Построение мультимодальной системы визуализации для прогнозирования риска гетерохронного метастазирования рака прямой кишки (MIS-MRC)

Процесс сбора данных строго контролируется специальным управлением, полное название контроля качества. Специальный персонал отвечает за сбор клинических изображений и патологоанатомической информации пациентов в системе медицинских записей, а личные идентификационные данные будут использоваться для идентификации и обработки в целях защиты конфиденциальности пациентов/участников тестирования. При этом за контроль качества и проверку исходных данных отвечает специальный человек. Участники используют единый номер проекта в качестве уникального идентификационного кода, личных данных и информации о деле путем ввода и сохранения образца управляющего персонала, пользователь видит только индивидуальный номер, больше не показывает имена участников и другую личную информацию. Был создан словарь данных, содержащий подробные описания каждой переменной, используемой реестром, включая источник переменной, а также информацию о кодировании. Информация об образцах участников хранится в электронном виде на специальном компьютере, который не используется для других целей, и снабжена паролем, который доступен только лицу (1 человеку), которое управляет образцом. Медицинские записи участников будут храниться в больнице и будут доступны только исследователям; При необходимости члены конкурсной организации, комитета по этике или государственного управления могут получить доступ к персональным данным участников согласно соответствующему органу. Результаты исследования будут опубликованы в виде статистически проанализированных данных и не будут содержать какой-либо идентифицируемой информации об участниках.

Спонсор несет ответственность за внедрение и поддержание систем обеспечения и контроля качества с письменными стандартными операционными процедурами (СОП), чтобы гарантировать, что исследования проводятся, а данные генерируются, документируются (записываются) и представляются в соответствии с протоколом, надлежащей клинической практикой ( GCP) и применимые нормативные требования. СОП должны охватывать настройку, установку и использование системы. СОП должны описывать валидацию системы и тестирование ее функциональности, сбор и обработку данных, обслуживание системы, меры безопасности системы, контроль изменений, резервное копирование данных, восстановление, планирование на случай непредвиденных обстоятельств и вывод из эксплуатации. Обязанности спонсора, исследователя и других сторон в отношении использования этих компьютеризированных систем должны быть ясными, а пользователи должны пройти обучение по использованию. Несоблюдение протокола, СОП, GCP и/или применимых нормативных требований со стороны исследователя/учреждения или члена(ов) персонала спонсора должно привести к немедленным действиям со стороны спонсора для обеспечения соблюдения требований.

В зависимости от заболеваемости ЛАРК и риска отдаленного метастазирования размер выборки составляет 300 человек, а интервал наблюдения - не менее 3 лет.

План на случай отсутствующих данных: если доля отсутствующих данных очень велика, например, превышает 95%, следователи могут напрямую удалить это поле; При 50–95% у исследователей есть два метода обработки: один — напрямую удалить это поле; другой способ — превратить поле в индикаторную переменную; это переменная 0-1. Если поле пусто, оно равно 0; В противном случае поле равно 1. От 5% до 50%: в этом сценарии следователям необходимо заполнить недостающие значения. В процессе заполнения различают две категории: простое заполнение и алгоритмическое заполнение. Простое заполнение включает в себя: 0-заполнение, среднее заполнение, медианное заполнение, модовое заполнение; Методы заполнения алгоритмов, такие как заполнение K ближайших соседей (KNN), случайное заполнение леса и т. д.

Решения для статистических продуктов и услуг статистики (SPSS, версия 26.0) и программное обеспечение R (версия 4.0.5) были использованы для статистического анализа. Анализ кривой рабочих характеристик приемника (ROC) использовался для оценки оптимального порогового значения соотношения стромы опухоли (TSR) при распознавании риска СД на основе максимального индекса Юдена. Тепловые карты показали распределение переменных между пациентами с СД и без него в течение 3 лет. Независимые факторы риска ДМФС определяли с использованием кривых Каплана-Мейера (К-М) и регрессионного анализа Кокса последовательно на основе данных обучающей когорты. Статистическая значимость была установлена ​​на уровне P<0,05. Вариабельность между наблюдателями оценивалась с использованием статистики κ для категориальных и ранжированных переменных и ICC для непрерывных переменных.

Оценка TSR. Образцы биопсии, полученные при колоноскопии, были разделены на срезы толщиной 5 мкм и окрашены H&E. Области со стромальными и опухолевыми клетками, представленными со всех четырех сторон, были выбраны для оценки соотношения стромы опухоли (TSR) с использованием метода автоматической оценки. Самая высокая доля стромальных компонентов во всех измеренных областях была зафиксирована как окончательное значение TSR в этом исследовании.

Магнитно-резонансный анализ. Для анализа МР-изображений использовался метод машинного обучения, который включал получение и реконструкцию изображений, сегментацию изображений, извлечение и квалификацию признаков, анализ и построение моделей.

Магнитно-резонансные (МР) исследования перед лечением проводились с использованием 3,0 Тл сканеров с 8-канальной поверхностной катушкой с фазированной решеткой. При отсутствии противопоказаний для минимизации дефекации вводили внутримышечную инъекцию 10 мг гидрохлорида рацеанизодамина. Полученные последовательности включали Т1-взвешенную визуализацию (T1WI), Т2-взвешенную визуализацию (T2WI) с насыщением жировой тканью и без нее, а также диффузионно-взвешенную визуализацию (DWI).

Область интереса опухоли (ROI) была вручную очерчена срезом за срезом на косом аксиальном T2WI с высоким разрешением (ортогонально просвету прямой кишки) первым рентгенологом и впоследствии подтверждена вторым рентгенологом с большим опытом работы с Insight Segmentation and Registration Toolkit. -Стэндфордский проект сетевого анализа (ITK-SNAP), в результате которого был получен интересующий трехмерный объем всей опухоли (VOI). Разногласия разрешались путем дискуссий. Радиологи не имели доступа к клинико-патологической информации. Всего из каждого VOI было извлечено 1229 объектов, которые можно разделить на четыре категории: (1) характеристики формы; (2) статистические характеристики первого порядка; (3) особенности текстуры; и (4) статистические характеристики высокого порядка.

Коэффициенты меж- и внутриклассовой корреляции (ICC) извлеченных признаков были рассчитаны для оценки воспроизводимости признаков. Признаки с ICC <0,75 считались нестабильными и были исключены. Корреляционный анализ Пирсона использовался для выявления избыточных признаков, и для любых двух признаков с коэффициентом 0,9 удалялся тот, у которого средний абсолютный коэффициент больше. Алгоритм оператора наименьшего абсолютного сокращения и выбора (LASSO) применялся для выбора наиболее значимого прогностического параметра из обучающей когорты, а для уменьшения размерности использовалась 5-кратная перекрестная проверка. Подпись (т. Radscore) рассчитывался с использованием линейной комбинации окончательно выбранных признаков, взвешенных по соответствующим коэффициентам.

Построение и проверка модели. По результатам регрессии Кокса составляют номограмму (Mr), объединяющую все независимые факторы риска, кроме TSR, номограмму TSR (Mt), объединяющую все независимые факторы риска, кроме Radscore, и комбинированную модель (Mrt), включающую все независимые факторы риска были построены для прогнозирования 3-летнего риска СД. Дискриминационная способность этих моделей оценивалась и сравнивалась с использованием ROC-кривых. Калибровочные графики были построены для изучения возможности калибровки трех моделей. Анализ кривой решения проводился для изучения клинических преимуществ путем расчета чистой выгоды каждой стратегии принятия решения при каждой пороговой вероятности.