万“恶”之源影像组学拆解套路从这篇开始！

由平鑫而论专栏的列位教师深度开采咱们精选的影像组学著作的出彩之处，并总结成优质推文，渐渐构修一幅影像组学著作套途舆图！

推敲宗旨：基于pCCA的临床和/或MRI的影像组学特点开拓新的signature，以预测ER

本文对ER的界说：从手术日期到初度个人区域复发、远方蜕变或结果一次随访日期的时分。个人复发和远方蜕变通过妇科查验和CT、MRI、PET-CT等影像诊断或病理说明（ref：PMID: 33376403）。

本文对OS的界说：手术日期与结果一次随访或升天日期之间的时分间隔。中位生计时分 (MST) 是 OS 的中位值。

血液学目标：血糖程度、血小板计数、白细胞计数、中性粒细胞计数、淋巴细胞计数、单核细胞计数、白卵白程度、球卵白程度、白卵白与球卵白比例、中性粒细胞与淋巴细胞比例、单核细胞与淋巴细胞比例、血小板与淋巴细胞比例、TBIL（总胆红素）、DBIL（直接胆红素）、IBIL（间接胆红素）、ALT、AST、ALP、GGT、CEA、CA19-9；

影像景象：肿瘤最大径、临床N 分期、影像学肝动脉进攻、环状显影、肝叶萎缩、HBV、动脉期巩固、门静脉期巩固、增殖形式；

小注：这里全数的影像景象识别辨别由三名具有16、15、13年腹部诊断阅历的放射科医师完毕，并事先对景象做好显着界说；

运用Cohen kappa系数对影像组学景象实行相同性评议，Kappa 值区间界说为 0.41–0.60（相同性适中）、0.61–0.80 （根基相同）0.81–1.00 （相同性极好）;

（扔砖引玉，第一篇著作我这里把要领写精细一点）基线原料外中（未显现），卡方 (χ2) 检讨或 Fisher 切确检讨用于比力分类变量。Mann-Whitney U 检讨或 t 检讨用于比力毗连变量。

临床题目：根治性手术切除是调养能从手术获益pCCA的首选计划；然而该调养要领的复发率照旧很高，而且早期复发的pCCA患者有较差的预后；

目前线法亏损：TNM分期是可能预测ER危险，然而统一分期的患者照旧有较大的异质性；腹腔镜分期检测难以挖掘遁匿性蜕变性疾病；这些城市导致切除后早期复发。

本文办理方法：本文通过整合术前临床变量和基于 MRI 的影像组学特点，为 pCCA 患者开拓和验证决议援救的预测模子。

小注：本推敲仅席卷VIBE比较巩固序列的AP和PVP期相，不席卷DWI、T1WI和T2WI。

作家正在这里提及的起因是pCCA肿瘤平常很小。倒霉于正在非巩固图像中对肿瘤实行勾勒和分别肿瘤与平常结构的上下范围。

最终，共纳入184名患者，将数据集按7：3的比例分为锻练集（n=128）和测试集（n=56）。并从中得到MRI影像数据、病理特点及临床特点数据。

宗旨：将影像强度转化为以0为均数，1为圭表差的散布，通过影像圭表化等操作，节减影像参数不相同等对影像组学特点变异的影响；

小注：本文采用MR影像，正在图像预处置历程中并没有采用N4偏置场的校正（校正MRI影像的低强度不服均性）

决裂历程由具有 16 年腹部诊断阅历的放射科医师履行，并拣选随机30名患者由该医师和一名具有 15年阅历的放射科医师实行从头决裂。

运用 ITK-SNAP软件正在每位患者的 AP 和 PVP 图像的轴向层上，沿肿瘤轮廓手动勾勒出 VOI 。取得全瘤感风趣体积VOI。

特点类型+提取结果：从每个 VOI 中提取了 402 个影像组学特点，席卷 42 个直方图特点、15 个样子因子特点、144 个灰度共生矩阵（GLCM）特点、180 个逛程长度矩阵（RLM）特点、11 个灰度巨细区域矩阵（GLSZM) 特点和 10 个 Haralick 特点。

