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    基于前列腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)第2版的機(jī)器學(xué)習(xí)模型診斷高級(jí)別前列腺癌

    2018-12-21 07:25:08曾小輝高月琴牛翔科陳雪卉張仕慧陳志凡
    關(guān)鍵詞:高級(jí)別前列腺癌前列腺

    曾小輝,彭 濤,高月琴,牛翔科,陳雪卉,張仕慧,陳志凡

    (成都大學(xué)附屬醫(yī)院放射科,四川 成都 610081)

    前列腺癌居惡性腫瘤導(dǎo)致男性死亡的第2位[1]。隨著人民生活質(zhì)量提高和人口老齡化,我國(guó)前列腺癌發(fā)病率呈上升趨勢(shì)[2]。前列腺多參數(shù)MRI是目前診斷前列腺癌的主要無創(chuàng)檢查方法。為提高前列腺癌診斷率和報(bào)告的規(guī)范化,2012年歐洲泌尿生殖放射協(xié)會(huì)提出前列腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)第1版(prostate imaging reporting and data system version 1, PI-RADS v1),但存在諸多不足,2014年底由美國(guó)放射學(xué)會(huì)、歐洲泌尿生殖放射學(xué)會(huì)及AdMeTech基金會(huì)共同對(duì)PI-RADS v1進(jìn)行修訂,在線頒布了前列腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)第2版(prostate imaging reporting and data system version 2, PI-RADS v2)[3-4]。隨著對(duì)前列腺癌的深入研究,有學(xué)者[5-6]發(fā)現(xiàn)高級(jí)別前列腺癌(Gleason評(píng)分≥7分)和非高級(jí)別癌患者預(yù)后明顯不同,但通過多種模型結(jié)合影像學(xué)表現(xiàn)及臨床相關(guān)指標(biāo)診斷高級(jí)別前列腺癌的報(bào)道較少見。本研究探討支持向量機(jī)(support vector machine, SVM)、決策樹(decision tree, DT)和Logistic回歸3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型在診斷高級(jí)別前列腺癌中的價(jià)值。

    1 資料與方法

    1.1一般資料 回顧性分析2013年1月—2018年2月于我院接受前列腺多參數(shù)MR掃描并取得病理結(jié)果的194例患者的資料,年齡50~90歲,平均(74.7±8.9)歲。MRI顯示中位前列腺體積為55.16(35.47,77.77)cm3;中位總前列腺特異抗原(total prostate specific antigen, tPSA)為16.30(8.32,46.52)ng/ml,中位游離前列腺特異抗原(free prostate specific antigen, fPSA)為2.08(1.23,4.65)ng/ml,前列腺特異性抗原密度(adjusted-prostate-specific antigen density, adjusted-PSAD)為0.28(0.14,1.16)ng/(ml·cm3)。根據(jù)Gleason評(píng)分[7]將患者分為2組,高級(jí)別癌組63例(Gleason評(píng)分≥7分),Gleason評(píng)分分別為:3+4=7分10例、4+3=7分5例、4+4=8分13例、3+5=8分1例、5+4=9分8例、4+5=9分14例、5+5=10分12例;非高級(jí)別癌組131例,Gleason評(píng)分<7分。納入標(biāo)準(zhǔn):①臨床資料及相關(guān)檢查完整;②MR檢查前3個(gè)月內(nèi)未接受前列腺穿刺、手術(shù)及前列腺癌內(nèi)分泌治療;③MR檢查后1個(gè)月內(nèi)經(jīng)直腸超聲引導(dǎo)下穿刺或前列腺全切術(shù),并取得病理結(jié)果。排除標(biāo)準(zhǔn):①圖像質(zhì)量不佳;②MR序列不完整;③既往有前列腺相關(guān)手術(shù)或治療病史。

