基于MRI影像組學(xué)在診斷前交叉韌帶損傷分級中的應(yīng)用

摘要：目的" 分析MRI影像組學(xué)對前交叉韌帶損傷分級的診斷價值。方法" 回顧性選擇2017～2022年濱州醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院放射科質(zhì)子加權(quán)成像提示前交叉韌帶異常信號患者212例，以關(guān)節(jié)鏡檢查結(jié)果為金標(biāo)準，將患者分為重度損傷組（n=141）和輕度損傷組（n=71）。提取前交叉韌帶圖像的組學(xué)特征包括形狀特征、一階特征、紋理特征和小波特征。通過SMOTE法進行過采樣，解決數(shù)據(jù)不均衡問題。通過組內(nèi)及組間相關(guān)系數(shù)進行一致性檢驗。在兩組中通過7：3的比例隨機分割為訓(xùn)練集和測試集。并用LASSO算法篩選出最佳影像組學(xué)特征，采用Logistic回歸建立組學(xué)模型?；谟跋窠M學(xué)特征建立影像組學(xué)模型，基于兩組的臨床參數(shù)建立臨床模型，以及聯(lián)合兩者建立Nomogram模型。分別在訓(xùn)練集及測試集繪制ROC曲線，計算敏感度、特異性、準確度評估模型的診斷效能，通過繪制校準曲線來評估模型預(yù)測值和實際觀測值之間的差異，通過繪制臨床決策曲線分析評價其臨床有效性。結(jié)果" 通過特征提取在質(zhì)子加權(quán)成像橫斷位、冠狀位、矢狀位共獲得2553個特征，通過特征篩選及降維最終保留12個特征參數(shù)。影像組學(xué)模型訓(xùn)練集的曲線下面積（AUC）為0.9105，測試組為0.8561。性別、關(guān)節(jié)不穩(wěn)、關(guān)節(jié)交鎖以及組學(xué)積分是診斷前交叉韌帶重度損傷的最佳特征集。臨床模型訓(xùn)練集的AUC值為0.6989，測試組為0.6415。Nomogram模型訓(xùn)練集的AUC值為0.9449，測試組為0.8661。Nomogram模型與臨床模型差異有統(tǒng)計學(xué)意義（Plt;0.05），Nomogram的AUC高于組學(xué)模型，但在測試集差異無統(tǒng)計學(xué)意義（Pgt;0.05）。結(jié)論" 基于MRI的影像組學(xué)方法可為診斷前交叉韌帶損傷分級提供一種新型的檢測手段，使前交叉韌帶損傷的臨床診斷準確率得到很大提升，Nomogram模型比臨床模型以及組學(xué)模型的診斷效能更好。

關(guān)鍵詞：MRI；影像組學(xué)；前交叉韌帶損傷；分級

Application of MRI radiomics in classification diagnosis of anterior cruciate ligament injury

CHENG Lin1， 2， LI Yifan2， HOU Zenghao2， DU Jinhao2， ZHANG Xuanyu2， MA Zhiying2， WANG Shanshan1， 2

1Department of Radiology， Binzhou Medical University Hospital， Binzhou 256603， China; 2School of Medical Imaging， Binzhou Medical University， Yantai 264003， China

