文摘
计算机断层扫描(CT)可以提供客观的定量分析在特发性肺纤维化(IPF)的疾病。计算机算法,卡尺,与常规CT和肺功能的措施对死亡率的疾病严重程度的预测。
CT和肺功能变量(用力呼气量在1 s,用力肺活量、肺的扩散能力一氧化碳、传递系数的肺一氧化碳和综合生理指数(CPI)) 283年的连续多学科诊断IPF患者死亡率。视觉和卡尺CT特征包括间质性肺疾病的严重程度,形成蜂窝状,网状模式,磨砂玻璃的透明和肺气肿。此外,卡尺了肺血管体积(组成),而牵引支气管扩张和整合只是视觉。死亡率的预测因子与性别、年龄、生理模型。
在单变量分析,所有视觉和CALIPER-derived间隙特性和功能指数预测死亡率0.01水平的意义。在多变量分析,视觉CT参数丢弃。死亡率的独立预测因子是CPI(风险比(95% CI) 1.05 (1.02 - -1.07), p < 0.001)和两个厚度参数:组成(1.23 (1.08 - -1.40),p = 0.001)和蜂窝(1.18 (1.06 - -1.32),p = 0.002)。三组暂存系统源自这个模型的有力预测死亡率(2.23 (1.85 - -2.69),p < 0.0001)。
CALIPER-derived参数,特别是组成,更准确比传统视觉CT评分影响预后。定量工具如卡尺有潜力提高IPF的分期系统。
文摘
CALIPER-derived参数如肺血管体积比视觉更准确影响预后CT分数http://ow.ly/2b5G304exlA
介绍
准确的预测是患者的管理核心特发性肺纤维化(IPF)。除了告知病人可能的预期寿命(1),准确预测病人的可能的临床过程允许适当的管理制度,而目前包括antifibrotic药物,推荐用于移植(2]或姑息治疗途径。
然而,预言在IPF是困难重重。一组预后指标已经使用多年,但在IPF了不同程度的成功。肺功能测试(击球)扩散能力等肺一氧化碳(DLCO)可能是最敏感的疾病严重程度的标志,但与测量每个测试[10 - 15%的变化3]。视觉计算层析(CT)评价受到interobserver变化(4,5]。提出了复合指数,但尚未充分验证(6]。因此,新工具,可能更准确预测患者的预后是必需的。最近从Fleischner协会推荐7)强调计算机定量CT分析在IPF作为一个潜在的测量结果。
建立一个量化的工具是否合适的标记的疾病需要工具的评估结果对其他基础疾病严重程度的标志。复杂的定量CT算法(卡钳)已被证明与击球有更好的相关性比半定量的视觉CT评价(8]。
我们研究的目的是比较卡尺,视觉CT评分和对生存在IPF击球。最优分层使用卡尺变量,探讨视觉变量,击球时,性别、年龄、生理(GAP)得分。
方法
间质性肺疾病的回顾性分析连续数据库确定所有新参加的病人接受一个多学科小组IPF诊断根据出版的指南(9),在4.5年里(2007年1月至2011年7月)。患者一个部门,41,仰卧位,体积CT纳入研究对象(图1)。CT、超声心动图和击球的协议中包括在线补充材料,也是卡尺CT评估的细节。医学数字成像和通信的CT扫描图像转移到梅奥诊所(美国罗彻斯特MN)盲井径仪处理。批准临床研究显示CT和肺功能的数据得到皇家机构伦理委员会的主管布朗普顿医院地铁站(英国伦敦)和梅奥诊所和告知病人同意并不是必需的。
视觉CT评估
每一个CT扫描均由两个独立放射科医生5和7年的胸成像的经验,蒙蔽了所有临床信息。15 nonstudy情况下的初始训练数据集被用来帮助识别存在的偏见。综述了测试用例的得分和不一致的结果讨论了最广泛的放射学家三分之一。
CTs是分叶的基础上使用一个连续的尺度。间质性肺病(ILD)的总范围最初估计的5%,然后subclassified分为四种模式:网状,磨砂玻璃不透明,蜂窝和整合,使用Fleischner社会定义的术语表为胸成像(10]。为每个实质模式推导出叶的比例,总叶的ILD程度是乘以个人肺叶的实质模式区段和除以100。此外,每个叶的比例(到最近的5%)包含镶嵌性(减少衰减组件)或肺气肿被记录。各个肺叶的百分比的实质模式总结为每个放射科医生,除以6创建一个平均每个模式,大叶性得分每得分手,每箱。
牵引支气管扩张,Fleischner社会术语表中定义的术语(10],被分配直言“严重性”分数的平均程度,考虑气道扩张的领域内纤维化以及整个叶扩张的程度,而不被完形的分数(0),轻度(1)、中度(2)和严重指数(3).肺动脉高压(主肺动脉:升主动脉比)评估两个得分手使用电子卡尺直径测量升主动脉和肺动脉直径肺动脉分叉的水平(11]。共识形成的视觉成绩概述了在线补充材料。
