Kaplan⁃Meier 生存分析显示 5 年的
                  从 MRMR 算法中按大小排名筛选出与癫痫交                        OS存在显著差异（P=0.008，图3C）。
              互信息前10%的26个影像特征。进一步使用Lasso
                                                                3 讨     论
              回归分析进行特征降维，并通过 5 次交叉验证最终
              保留 10 个特征构建预测模型如下：（-177.372 7）×                        癫痫通常是胶质瘤患者，尤其是 DLGG 患者的
              TEXTURE_GLCM_NET_FLAIR_Energy+（-0.019 314 03）     首发症状。Scott等      ［15］ 首次在1 980例脑胶质瘤患者

              ×SPATIAL_Temporal+（-0.020 116 91）×SPATIAL_        中证实了癫痫发作与预后之间的关系。进一步的
              Cere +（0.198 603 7）× TGM_p1+（-9.113 503）×TEX⁃     研究表明，患者的性别、年龄、肿瘤分级、肿瘤定位、
              TURE_GLCM_NET_T1Gd_Homogeneity+（-0.206 468 6）     诊断时机和 IDH 突变状态都可能会影响出现癫痫

              × SPATIAL_CC_Forni ×+（- 0.000 012 640 65）× VOL⁃   发作的胶质瘤患者的生存结果                ［15］ 。因此结合临床
              UME_ET+（-0.000 006 021 123）×VOLUME_TC+            指标与癫痫发生风险模型预测远期生存对DLGG的
             （-0.000 012 640 65）×VOLUME_ET+（-0.032 929 46）      诊疗具有显著的临床指导意义。Li 等                 ［16］ 通过筛选
              ×VOLUME_ET_OVER_NET+4.166 355（图1A、B）。             有无癫痫发作人群的差异基因建立了癫痫相关基
                  通过 约 登 指 数 确 定 Rad⁃score 风 险 阈 值 为            因风险模型，但基因检测由于方便性和经济原因，
              -1.098 0，将 64 例 DLGG 患者按癫痫发作风险分为                  在临床工作存在局限性。已有影像组学研究开发
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