Abstract： Objective To analyze the diagnostic value of MRI radiomics in the classification of anterior cruciate ligament （ACL） injury. Methods A total of 212 patients with abnormal signals of the ACL suggested by proton density weighted imaging in the Department of Radiology of the Affiliated Hospital of Binzhou Medical University from 2017 to 2022 were reviewed. The parents were divided into severe injury group （n=141） and mild injury group （n=71） based on arthroscopic findings， which was the gold standard in the classification of ACL injury. The radiomics features of the ACL images were extracted including shape features， first order features， texture features and wavelet features. The imbalance problem of data was solved by performing oversampling using SMOTE method. Consistency test was performed by intra-group and inter-group correlation coefficients. Patients were randomly divided into a training set and a test set at 7：3. The best radiomics features were selected by LASSO algorithm， and the radiomics model was established by Logistic regression. The radiomics model was established based on the radiomics features and the clinical model was established based on the clinical parameters of the two groups. The Nomogram model was established by the radiomics features and the clinical parameters as mentioned above. The diagnostic efficacy of the model was evaluated by ROC curves， sensitivity， specificity and accuracy in the training set and the test set. The difference between the model's predicted values and the actual observed values was evaluated by the calibration curve， and the clinical efficacy was evaluated by the clinical decision curve analysis. Results A total of 2553 features were obtained from proton density weighted imaging transverse， coronal and sagittal positions through feature extraction， and 12 feature parameters were retained through feature filtering and dimensionality reduction. The area under the curve （AUC） was 0.9105 for the training set of the radiomics model and 0.8561 for the test set. The best feature sets of diagnosing severe ACL injury were gender， joint instability， joint interlock and radiomics. In the clinical model， the AUC values of the training set was 0.6989 and the test set was 0.6415. In the Nonogram model， the AUC values of the training set was 0.9449 and the test set was 0.8661. The difference between the Nomogram model and the clinical model was statistically significant （Plt;0.05）. The AUC of the Nomogram was higher than that of the radiomics model， but the difference was not statistically significant in the test set（Pgt;0.05）. Conclusion The radiomics method based on MRI images can provide a new diagnostic method in classification of ACL injury which can greatly improve the clinical diagnosis accuracy of ACL injury. Furthermore， the diagnostic efficiency of the Nomogram model is the best compared with the clinical model and the radiomics model.

Keywords： MRI; radiomics; anterior cruciate ligament injury; classification

收稿日期：2023-10-25

基金項目：國家級大學(xué)生創(chuàng)新訓(xùn)練項目（202310440234）

Supported by National Undergraduate Training Program for Innovation （202310440234）

作者簡介：程" 琳，在讀碩士研究生，E-mail： 2497456895@qq.com

通信作者：王山山，博士，副教授，E-mail： wss3256590@126.com

前交叉韌帶（ACL）在膝關(guān)節(jié)前向穩(wěn)定性中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用［1-2］，美國每年發(fā)生ACL損傷的人數(shù)超過25萬人，其發(fā)病率在運動活躍個體中更高［3］。韌帶損傷程度對治療方案的選擇和改善預(yù)后至關(guān)重要［4］。目前，部分學(xué)者研究僅基于影像組學(xué)特征建立組學(xué)模型診斷ACL損傷程度，未加入臨床特征建立臨床模型及聯(lián)合診斷模型［5］，本研究主要應(yīng)用基于MRI圖像建立組學(xué)模型、基于臨床特征建立臨床模型以及聯(lián)合兩者建立Nomogram模型，將三者進行對比研究，選擇最優(yōu)模型建立診斷指標(biāo)，提高ACL損傷診斷的準確性。

1" 資料與方法

1.1" 一般資料

收集本院放射科212例經(jīng)膝關(guān)節(jié)MRI檢查質(zhì)子加權(quán)成像（PDWI）提示ACL異常信號患者的影像學(xué)資料。納入標(biāo)準：行3.0T MRI平掃檢查PDWI上提示ACL異常信號；已進行關(guān)節(jié)鏡檢查；臨床資料完整；認知狀態(tài)良好，能夠配合完成相應(yīng)的MRI檢查。排除標(biāo)準：既往曾有同側(cè)韌帶手術(shù)史；患側(cè)膝關(guān)節(jié)有類風(fēng)濕及骨性關(guān)節(jié)炎、膝關(guān)節(jié)復(fù)雜骨折、惡性腫瘤、膝關(guān)節(jié)手術(shù)史以及其他影響膝關(guān)節(jié)癥狀、體征的疾病；嚴重心肝腎疾??；MRI檢查禁忌證。采集患者的臨床資料即年齡、性別、外傷史以及有無關(guān)節(jié)不穩(wěn)、關(guān)節(jié)交鎖、間歇性跛行、關(guān)節(jié)疼痛、蹲起困難等臨床表現(xiàn)。根據(jù)患者關(guān)節(jié)鏡檢查結(jié)果將患者分為重度損傷組（n=141，包括完全撕裂及撕裂gt;1/2者）和輕度損傷組（n=71，包括撕裂lt;1/2及未撕裂者）。本研究已通過濱州醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院倫理委員會批準（審批編號：202311070814000324347）。