卡尺CT评估
数据处理
初始数据处理步骤提取胸肺周围结构和分割分为上、中、下区。肺分割进行了使用一种自适应density-based形态学方法(12),而气道分割涉及迭代三维区域生长,密度阈值(阈值包括胡锦涛和−−950 960胡)和连接组件的分析。肺血管的分割,提取之前,通过使用一个优化多尺度管状结构增强滤波器基于海赛矩阵的特征值。过滤器的二阶导数计算发生在每个肺体素区域包围。海赛矩阵的特征值,由衍生品被分析,从这些值,可以确定一个潜在的体素的可能性是连接到一个密集的管状结构,因此代表了船(13,14]。
肺血管体积(组成)评分量化的肺动脉和肺静脉排除在肺门血管肺容量的比例(图2)。自由党得分是根据容器大小细分。所有船只在单一CT图像的横截面积小于5毫米2(PVV5)或小于10毫米2(PVV10)或> 5毫米2(他们> 5)总结,表示为体积(cm3对z轴)调整后CT切片厚度。5毫米2和10毫米2阈值是经过分析一系列船大小阈值如在线补充材料,所述和符合容器大小阈值分析慢性阻塞性肺疾病患者(15]。自由党> 5阈值检查分类错误消除潜在的捕获网状模式在自由党变量情况下与广泛的纤维化。
实质组织类型分类应用于15×15×15-voxel体积单位使用纹理分析,计算机应用图像的理解体积直方图特征映射特性和3 d形态(13]。卡尺工具被附属专业训练胸放射学家的共识病理证实的评估数据集(13,16]。
统计分析
数据作为值,意味着±sd或n (%)。Interobserver变化对视觉的分数是评估使用single-determination标准差。线性回归分析探讨他们之间的关系和卡尺ILD程度上,视觉ILD和网状模式区段和右心室收缩压(RVSP)。线性回归进行评估他们细分和组成之间的关系DLCO。单变量和多变量Cox回归分析用于调查的关系内部和之间的三个数据集:卡尺CT评估、视觉CT评价和击球。在所有的研究分析,p < 0.01被认为是显著的。
这些参数的风险比率是死亡率的独立预测因子多变量Cox回归分析用于生成一个公式代表估计为每个病人的死亡率。厚度参数的风险率,死亡率的独立预测因子在多变量Cox回归分析也用于生成一个单独的公式表示估计为每个病人的死亡率。
死亡率估计来自风险比分数转换成绝对分数和相比死亡率估计来自差距指数分段系统[17),用单变量、双变量Cox回归分析,kaplan meier生存情节和生存率较。鲁棒性的结果证实使用引导和重采样的数据集1000倍。生存模型的拟合优度计算使用哈勒尔的一致性指数。假设的线性和比例风险被视觉鞅残差检验和测试了Schoenfeld剩余工资。统计分析使用占据(版本12;美国StataCorp,大学城,TX)。
结果
人口数据
研究人口由283个连续的患者多学科IPF的诊断。演讲时的平均年龄是67岁;平均随访时间是30±21.5个月,210名(74%)患者在研究期间去世。至关重要的状态完成了数据在98.6%的情况下,有四个(1.4%)病人进行审查。人口统计数据和视觉平均得分,卡尺分数和击球数据了表1。视觉Interobserver变化值分数在网上提供的补充材料。
死亡分析
所有的视觉和CALIPER-derived间隙特性是死亡率的预测。的CALIPER-derived组成(如图所示图2)和PVV5 PVV10和他们> 5单变量分析非常重要,都是击球,RVSP和分数的差距(表2)。当RVSP和卡尺ILD程度都放在一起组成的二元死亡率分析,只剩下他们死亡的独立预测因素。之间的线性回归分析,主要co-linearity证明他们和卡尺ILD程度(R20.76,p < 0.0001)和组成与视觉ILD程度(R20.57,p < 0.0001) (8]。较小程度的co-linearity之间展示了他们和RVSP (R20.20,p < 0.0001),他们和视觉之间的网状模式(R20.16,p < 0.0001)。之间的关系组成的细分和功能指数和生存都显示在在线补充材料。
