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胶质母细胞瘤(GBM)是成人中最常见的原发性脑恶性肿瘤,尽管进行了最大限度的肿瘤治疗,其中位总生存期(OS)仍为12-15个月。许多已发表的模型旨在改善风险分层,并帮助发展GBM的“个性化医疗”。
现阶段,从医学成像中提取和分析大量放射学特征(RFs)已被用于预后模型,并取得了良好的结果。然而,临床实施一直受到多中心成像方案可变性缺乏可重复性的阻碍。强度标准化(IS)符合磁共振成像(MRI)信号强度的尺度和分布,受成像方案的影响,但最佳强度标准化技术(IST)尚未达成共识。
使用ComBat对RF进行统计调整也可以减少不同成像采集参数的影响。ComBat需要足够的数据来估计这些“批量”效应,并且必须选择最小ComBat批量大小(MBS)以确保准确的结果。MBS的选择不仅会影响ComBat性能,而且还会在异构的真实图像中丢弃一些数据。

最近,发表在European Radiology 上的一篇文章在一个异质性、多中心的胶质母细胞瘤(GBM)患者队列中,评估了不同强度标准化技术(ISTs)和ComBat批次大小对放射组学生存模型性能和稳定性的影响。
本项研究回顾性评价了2014年至2020年期间获得的IDH野生型WHO分级4 GBM患者的多中心术前MRI。在提取放射性特征(RF)之前,采用WhiteStripe (WS)、Nyul直方图匹配(HM)和Z-score (ZS)列表。使用ComBat和最小批量(MBS) 5、10或15例患者重新排列RFs。采用五种不同的选择策略建立了总生存(OS)预测的Cox比例风险模型,并使用bootstrapping方法评估了IST和MBS的影响。对校准、鉴别、相对解释变异和模型拟合进行了评估。不稳定性评估使用95%置信区间(95% ci),特征选择频率和校准曲线横跨bootstrap样本。
研究共纳入195例患者。中位OS = 13 (95% CI: 12-14)个月。每个MRI序列使用12至14个独特的MRI方案。HM和WS在模型判别、解释变异和模型拟合方面的相对增加最高,但IST选择对稳定性和校准没有太大影响。更大的ComBat批次改进了识别、模型拟合和解释变异,但更高的MBS(减少样本量)降低了稳定性(所有性能指标)和校准精度。

表 患者队列(n = 195)的主要临床、肿瘤和放射学特征总结
本项研究表明,异质GBM数据对放射组学的可重复性提出了挑战。其中,ComBat通常会提高模型性能,因为MBS增加了,但降低了稳定性和校准。同时,HM和WS有提高模型性能的趋势。
原始出处:
Kavi Fatania,Russell Frood,Hitesh Mistry,et al.Impact of intensity standardisation and ComBat batch size on clinical-radiomic prognostic models performance in a multi-centre study of patients with glioblastoma.DOI:10.1007/s00330-024-11168-7
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