MRI影像组学在脑胶质瘤分级中的价值研究
周晶1
白岩2
马玲3
刘振宇4
冯铭5
魏巍2
王嫣2
时少杰2
田捷4
王梅云2
1.450003郑州,河南省人民医院影像科;157011 牡丹江医学院医学影像学院2.河南省人民医院影像科,郑州,4500033.610000,成都GE医疗4.中国科学院自动化研究所, 北京,1001905.100730,中国医学科学院北京协和医院神经外科
摘要：目的 采用MRI影像组学方法对胶质瘤的高、低级别进行术前评估.方法 纳入154例经病理证实的脑胶质瘤病人,其中WHOⅡ级(低级别胶质瘤)75例,WHOⅢ～Ⅳ级(高级别胶质瘤)79例,随机分为训练集和验证集各77例.应用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)表示训练集和验证集性能.利用影像组学标签联合病理学检测构建评估高、低级别脑胶质瘤的预测模型,并采用影像组学诺模图反应测试模型.结果 采用LASSO方法在388个影像组学特征中选择3个标签特征,联合病理结果进行二分类建模.诺模图显示联合影像组学标签及病理结果构建的模型图可以显著提高诊断效能.训练集中AUC达到0.850,特异性达81.8％,敏感性为77.3％;验证集中AUC达0.836,特异性达83.3％,敏感性为77.3％.LASSO构建的模型评估决策曲线高于其他模型.结论 MRI影像组学方法可在术前帮助区分脑胶质瘤的高、低级别.
关键词：神经胶质瘤MRI影像组学肿瘤病理分级特征提取
分类号：R319(医用一般科学)
资助基金：国家自然科学基金(81601466)国家自然科学基金(81720108021)国家自然科学基金(81271565)河南省科技开放合作项目(152106000014)研究生科研创新项目(2017YJSCX-31MY)河南省科技攻关计划(201501011)
论文发表日期：2018-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 244-248 )
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