1.2" 檢查方法

利用3.0T磁共振儀，患者采取仰臥位，患側(cè)膝關(guān)節(jié)保持自然伸直狀態(tài)。掃描序列：PDWI矢狀位：TR 2400 ms、TE 31 ms、FOV 160 mm、層厚3 mm、層間距0.3 mm。冠狀位：TR 2710 ms、TE 35 ms、FOV 160 mm、層厚3 mm、層間距0.3 mm。橫斷位TR 2850 ms、TE 31 ms、FOV 160 mm、層厚3 mm、層間距0.3 mm。

1.3" 韌帶勾畫

使用3D slicer軟件（Version5.1.0，https：//www.slicer.org），逐層手動分割感興趣區(qū)域（ROI）。為了評估觀察者組內(nèi)相關(guān)系數(shù)（ICC）即特征提取工作的一致性，首先隨機選擇30例患者的圖像，由2位放射科醫(yī)師（醫(yī)師A、醫(yī)師B）在PDWI圖像手動分割韌帶提取ROI，并且由醫(yī)師A完成剩余182例患者ROI提取工作；間隔1周后，由醫(yī)生A再次勾畫隨機選取的30例患者圖像。

1.4" 特征選擇

使用3D slicer提取影像組學(xué)特征。采用預(yù)處理的方法對PDWI圖像進行規(guī)范化處理。將像素重采樣為標(biāo)準尺寸1 mm×1 mm×1 mm，使用三線插值方式實現(xiàn)標(biāo)準化?；叶戎惦x散化為常規(guī)的25二進制寬度。自動提取橫斷位、矢狀位、冠狀位ROI中的特征。最初提取的特征中有許多是無意義的，因此采用ICC對勾畫的影像組學(xué)特征進行一致性評價，選擇一致性良好（ICCgt;0.75）的特征。然后采用最小絕對收縮與選擇算子（LASSO）回歸，以10倍交叉驗證法選擇調(diào)整參數(shù)λ，篩選出與韌帶損傷程度有關(guān)的特征參數(shù)。

1.5" 處理不平衡類數(shù)據(jù)

因重度損傷組和輕度損傷組樣本不均衡，建模樣本的不均衡會導(dǎo)致樣本量少的特征標(biāo)簽信息過少，在模型訓(xùn)練過程中很難提取出相應(yīng)的特征分布規(guī)律，從而易造成模型過擬合等問題，故采取SMOTE法過采樣合成少數(shù)類標(biāo)簽樣本，以此來解決樣本量不均衡的問題［6-7］。

1.6" 模型構(gòu)建

根據(jù)保留的臨床特征建立臨床模型；基于每個方位最重要的組學(xué)特征構(gòu)建影像組學(xué)模型；聯(lián)合臨床模型和影像組學(xué)模型建立Nomogram模型。

1.7" 統(tǒng)計學(xué)分析

使用Python3.11軟件對數(shù)據(jù)進行SMOTE法過采樣。使用R4.3.1軟件分別進行組內(nèi)相關(guān)一致性檢驗、影像組學(xué)特征的篩選降維、各個模型的效能評估；繪制Nomogram、校準曲線及決策曲線；采用ROC曲線下面積（AUC）來評估組學(xué)模型、臨床模型及Nomogram模型的效能，采用約登指數(shù)計算模型的敏感度、特異性及準確度；校準曲線評估Nomogram模型預(yù)測值和實際觀測值之間的差異，決策曲線評價模型的臨床有效性。以Plt;0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2" 結(jié)果

