Ethikzulassung
Diese Studie wurde gemäß der Deklaration von Helsinki und durchgeführt genehmigt von der Ethikkommission des Renji-Krankenhauses der Shanghai Jiao Tong University. Alle Teilnehmer unterzeichneten Einverständniserklärungen.
Patientenauswahl
Diese retrospektive Studie wurde vom örtlichen Institutional Review Board (IRB) genehmigt, und in dieser retrospektiven Studie war eine schriftliche Einwilligung nach Aufklärung erforderlich. Um Patienten mit Verdacht auf Kolonläsionen in eine mehrphasige kontrastmittelverstärkte CT aufzunehmen, führten wir von Januar 2014 bis Oktober 2018 zunächst eine computergestützte Suche in der Krankengeschichte der Patienten durch. Wir nahmen nacheinander 96, 82 und 163 Patienten mit histologisch bestätigter CD, UC und CRC auf , beziehungsweise. Das histologische Ergebnis in diesen Fällen wurde durch endoskopische Biopsie oder chirurgische Resektion erhalten. Zweitens haben wir 24 von 96 CD-Patienten, 23 von 82 UC-Patienten und 51 von 163 CRC-Patienten aufgrund von präoperativer Strahlentherapie oder Chemotherapie (n = 32), Herzinsuffizienz (n = 17) und rheumatischer Erkrankung (n = 26) von dieser Studie ausgeschlossen ), fehlende CT (n = 15), nur nicht verstärkte CT (n = 3) oder nur einphasig verstärkte CT (n = 5). Schließlich haben wir weitere 14 Patienten mit CD ohne Dickdarmbeteiligung und 9 Patienten mit Bewegungsartefakten in den CT-Bildern ausgeschlossen. Die Einschlusskriterien waren wie folgt: (1) alle Patienten mit histologisch bestätigter CD, UC oder CRC; und (2) alle Patienten mit vollständigen CT-Daten (PCP, AP und PVP) und klinischen Informationen. Die Ausschlusskriterien waren wie folgt: (1) Patienten ohne verbesserte CT-Scans oder mit CT-Bildqualität, die die Anforderungen nicht erfüllten; und (2) Patienten, die eine präoperative Behandlung erhalten hatten oder an anderen Krankheiten litten, die die Bildanalyse beeinflussen können. Mehrphasen-CT-Bilder wurden von zwei erfahrenen Radiologen (J. Z., Q. F.) mit 24 und 15 Jahren Erfahrung in der diagnostischen gastrointestinalen Bildgebung getrennt analysiert. Diese Überprüfung ergab 58 CD-Patienten mit Dickdarmbeteiligung, 55 Patienten mit UC und 107 Patienten mit CRC. Somit gab es insgesamt 113 IBD- und 107 CRC-Patienten. Als Kontrollgruppe umfassten wir auch 96 Patienten mit Symptomen des Verdauungssystems, die für mehrphasige CT-Scans im Bauchraum überwiesen wurden, aber keine abnormalen Befunde hatten. Ein Arbeitsablaufdiagramm dieser Studie in Bezug auf die Patientenauswahl ist in 4 gezeigt. Die klinischen Informationen dieser Patienten sind in Tabelle 6 aufgeführt.
Workflow-Diagramm des Patienten-Screenings.