小注：A.K. (Artificial Intelligent Kit)平台由GE医疗人命科学核心推出的软件，也许提取一系列常睹的影像组学特点。

席卷直方图特点，形式学特点，共生矩阵特点，逛程矩阵特点，灰度连通巨细矩阵特点，基于梯度图的特点等。

要领：运用ICC评估提取特点的可反复性，ICC0.7的影像组学特点被保存到下一阶段实行剖判；

要领：findCorrelation函数可能自愿找到具有高度共线性的变量，并给出倡导删除的变量

小注：倡导删除变量道理：如果有n*n维度的合系矩阵，每个变量有n-1个合系系数（除了自身），对这n-1个合系系数取均匀值，如许每个变量城市取得一个均匀值，删去均匀值最高的变量。

Figure2A：AP期相中，通过10-折交叉验证压缩参数λ，当压缩到12个特点时的AUC最大，对应log(λ) = -4.055x；

小注：左边的虚线对应AUC时最大值的点，代外最佳的λ值；+1倍圭表差取得右边的虚线，代外具备杰出职能但特点数起码的模子，log(λ)正在条线之间采用都是合理的。

Figure2C：PVP期相中，通过10-折交叉验证压缩参数λ，当压缩到1个特点时的AUC最大，对应log(λ) = -3.093；

小注：与以往先容的著作分别，本文行使的是AUC参数来确定λ的值，正在(LASSO)logistic回归的λ值切实定比力常睹，是现正在比力时髦的归纳考量模子职能的一种参数。

拣选构修逻辑回归模子的特点，并运用方程式推导出影像组学得分 (ScoreAP 或 ScorePVP)；

小注：AIC（最小音信标准）作战正在熵观念的根源上，可能衡量计算模子的庞杂度和模子拟合数据的杰出性。

为了尽量避免数据崭露太过拟合的情状，优先商讨的模子该当是AIC值最小的那一个。基于此，找到最好的疏解了局但包罗起码自正在参数的模子。

通过单要素logistic回归（P 0.1）和反向慢慢众要素logistic回归剖判（最低AIC圭表）按序拣选预测的术前临床要素；（单要素、众要素剖判结果这里我没有显现）

小注：为了正在单要素剖判中不脱漏蓄谋义的变量，P值“明显”凡是设为P0.1，也可设为P0.05或者P0.2，需依照样本量巨细做出调节，样本量够大可能把P值调小，样本量亏损则须要更落伍一点，把P值设大。

职能胸宇是权衡模子泛化才具的一系列评议圭表，作家起初对临床模子（Model1）、影像组学模子（Model2）、调解模子（Model3）、TNM评议编制（Model4）正在锻练集和测试集合预测ER的AUC值、确切度、特异度、聪明度、阴性预测值和阳性预测值实行了盘算，并绘制了四个模子的ROC弧线。

同时咱们可能看到，各模子间的95%置信区间是险些没有交叉的，更注解了模子泛化才具的实际差异。

小注：分别的AUC目标实行比力，纵然95%CI重合也是不行完整注解模子的预测才具是沟通的，须要进一步实行Delong’s test比力P值

这里众说一句，基于外格中的敏锐度和特异度，可能盘算出约登指数（约登指数=敏锐度+特异度-1）。

约登指数越大，注解确凿性越大，约登指数最大值也就对应着该要领的最佳评分cut-off值，按最佳cut-off值可能将人群分为高危险组和低危险组。

基于锻练集的最大约登指数得出ScoreAP= -0.806，取得的cut-off值将被同时行使于锻练集和测试集（患者ScoreAP高于-0.806被分至高危险组，ScoreAP低于-0.806被分至低危险组）。

同理，临床模子的cut-off值为-0.256，调解模子的cut-off值为-0. 472。这些cut-off值正在随后的K-M弧线危险分层会用到，通过pROC包告竣。

小注：别的，毗连变量也可能基于K-M弧线的log-rank检讨（survMisc包的cutpoint函数）和节制性立方样条（RCS）（rms包）盘算cut-off值

临床模子和调解模子正在锻练集职能显著优于影像组学模子和TNM编制；正在测试集合，临床模子和调解模子职能都显著优于TNM编制，可是唯有调解模子显著优于影像组学模子。

临床模子和调解模子的AUC 之间没有显着差别（锻练集 P = 0.156，测试集 P = 0.439）；影像组学模子和TNM编制的AUC也没有显着差别（锻练集 P = 0.484，测试集 P = 0.418）。