2.1" 特征提取和篩選

從PDWI圖像橫斷位、矢狀位、冠狀位中共提取2553個特征，其中形狀特征有42個，一階特征有54個，紋理特征有225個，小波特征有2232個。消除ICClt;0.75的769個特征，最終通過LASSO算法篩選出12個影像組學(xué)特征（圖1），包括橫斷位相關(guān)紋理特征7個，矢狀位相關(guān)紋理特征4個，冠狀位相關(guān)紋理特征1個（圖2）。計算每位患者的影像組學(xué)積分。

采用多變量Logistic回歸逐步向后篩選法，分析得出關(guān)節(jié)不穩(wěn)+關(guān)節(jié)交鎖+性別+影像組學(xué)積分為AIC最小的特征集。

2.2" 模型診斷效能評估

組學(xué)模型顯示，訓(xùn)練集與測試集各自的AUC分別為0.9105、0.8561（圖3），訓(xùn)練集特異性為0.939、敏感度為0.718、準確度為0.839，測試集特異性為0.809、敏感度為0.844、準確度為0.827；Nomogram模型訓(xùn)練集的AUC為0.9449，測試集的AUC為0.8661（圖4），訓(xùn)練集特異性為0.85、敏感度為0.930、準確度為0.887，測試集特異性為0.795、敏感度為0.837、準確度為0.816；臨床模型訓(xùn)練集AUC為0.6989，測試集AUC為0.6415（圖6）。Nomogram模型在訓(xùn)練集及測試集的校準曲線顯示，校準預(yù)測曲線與標(biāo)準曲線貼合可，提示Nomogram在診斷ACL損傷程度的預(yù)測概率與實際概率具有良好的一致性（圖7）。決策曲線分析顯示Nomogram模型的診斷效能均明顯高于組學(xué)模型和臨床模型（圖8）。

利用De-long檢驗對比臨床模型與Nomogram的診斷效能，訓(xùn)練集和測試集的差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（Plt;0.05，表1）。Nomogram的AUC值高于組學(xué)模型，但在測試集差異無統(tǒng)計學(xué)意義（Pgt;0.05，表2）。Nomogram診斷ACL損傷程度優(yōu)于組學(xué)及臨床模型。

3" 討論

ACL損傷現(xiàn)已成為膝關(guān)節(jié)最常見的韌帶損傷［8］，ACL損傷后如不及時準確診斷、治療可能會造成一系列的并發(fā)癥［9-12］。目前診斷ACL損傷的方法主要包括膝關(guān)節(jié)的體格檢查、影像學(xué)檢查及關(guān)節(jié)鏡檢查等。關(guān)節(jié)鏡目前作為診斷ACL損傷的“金標(biāo)準”，但其屬于有創(chuàng)性檢查，存在一定的手術(shù)及麻醉風(fēng)險以及經(jīng)濟負擔(dān)。MRI目前是診斷ACL損傷的首選［13-17］。MRI將ACL損傷主要分為4級［18-19］，但MRI診斷ACL損傷分級有相對局限性［20-21］，當(dāng)ACL水腫、滑膜內(nèi)有出血、老年患者ACL退變、或合并其他損傷以及韌帶周圍的脂肪組織產(chǎn)生部分容積效應(yīng)等原因可能使韌帶損傷分級困難或不能準確分級。影像組學(xué)為可挖掘的數(shù)據(jù)，從中提取大量、深層、定量的疾病影像特征。