在逐步比例风险分析,独立CALIPER-derived预测死亡率是蜂窝和自由党(表3)。当分别插入多变量模型,PVV5 PVV10并没有保留的意义。然而,他们> 5是死亡率的独立预测因素(在线补充表S4)。多变量分析的肺功能指标,综合生理指数(CPI)是最强的预测死亡率。多变量Cox回归分析结合卡尺分数,视觉分数,击球和分数的差距证明了CPI(之前已验证使用卡尺(8])是最好的变量量化ILD的严重程度。剩下的两个CT变量推导出死亡率的独立预测因素卡尺:蜂窝和组成。没有视觉上得分CT参数独立与死亡率(表3)。差距分数时代替CPI在最后的多元模型,虽然它是保留作为一个独立的预测死亡率,这并不是如CPI的模型(表3)。这些发现是维护当他们> 5代替他们。
推导复合变量
进一步评估死亡率相比差距指数分级系统(17)两个死亡率估计来自两个多变量模型的风险比率。一个公式推导风险比率的最后三死亡率的独立预测因子(CALIPER-CPI分数)如下:
CALIPER-CPI得分=(卡尺组成×23.0904)+(卡尺蜂窝×18.3795)+ (CPI×4.5065)
第二个公式推导的风险比率两个变量的多变量分析卡尺分数死亡率的独立预测因子(CALIPER-only分数):
CALIPER-only得分=(卡尺组成×52.9004)+(卡尺蜂窝×12.0524)
CALIPER-CPI和CALIPER-only分数转换成绝对分数调整个人成绩的提升数值顺序和各自的群体划分成三个同样大小的组(n = 83)。
复合变量的比较
单变量Cox回归分析证明了CALIPER-CPI和CALIPER-only类别相似的预后不仅实力差距指数分级系统,但是证明了改进的拟合优度模型(表4)。
在双变量Cox回归分析,差距指数分段系统没有保留CALIPER-CPI类别意义,引导的结果证实了1000个样本(表4)。差距指数分段系统也被证明是一个较弱的预测死亡率比CALIPER-only类别,再次证实了1000个样本的引导。这些发现是维护当他们> 5代替他们(S5在线补充表)。kaplan meier生存曲线表现出类似的分离群体使用CALIPER-CPI和CALIPER-only类别相比差距指数分级系统(生存率较p < 0.0001差距指数分级系统,CALIPER-CPI和CALIPER-only类别)(图3)。
当CALIPER-CPI CALIPER-only分数调整等,在每个组的病人数量相同的病人数量差距分期系统组,单变量分析、双变量分析与引导的关系并没有改变。两个模型的拟合优度差距指数分段系统的相似(哈勒尔的c指数0.66 CALIPER-CPI CALIPER-only分数分数和0.65)。kaplan meier生存曲线再一次证明了类似的分离群体使用新的调整CALIPER-CPI和CALIPER-only类别相比差距指数分级系统(生存率较p < 0.0001调整CALIPER-CPI和CALIPER-only类别)(图3)。
讨论
我们的研究表明,computer-derived定量CT在IPF的相应参数可以更好地预测婴儿死亡率比视觉参数。当病人分层厚度变量和居民消费价格指数(CPI)的基础上,提高死亡率预测相比,分层使用差距指数分级系统。核心力量的死亡率预测使用卡尺是一个变量,自由党。自由党是一个新颖的卡尺变量得分没有视觉等价的。因此,他们可能代表一个新的参数评估的IPF患者。
DLCO一直被认为是参数能够最好地反映疾病严重程度在IPF(基线18),但被测量的噪声在5 - 15%范围3,19]。因此,兴趣是增加探索其他潜在疾病严重程度的标记或在IPF恶化,如外周血(20.和成像7生物标志物。鉴于计算机定量CT(的快速的技术进步13),探索他们的潜在的准确性评估IPF是及时的。
在最近的研究中,在单变量分析,直观地得到网状模式,蜂窝和牵引力支气管扩张是死亡率的预测,确定一项研究的结论评估患者的预后意义相同的模式组织病理学证明通常的间质性肺炎的模式(21]。
最后结合视觉、卡尺和CPI多元模型确定三个生存的独立预测指标。其中一个是CPI,这个发现证实了先前的报道强调CPI在预测结果的信号强度在fibrosing肺病22,23]。同样,预后信号与蜂窝得分时,卡尺确认结果视觉在IPF(得分相同的模式24]。
co-linearity证明他们之间和卡尺/视觉ILD范围和组成与RVSP表明他们可能代表一个变量,同时捕捉疾病间质和血管内的隔间。值得注意的是卡尺软件最初被设计成段和丢弃血管结构(而非量化),这样做优化实质的分类模式。在例CT更严重纤维化,血管分割不可避免地捕捉小程度的外围网状模式(图2);然而,值得注意的是只有一个小程度的co-linearity视觉网状模式和组成之间的关系。此外,他们的能力来预测死亡率,当船只< 5毫米2反对的可能性被排除在分析一个重要的部分组成的信号分类错误网状模式。在任何事件中,作为软件的算法改进,还有可能精炼船描述通过卡尺,或类似的定量工具,从而改善预后这个新的CT的信号参数。