FigureS3（著作增加原料中供应图片的分明度都很差，但我为什么一点要显现呢？是叫大众要看增加资料！）

Figure S3A: 锻练集合ER的预测值和查看值呈现出较好的相同性（都比力靠近对角线）；

Figure S3B: 验证集合，绿色的线和粉色的线都是腾飞的，唯有Modelclinic与Modelcombine模子暴露出了预测值与查看值较好的相同性。

作家随后正在增加资料显现了由模子分层的高危险和低危险组的Mean Score和 MST(survminer包），如前文提到，cutoff值由约登指数确定：

FigureS4（著作增加原料中供应图片的分明度都很差，但我为什么一点要显现呢？是叫大众要看增加资料！）

Figure S4ACE: 锻练集合的影像组学模子（A）、临床模子（C）和调解模子（E）高危险组的存活率与低危险组比拟有明显差别；

Figure S4BDF: 测试集合的影像组学模子（B）、临床模子（D）和调解模子（F）高危险组的存活率与低危险组比拟有明显差别；

Figure S4FH: 而锻练集合的TNM编制（G）（P=0.095）和测试集合的TNM编制（H）（P=0.068）中未查看到上下分组之间的生计率差别。

Figure5A: 对待锻练集，若是患者或医师拣选的高危险阈值正在 10%–90% 的鸿沟内，调解模子（紫色弧线) 和临床模子（蓝色弧线）弧线位于NONE弧线和ALL弧线上方。

且运用调解模子（紫色弧线) 或临床模子（蓝色弧线）正在现时推敲中预测 ER 的临床净获益显著高于影像组学模子（赤色弧线）、TNM 编制（粉色弧线）。

Figure5B: 对待测试集，DCA 弧线% 的高危险阈值鸿沟内，调解模子（紫色弧线) 和临床模子（蓝色弧线）弧线位于NONE弧线和ALL弧线上方。

且调解模子（紫色弧线)和临床模子（蓝色弧线）预测ER的临床净获益显著高于影像组学模子（赤色弧线）、TNM 编制（粉色弧线）。

正在锻练和测试集合，临床模子和调解模子具有肖似的净收益，影像组学模子与 TNM 编制具有肖似的净收益。

与最遍及采用的 pCCA AJCC 分期编制比拟，构修的临床模子和调解模子具有更优的预测才具。

① 众期相提取特点：运用了动脉期相和门静脉期相提取影像组学特点，固然最终没有门静脉期的影像组学特点被纳入构修模子，但如许的实验更切合临床做事认知；

④ 著作整个框架无缺，写作逻辑很强，3年发了快要40篇影像组学著作，作家也是影像组学方面的老鸟；

⑤ 正在特点拣选局限，运用了最小音信标准AIC连系反向慢慢逻辑回归，对模子构修时的拟合情状实行了比力整个的商讨，该要领具有可移植性。

别的同样是LASSO回归，作家的因变量（纵坐标）用的AUC，这个要领确定LASSO(logistic)回归的λ值比二项式差错更为热门；

⑥ 正在模子评议局限对各模子实行的众个角度的比力，且证据模子预测效益好于现有临床圭表的预测效益，这也是可能进修的；

⑦ 与同样具备无缺套途的著作比拟，著作的数据显现做的比力好，每一步取得什么都有迹可循，并对所用到的cutoff值都实行了显着的界说；

同时我还挖掘，本文2021年7月颁发电子版，根基是统一个队伍亲睦似的临床题目，作家正在2021年三月发了另一篇著作。短短4个月，两篇2区著作 (正在2020年12月另有一篇)。

uu们是不是眼馋了呢？规劝大众急速收拢这波盈余，早日告竣0到1的打破，发出自身的第一篇影像组学著作！

② 固然说对待预测模子来说，若是最终预测效益比力好的模子纳入的变量若是有共线性是无须杀绝的。可是本文纳入的血液目标依然太众了，存正在的殽杂要素很难厘清；

② 正在模子间的比力时，若是能列入迩来比力时髦的净从头分类指数(NRI)和整个鉴识指数(IDI)实行进一步比力，会越发充分；

④ 结果，我依然要吐槽一句，著作的增加资料Figure的分明度实正在是TCL，图片完全打码，我给作家发了邮件也正在researchgate上问了增加资料音信，还没取得复兴。

从来精读一篇文献可能提取到这么众有效的音信！好啦，本期的文献分享到这里，咱们随后将会有一大波影像组学精读推文拆解来袭，篇篇都是精美，是不是很等候呢？持续跟紧君莲数据库的平鑫而论专栏，咱们下期睹吧~~

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