CT-Protokoll
Eine kontrastmittelverstärkte CT mit mehreren Phasen wurde mit zwei CT-Scannern durchgeführt: (1) a 64-Kanal-Multidetektor-CT-Scanner (Discovery CT750 HD oder Lightspeed VCT, GE Healthcare, Milwaukee, USA) und (2) ein 128-Kanal-Multidetektor-CT-Scanner (SOMATOM Definition AS +, Siemens Healthcare, Erlangen, Deutschland). Gemäß den Anweisungen für die abdominale CT in unserer Abteilung erhielten alle Patienten eine flüssige Diät und wurden 24 Stunden vor der CT-Untersuchung kathartisch vorbereitet. Mit der Toleranz des Patienten wurden 1 bis 1,5 l warmes Wasser (30 ° C ~ 40 ° C) vorsichtig durch den Anus injiziert, gefolgt von drei aufeinanderfolgenden CT-Scans (mit allen 3 Phasen eingeschlossen), wobei sich der Patient in Rückenlage befand. Die PCP-CT wurde durchgeführt und deckte den gesamten Bauch von der Zwerchfellkuppel bis zur Symphysis pubis ab. Nach dem PCP-CT-Scan wurden AP- und PVP-CT-Scans nacheinander mit derselben Abdeckung durchgeführt. Diese beiden kontrastmittelverstärkten CT-Scans wurden nach 35 s bzw. 60 s durchgeführt, nachdem 75–150 ml (1,5 ml / kg) nichtionisches iodiertes Kontrastmittel (370 Iopamidol, Shanghai Bracco Sine Pharmaceutical China) automatisch durch das Antecubital injiziert worden waren Vene mit einer Geschwindigkeit von 3,5 ml / s. Die Scanparameter für die PCP-CT waren wie folgt: 120 kV, 200–350 mA; Sichtfeld 40–50 cm; Scheibendicke 1,2 mm oder 1,25 mm; Intervall 1,2 mm oder 1,25 mm; Matrix, 512 × 512; Rohrrotationszeit 0,6 s – 0,8 s; Tonhöhe 1–1,375: 1; und Rekonstruktionskern, Standardalgorithmus. Nach der Rekonstruktion wurden Bilder mit einer Querschnittsdicke von 1,0 mm und einer Auflösung in der Ebene von 0,60 × 0,60 mm angezeigt. Die resultierenden CT-Bilder wurden über unseren institutionellen Bildarchivierungs- und Kommunikationssystem-Server überprüft.
Bildauswahl
Um typische Bilder für TA aus jedem CT-Scan auszuwählen, wurden die dreiphasigen CT-Bilder des Dickdarms jedes Patienten nach dem Verlauf nacheinander vom Rektum bis zum Ileocaecal-Übergang betrachtet des Dickdarms. Wenn CRC-Läsionen oder abnormale Dickdarmverdickungen lokalisiert wurden, wurden drei repräsentative axiale Bilder jedes CT-Scans definiert. Die repräsentativen Bilder auf den drei CT-Scans (PCP, AP und PVP) wurden im gleichen Querschnitt definiert. Bei CRC wurde das erste axiale Bild in der Mitte des Tumors aufgenommen, wobei Nekrose oder Blutgefäße vermieden wurden. Das zweite und dritte Bild wurden an der Mittellinie zwischen dem mittleren und oberen Rand bzw. zwischen dem mittleren und unteren Rand des Tumors aufgenommen. Für IBD-Patienten (UC und CD) und normale Teilnehmer wurden drei axiale Bilder des Dickdarms im aufsteigenden, transversalen und absteigenden Dickdarm (einschließlich des Sigmas) basierend auf den folgenden Kriterien ausgewählt: (a) die Dicke der verdickten Dickdarmwand oder Läsionen waren mehr als 5 mm; (b) eine asymmetrische oder lokalisierte Dickdarmverdickung wurde bevorzugt; und (c) die verdickte Dickdarmwand enthielt Läsionen bei Patienten mit IBD. Die CT-Bilder wurden überprüft, und repräsentative Bilder wurden von den beiden vorhergehenden gastrointestinalen Radiologen (J.Z., Q.F.) zusammen ausgewählt, und etwaige Meinungsverschiedenheiten wurden durch Konsens gelöst. Jedes der drei ausgewählten axialen Kolonbilder wurde anonymisiert und aus dem Bildarchivierungs- und Kommunikationssystem exportiert.