    1.2儀器與方法 采用Siemens Avanto 1.5T超導(dǎo)型MR掃描儀,相控陣體線圈,掃描前囑患者排空膀胱。仰臥位掃描,先行常規(guī)T2WI及DWI,后行動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描。T2WI參數(shù):FOV 200 mm×200 mm,掃描層數(shù)20層,層厚3 mm,層間距0.6 mm,采用自旋回波-回波平面成像序列,TR 4 300 ms,TE 101 ms,矩陣256×205;DWI:b值取800 s/mm2,F(xiàn)OV 260 mm×220 mm,掃描層數(shù)20層,層厚3.6 mm,層間距0,TR 3 700 ms,TE 80 ms,矩陣160×100,NEX 6次。動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描時(shí),采用高壓注射器經(jīng)肘前靜脈注射Gd-DTPA 0.2 mmol/kg體質(zhì)量,流率2.5 ml/s;3D-Flash-T1WI,F(xiàn)OV 260 mm×260 mm,掃描層數(shù)20層,層厚3.6 mm,體塊(slab)為1,TR 5 ms,TE 1.69 ms,矩陣192×138,掃描次數(shù)36次。

    1.3相關(guān)指標(biāo)收集及處理 通過臨床信息系統(tǒng)(clinical information system, CIS)查閱獲得臨床指標(biāo),包括年齡、fPSA、前列腺抗原比值(fPSA/tPSA)和adjusted-PSAD。由2名具有5年工作經(jīng)驗(yàn)的、泌尿系統(tǒng)影像學(xué)診斷醫(yī)師利用盲法對(duì)患者進(jìn)行PI-RADS v2評(píng)分[7],如有分歧經(jīng)協(xié)商達(dá)成一致。在T2WI上結(jié)合軸位、冠狀位和矢狀位圖像測(cè)量前列腺左右徑、前后徑及上下徑,根據(jù)公式計(jì)算前列腺體積(V)及adjusted-PSAD:V=左右徑(cm)×前后徑(cm)×上下徑(cm)×0.52,adjusted-PSAD=tPSA/V。

    1.4模型建立 采用IBM SPSS Modeler軟件中的SVM、DT和Logistic回歸分別對(duì)高級(jí)別前列腺癌建立預(yù)測(cè)模型,數(shù)據(jù)流示意圖見圖1。對(duì)各評(píng)價(jià)因素和相關(guān)診斷數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫,錄入后建立SVM、DT和Logistic回歸3種模型:對(duì)5個(gè)評(píng)價(jià)因素(年齡、PI-RADS v2評(píng)分、fPSA、fPSA/tPSA及adjusted-PSAD)建立SVM流、DT流和Logistic回歸數(shù)據(jù)流,并分析3種學(xué)習(xí)模型診斷高級(jí)別前列腺癌的準(zhǔn)確率。采用IBM SPSS Modeler軟件隨機(jī)抽樣選出173例(高級(jí)別前列腺癌組55例、非高級(jí)別前列腺癌組118例)作為訓(xùn)練集,用于篩選變量和建立預(yù)測(cè)模型;21例(高級(jí)別前列腺癌組8例、非高級(jí)別前列腺癌組13例)作為測(cè)試集,用于評(píng)價(jià)模型預(yù)測(cè)效果。

    表1 測(cè)試集3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型及PI-RADS v2評(píng)分診斷高級(jí)別前列腺癌的比較分析(%)