他们提供的信号的基础是模糊。他们以前没有研究在IPF预后标记或视为独立于肺动脉高压的预后指标。最近的IPF研究评估复杂的血管生成和angiostatic介质之间的相互作用在疾病发病机理25)主要考虑通过棱镜的血管明显肺动脉高压(26]。
血液灌注在纤维化的地区已被证明是减少(27),但相反的增加使肺纤维化邻近地区(28,29日]。它遵循ILD之间的强相关性程度和血管可能反映了地区,亚临床局部轻度纤维化肺内肺动脉压力升高,毛细血管床的破坏或更先进的疾病,这可能产生一个优惠转移相对幸免或nonfibrotic肺血流量。使肺血管电容(IPF患者的上部和中部叶,一个主要的基础疾病)可能导致容器体积的增加更先进的疾病。的识别更多的船只,大小可以通过卡尺检测,可以充当代理的标志在IPF实质疾病的程度和严重性。
另一个可能的解释他们之间的关系和ILD程度与胸内压增加负期间不合规的肺纤维化的需要生成的灵感。高负压力的传播通过胸膜空间进入实质可以反过来对脉管系统,导致整个肺扩张和电容的增加。第三个可能机制与pleuroparenchymal和/或bronchial-pulmonary动脉吻合描述组织病理学fibrosing肺病患者(30.]。当肺内分流的临床重要性尚未建立(31日分流术的发展,理论上可以增加他们随着纤维化的发展。
卡尺的评价在我们之前的研究中强调实质之间的紧密相关性得分模式使用一个自动化的计算机系统和肺功能指标(8]。结果表明,一个工具如卡尺,单独使用时,可能是一个可行的选择击球在IPF的预测结果。我们的死亡率分析也强调了整合的重要性在IPF预测结构和功能参数。CPI,加上卡尺变量时,产生更强的模型来预测死亡率比单独通过卡尺或功能指标。
分数的差距是一个多维连续得分,旨在预测死亡率IPF利用常见的临床和生理测量变量(17]。分数的差距被证实是一个强大的单变量预测死亡率在我们的研究中,结合卡尺变量时,增强多元模型。然而,该模型不一样强大的组合与CPI卡尺变量。发现强调相对较弱的分数的差距而产生相对粗9分等级,而CPI的连续性质允许CPI更歧视。
暂存系统代表了一个分类版本的差距的差距分数(17]。分层的结果根据分期系统的差距,只有50%的患者在当前的研究构成了差距组1和3(有轻微和严重疾病的病人,分别)。然而,正是这类患者需要在IPF的群组研究中进行识别。那些有可能有限的疾病可以监控使用的注视和等待政策,而那些更严重的疾病可能对移植(前面提到2]。与CALIPER-CPI类别进行分层时,尽管病人任意分为均匀大小的群体,提高预测和拟合优度相比绝对差距分期系统。
肺气肿时得分视觉或卡尺没有发现预测死亡率在当前的研究中。有矛盾的报告在文献中关于肺气肿与纤维化共存时对生存的影响。同时一些作者认为,肺气肿是IPF的不良预后因素(32- - - - - -35),其他研究驳斥了这一观点36- - - - - -40]。当我们发现同意后者的观点,更详细的评估肺内的肺气肿亚型和分布,以及基线校正IPF患者的疾病严重程度可能有助于澄清肺气肿的主要效应在IPF的生存。
我们研究的局限性在于缺乏外部验证队列来证实我们的研究发现。然而,人口特征明显的稀缺性IPF患者,甚至在高等教育中心,很认可。一个潜在的解决方案在于国际多中心的集中人群,类似于COPDGene研究人口(41),但这是一项需要三级中心之间的紧密协作。
总之我们已经表明,定量computer-derived CT变量在IPF优越的预测死亡率比任何视觉上得分CT参数。分层使用卡尺变量和CPI信号提供了一个更强的死亡率比使用差距指数分层。但自由党,尤其是一个卡尺变量与死亡率和最强的链接可能是一个新指数在IPF的评价。
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脚注
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利益冲突:披露可以找到与本文的在线版本www.qdcxjkg.com
- 收到了2016年5月20日。
- 接受2016年9月7日。
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