TA und Klassifizierung basierend auf TA
Die ausgewählten einzelnen axialen Kolon-CT-Bilder (DICOM-Format) ) wurden in Bilder im Bitmap-Format transformiert und die Läsionen mit der MaZda 4.6-Software (http://www.eletel.p.lodz.pl/programy/mazda/) segmentiert. Jedes Bild wurde manuell konturiert und von zwei unabhängigen radiologischen Bewohnern (Leser A und B, die 3 Jahre bzw. 5 Jahre Erfahrung in der Diagnose hatten) gemessen, um den äußeren Rand der verdickten Dickdarmwand oder Läsion zu definieren, und als ROI gespeichert für weitere TA (Fig. 5 CRC in AP (a), IBD in AP (b) und NTC in AP (c)). Die beiden radiologischen Bewohner waren für die pathologischen Ergebnisse dieser Patienten blind. Der Umriss wurde leicht innerhalb der verdickten Dickdarmwand (für IBD-Patienten und normale Teilnehmer) oder der Tumorgrenzen gezeichnet, um Volumeneffekte des angrenzenden perikolonischen Fettes oder Gases zu eliminieren. Unter Berücksichtigung der Tatsache, dass es bei einigen Patienten oder Teilnehmern schwierig sein kann, die Grenzen des Dickdarms anhand eines nicht verbesserten CT-Scans zu identifizieren, könnten die entsprechenden verbesserten Bilder verwendet werden, um den Umriss zu definieren. Jeder Leser zeichnete die in jeder konturierten ROI enthaltenen Pixel und die maximale Dicke der verdickten Dickdarmwand oder des Tumors auf (Lesen von A1 und B). Leser A konturierte den ROI 4 Wochen später erneut, um die interne Konsistenz des Beobachters zu untersuchen (Lesen von A2). Die erhaltenen Konturen aus den Messwerten A1, A2 und B wurden von einem unabhängigen Prüfer auf Textur analysiert.
Abgrenzung der Region of Interest (ROI) in der arteriellen Phase. (a) Für Kolonkarzinom, (b) für Colitis ulcerosa, (c) für normal verdickte Dickdarmwand.
Vor TA wurde die Graustufe jedes konturierten ROI mit einer dynamischen Begrenzung von µ ± 3δ (µ, Mittelwert; δ, Standardabweichung) normalisiert, um die Auswirkungen von Kontrast- und Helligkeitsschwankungen zu minimieren, die andernfalls den Real verwischen könnten Textur32. Nach der Normalisierung wurden Texturmerkmale unter Verwendung von Bildverarbeitungstechniken berechnet, einschließlich des Grauhistogramms, der Lauflängen- und Koexistenzmatrix, des absoluten Gradienten, des autoregressiven Modells und der Wavelet-Transformation (siehe Ergänzungstabelle C). Um zu bestimmen, welche Texturmerkmale zur Unterscheidung von CRC, entzündlichen Läsionen von IBD und NTC von der Kontrolle am nützlichsten waren, wurden die zuvor berechneten Texturmerkmale weiter durch den Fisher-Koeffizienten, POE + ACC und MI-Koeffizienten 31 extrahiert. Das Programm B11 (http://www.eletel.p.lodz.pl/programy/cost/projekt_cost.html), das Daten untersucht, um die Vektordimension zu verringern und den Unterscheidungswert zu erhöhen, wurde zur statistischen Auswertung von Merkmalen verwendet. Wir haben in Programm B11 drei verschiedene Ansätze verwendet: (i) PCA; (ii) LDA; (iii) NDA. Die aus PCA, LDA extrahierten Merkmale wurden weiter durch den k-NN-Klassifizierer klassifiziert, und die aus NDA extrahierten Merkmale wurden jeweils durch den ANN-Klassifizierer klassifiziert. Die Fehlklassifizierung von Datenvektoren durch k-NN und ANN zur Differenzierung von CRC-, IBD-Läsionen und NTC wurde getrennt für PCP-, AP- und PVP-Bilder untersucht.
Um die Konsistenz innerhalb (Leser A1 und A2) und zwischen Beobachtern (Leser A1 und B) bei der Auswahl von Texturmerkmalen zu testen, werden die Texturmerkmale unter Verwendung der folgenden Methoden für jeden Leser und die Reproduzierbarkeit von ausgewählt Diese Merkmale wurden analysiert: Mittelwert und Varianz des Graustufenhistogramms, Winkelsekundenmoment, Entropie, Gesamtentropie, Varianzunterschied, Entropiedifferenz aus der Koexistenzmatrix und Unterschied in Lauflänge und Graustufen von der Lauflänge Matrix. Die Definitionen der Texturmerkmale sind in der Ergänzungstabelle D zusammengefasst.