    圖1 3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型數(shù)據(jù)流示意圖

    1.5統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 20.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)分析(Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn))和方差齊性(Levene檢驗(yàn))檢驗(yàn),計(jì)量資料符合正態(tài)分布以±s表示,非正態(tài)分布以中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示。繪制ROC曲線評(píng)價(jià)PI-RADS v2評(píng)分和3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型診斷高級(jí)別前列腺癌的效能;并以DeLong方法比較AUC;以病理Gleason評(píng)分結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn),采用χ2檢驗(yàn)比較PI-RADS v2評(píng)分及3種模型診斷高級(jí)別前列腺癌的敏感度、特異度及準(zhǔn)確率的差異。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1模型評(píng)價(jià)及數(shù)據(jù) 以PI-RADS v2評(píng)分預(yù)測(cè)高級(jí)別前列腺癌的準(zhǔn)確率為82.66%。訓(xùn)練集SVM、DT和Logistic回歸3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型經(jīng)學(xué)習(xí)后診斷高級(jí)別前列腺癌的準(zhǔn)確率、敏感度及特異度見表1,PI-RADS v2評(píng)分及3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型診斷高級(jí)別前列腺癌的敏感度、特異度、準(zhǔn)確率差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。測(cè)試集SVM、DT和Logistic回歸3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型經(jīng)學(xué)習(xí)后診斷高級(jí)別前列腺癌準(zhǔn)確率分別為76.19%、80.95%及76.19%。通過IBM SPSS Modeler軟件經(jīng)訓(xùn)練集學(xué)習(xí)后,自動(dòng)獲得3種學(xué)習(xí)模型診斷高級(jí)別前列腺癌變量的重要性,并按所占比例進(jìn)行排序:SVM模型前3位預(yù)測(cè)變量為PI-RADS v2、adjusted-PSAD及年齡,所占比例分別為50.00%、15.00%及13.00%;DT模型前3位預(yù)測(cè)變量為adjusted-PSAD、PI-RADS v2及fPSA,所占比例分別為49.00%、23.00%及14.00%;Logistic回歸模型前3位預(yù)測(cè)變量為PI-RADS v2、fPSA/tPSA及adjusted-PSAD,所占比例分別為36.00%、27.00%及21.00%。

    2.2ROC曲線分析 173例訓(xùn)練集PI-RADS v2評(píng)分和SVM、DT和Logistic回歸3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型診斷高級(jí)別前列腺癌的AUC分別為0.83、0.81、0.90及0.83(P均<0.01),其中DT模型的AUC最大(圖2),且與PI-RADS v2評(píng)分(Z=1.96,P=0.049)、SVM(Z=2.87,P=0.004)和Logistic回歸(Z=2.31,P=0.021)差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,其模型樹狀圖見圖3;而SVM與Logistic回歸(Z=1.25,P=0.21)及PI-RADS v2評(píng)分(Z=0.98,P=0.32)、Logistic回歸與PI-RADS v2評(píng)分(Z=0.04,P=0.96)的AUC差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    圖2 PI-RADS v2評(píng)分及3種機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)高級(jí)別前列腺癌的ROC曲線

    3 討論

    多參數(shù)MRI[8]是目前診斷前列腺癌的主要影像學(xué)檢查方法,有助于提高診斷前列腺癌的準(zhǔn)確率,但影像學(xué)報(bào)告不規(guī)范等問題限制了其廣泛應(yīng)用。與PI-RADS v1相比,PI-RADS v2評(píng)分系統(tǒng)主要針對(duì)臨床顯著性癌或高級(jí)別腫瘤[9],其將臨床顯著性高級(jí)別腫瘤前列腺癌定義為符合以下條件之一者:①前列腺穿刺活檢任何一針Gleason評(píng)分>6分;②前列腺穿刺活檢任何一針癌組織長(zhǎng)度大于5 mm。Albertsen等[10]回顧性分析發(fā)現(xiàn)高級(jí)別前列腺癌患者10年死亡率高于非高級(jí)別前列腺癌,并提出應(yīng)著重診斷高級(jí)別前列腺癌,以便臨床減少不必要的前列腺穿刺活檢及降低對(duì)非高級(jí)別前列腺癌的過度治療。De Visschere等[11]研究報(bào)道,應(yīng)用單一評(píng)分系統(tǒng)對(duì)前列腺癌進(jìn)行預(yù)測(cè)具有一定風(fēng)險(xiǎn)。本研究聯(lián)合應(yīng)用3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型對(duì)前列腺癌影像學(xué)表現(xiàn)和臨床指標(biāo)進(jìn)行分析。

