MRI特征对胶质瘤MGMT启动子甲基化状态的预测作用
张治中
攸娜
刘明航
李泽
孙国臣
赵恺
100853 北京,解放军总医院第一医学中心神经外科医学部
摘要：目的 探讨基于人眼识别的CT和MRI影像学特征预测胶质瘤MGMT启动子甲基化状态的潜在价值.方法 回顾分析2019年1月至2020年12月解放军总医院第一医学中心收治的188例首次确诊胶质瘤患者的临床资料,纳入病灶钙化、病灶边界清晰、T2WI信号均匀性、病灶呈强化改变等9 个人眼可识别的术前常规CT或MRI影像学特征,通过焦磷酸测序分析MGMT启动子甲基化状态.采用单因素和多因素Logistic回归分析筛查MGMT启动子甲基化状态的影像学特征影响因素,并绘制受试者工作特征(ROC)曲线验证影像学特征的预测效能.针对预测任务进一步训练并测试Logistic回归、支持向量机、随机森林和梯度提升 4种机器学习模型.结果 Logistic回归分析显示,T2WI信号均匀性(OR=2.843,95%CI:1.055～7.658;P=0.039)和病灶呈强化改变(OR=0.146,95%CI:0.069～0.308;P=0.000)是MGMT启动子甲基化状态的影像学特征影响因素.T2WI信号均匀性和病灶呈强化改变联合的综合参数较T2WI信号均匀性(Z=3.961,P=0.000)和病灶呈强化改变(Z=2.233,P=0.026)的预测效能更高.Logistic回归、支持向量机、随机森林和梯度提升4种机器学习模型的预测准确度分别为0.84、0.76、0.68和0.76,但预测效能两两比较差异无统计学意义(均P>0.05).结论 基于术前CT和MRI的影像学特征具备无创预测胶质瘤MGMT启动子甲基化状态的潜力.
关键词：神经胶质瘤磁共振成像O(6)-甲基鸟嘌呤DNA甲基转移酶Logistic模型机器学习
论文发表日期：2025-07-25
在线出版日期：2025-08-28（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 595-601 )
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