Visuelle Klassifizierung
Alle CT-Bilder jedes Patienten wurden von zwei anwesenden gastrointestinalen Radiologen (Leser C und D) mit 12 überprüft und 10 Jahre Erfahrung und zwei junge Bewohner (Leser E und F) mit 3 bzw. 4 Jahren Erfahrung. Die Leser waren blind für die Patienteninformationen, einschließlich der pathologischen und TA-Ergebnisse. Bei der visuellen Analyse stellen die Leser das optimale Fenster und Niveau entsprechend dem visuellen Feedback ein, um eine ausreichende Sichtbarkeit der Läsionen sicherzustellen. Jedes Mal wurde eine Scanphase überprüft. Zwei Wochen später wurde die nächste Scanphase überprüft, um Memory-Effekte zu vermeiden. Die Leser stellten unabhängig voneinander die Diagnose von CRC, IBD oder NTC, hauptsächlich basierend auf dem Muster der Dickdarmwandverdickung und den Eigenschaften zur Verbesserung des Läsionskontrasts. Die MCR der Visualisierung für jeden gastrointestinalen Radiologen wurde gemäß der folgenden Gleichung berechnet:
Statistische Analyse
Die Anzahl der Pixel im ROI und die Dicke der Dickdarmwand werden als Mittelwert ± SD ausgedrückt. Unsere Analyse beschränkte sich auf Mittelwerte auf Patientenebene für jedes Merkmal und für jeden Satz von Konturen (A1, A2 und B). Die Messunterschiede zwischen den Messwerten (A1, A2 und B) in denselben Bildern wurden durch Varianzanalyse (ANOVA) analysiert. Die Übereinstimmung zwischen den ROI-Pixeln und den Dickenmesssitzungen zwischen Beobachtern (A1, A2) und Beobachtern (A1, B) wurde mit dem ICC bewertet. Ein ICC von 0–20, 20–40, 40–60, 60–80 und 80–100 zeigte eine schlechte, faire, moderate, substanzielle Übereinstimmung bzw. eine sehr gute Übereinstimmung an. Die Wiederholbarkeit von Texturmerkmalen innerhalb (A1 vs A2) und zwischen (A1 vs B) Lesern wurde mit dem Konkordanzkoeffizienten (Rc) bewertet und unter Verwendung der Bland-Altman-Methode grafisch dargestellt. Ein Rc von < 0,90, 0,90–95, 0,95–0,99 und > 0,99 zeigte eine schlechte, moderate, substanzielle bzw. nahezu perfekte Übereinstimmung an . Mann-Whitney-U-Tests wurden durchgeführt, um die MCR für die Differenzierung von CRC, IBD und NTC in jeder CT-Scanphase zwischen der CTTA und der visuellen Analyse zu vergleichen. Die statistische Analyse wurde unter Verwendung der SPSS-Software (Version 22.0) durchgeführt, und p-Werte von weniger als 0,05 wurden als Hinweis auf signifikante Unterschiede angesehen. Die Klassifizierungsfähigkeit der berechneten Texturmerkmale wurde durch ROC-Kurvenanalyse unter Verwendung der MedCalc-Software (Vision 19.1.7, MedCalc Software, Ltd., Ostende, Belgien) bewertet.
Ethische Zulassung
Alle Verfahren, die in Studien mit menschlichen Teilnehmern durchgeführt wurden, entsprachen den ethischen Standards des institutionellen und / oder nationalen Forschungsausschusses sowie der Helsinki-Erklärung von 1964 und ihren späteren Änderungen oder vergleichbaren ethischen Standards.
Einverständniserklärung
Alle in die Studie einbezogenen Teilnehmer haben eine Einverständniserklärung erhalten.