    圖3 DT模型樹狀圖

    機(jī)器學(xué)習(xí)模型能根據(jù)疾病與相關(guān)危險(xiǎn)因素的內(nèi)在規(guī)律近似地以數(shù)學(xué)方式表達(dá),已成為預(yù)測(cè)疾病的主流方法。本研究采用SVM、DT和Logistic回歸建立對(duì)高級(jí)別前列癌的預(yù)測(cè)模型。SVM的優(yōu)點(diǎn)為解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問題,追求現(xiàn)有信息情況下的最優(yōu)解,可提高學(xué)習(xí)方法的推廣能力;DT具備對(duì)未來新數(shù)據(jù)的分類預(yù)測(cè)能力,可將大量數(shù)據(jù)有目的地分類,從中找到潛在的、有價(jià)值的信息,且準(zhǔn)確性良好,同時(shí)還可揭示重要預(yù)測(cè)因子之間的復(fù)雜關(guān)系;Logistic回歸的優(yōu)點(diǎn)是能較好地表現(xiàn)評(píng)價(jià)因素與因變量之間的依存關(guān)系。

    本研究中,DT模型診斷高級(jí)別前列腺癌的AUC最大,且與PI-RADS v2評(píng)分、SVM和Logistic回歸的AUC差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,而SVM與Logistic回歸及PI-RADS v2評(píng)分、Logistic回歸與PI-RADS v2評(píng)分的AUC差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。DT模型預(yù)測(cè)高級(jí)別前列腺癌診斷準(zhǔn)確率、敏感度及特異度均較高,但與其他模型相比差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,可能與陽性樣本量較少有關(guān)。IBM SPSS Modeler軟件建立的3種預(yù)測(cè)高級(jí)別前列腺癌模型前3位變量中均有PI-RADS v2評(píng)分,且單純采用PI-RADS v2評(píng)分的診斷價(jià)值也較高,與模型預(yù)測(cè)變量重要性基本相符。van Leeuwen等[12]發(fā)現(xiàn)運(yùn)用前列腺癌相關(guān)臨床指標(biāo)聯(lián)合PI-RADS v1評(píng)分建立Logistic模型預(yù)測(cè)前列腺高級(jí)別癌的AUC為0.88。Bermejo等[13]認(rèn)為基于前列腺特異性抗原等單獨(dú)生物指標(biāo)不能很好地診斷前列腺癌,故聯(lián)合年齡、PSA、直腸指檢、多參數(shù)MR等指標(biāo)建立DT和Logistic回歸模型,發(fā)現(xiàn)2種模型診斷前列腺癌的準(zhǔn)確率均較好(AUC=0.72,0.80)。Nhung等[14]采用SVM模型預(yù)測(cè)前列腺癌的敏感度為95.1%、特異度為84.6%。上述研究[12-14]的目的均在于鑒別診斷前列腺癌與良性前列腺病變,而對(duì)高級(jí)別與非高級(jí)別前列腺癌的分類研究較為缺乏,且上述研究均未對(duì)各模型進(jìn)行對(duì)比分析。Lee等[15]基于經(jīng)直腸超聲,聯(lián)合臨床相關(guān)指標(biāo),建立了診斷前列腺癌的Logistic回歸、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和SVM模型,發(fā)現(xiàn)SVM模型的AUC最大(AUC=0.847),且與其他2種模型比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。本研究結(jié)果與其不符,分析原因:①研究納入的決策因素不同;②Lee等[15]的研究基于超聲,而本研究是基于多參數(shù)MR分析建立的模型;③本研究樣本量較小,SVM比人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更為適用。

    本研究的不足:①為回顧性研究,前列腺大切片病理標(biāo)本及穿刺點(diǎn)不能完全與影像學(xué)直接對(duì)照,結(jié)果可能存在偏倚;②樣本量小,對(duì)于樣本選擇有一定局限性;③僅為3種機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練集和較少測(cè)試集分析,有待樣本量擴(kuò)大后進(jìn)一步驗(yàn)證。

    綜上所述,基于PI-RADS v2評(píng)分的3種算法模型預(yù)測(cè)高級(jí)別前列腺癌的價(jià)值均較好,DT模型可作為預(yù)測(cè)前列腺高級(jí)別癌的較優(yōu)模型。

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