有研究納入26例ACL撕裂、42例ACL未撕裂患者，采用t檢驗和LASSO方法進行特征選擇，采用隨機森林和支持向量機作為機器學(xué)習(xí)分類器，采用ROC曲線敏感度、特異性、準確性和AUC值評估模型，結(jié)果發(fā)現(xiàn)采用LASSO選擇方法與隨機森林分類器的模型性能更好［5］。本研究與既往研究相比，研究對象的納入包括單純損傷但未撕裂、撕裂lt;1/2、撕裂gt;1/2、完全撕裂，按ACL損傷程度分為輕度和重度，能較好地指導(dǎo)臨床制定治療方案［22-25］。在提取組學(xué)特征基礎(chǔ)上納入了臨床特征，分別構(gòu)建基于組學(xué)特征的影像組學(xué)模型、基于臨床特征的臨床模型以及聯(lián)合組學(xué)特征和臨床特征的Nomogram模型。采用校準曲線評估Nomogram模型預(yù)測值和實際觀測值之間的差異、決策曲線評價模型的臨床有效性以及De-long檢驗對比臨床模型、Nomogram模型、組學(xué)模型三者之間的診斷效能。

本研究通過預(yù)實驗，分別采用Logistic回歸、Adaboosting、隨機森林、XGBoost算法建立診斷模型。Logistic回歸訓(xùn)練速度快、模型解釋性好、適合二分類問題可直接對分類可能性進行建模但對多重共線性數(shù)據(jù)較為敏感、很難處理數(shù)據(jù)不均衡的問題［26］。隨機森林能夠處理高維度的數(shù)據(jù)且不用做特征選擇、訓(xùn)練速度快但在某些噪音較大的分類問題上易過擬合。Adaboost是一種很高精度的分類器，不易過擬合，但數(shù)據(jù)不平衡會導(dǎo)致分類精度下降。XGBoost算法靈活性強、可防止過擬合但不適合處理高維特征數(shù)據(jù)［27］。預(yù)實驗結(jié)果表明，Logistic回歸算法在診斷ACL損傷方面效果更好。故本研究采用Logistic回歸建立診斷模型，用以診斷ACL損傷程度。

通過多因素Logistic回歸篩選出性別、關(guān)節(jié)交鎖及關(guān)節(jié)不穩(wěn)為診斷ACL損傷程度的最佳臨床特征，本研究顯示男性易提示為ACL重度損傷，可能是因為病例篩選時導(dǎo)致結(jié)果偏倚，或者是因為男性職業(yè)特殊性導(dǎo)致ACL損傷程度更加嚴重。由于ACL在維持膝關(guān)節(jié)的前向穩(wěn)定性以及參與膝關(guān)節(jié)伸膝時最后鎖扣運動中發(fā)揮重要作用，因此ACL重度損傷者關(guān)節(jié)不穩(wěn)和關(guān)節(jié)交鎖的癥狀可能越明顯。

本研究顯示，與ACL損傷程度相關(guān)的組學(xué)特征主要體現(xiàn)在紋理特征方面。基于影像組學(xué)標(biāo)簽對診斷ACL損傷程度具有較好的準確性。結(jié)合影像組學(xué)標(biāo)簽、性別、有無關(guān)節(jié)不穩(wěn)和關(guān)節(jié)交鎖構(gòu)建的Nomogram模型進一步提高診斷性能。

綜上所述，基于MRI的影像組學(xué)方法可為診斷前交叉韌帶損傷分級提供一種新型的檢測手段，使前交叉韌帶損傷的臨床診斷準確率得到很大提升，Nomogram模型比臨床模型以及組學(xué)模型的診斷效能更好。本研究創(chuàng)新點在于利用Logistic回歸建立診斷模型，可以準確診斷ACL損傷分級，幫助臨床醫(yī)生制定治療方案及預(yù)后策略，減少患者不必要的檢查，有望提供一種新的無創(chuàng)性診斷ACL損傷的手段。但該研究樣本量較少，本研究團隊下一步將增大樣本量，并采用多中心研究，進行診斷模型的推廣。

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（編輯：郎" 朗）