【摘 要】
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研究背景:脑转移瘤和胶质母细胞瘤都是常见的恶性脑肿瘤,预后欠佳。当出现单发脑转移瘤且无全身症状时,与胶质母细胞瘤在MRI上进行鉴别诊断具有一定难度,但两者治疗方式又不同。因此,能实现术前对单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤的区分具有一定临床实际意义。研究目的:本研究拟探讨基于MRI结合手工影像组学（Handcrafted Radiomics,HCR）特征和基于深度学习的影像组学（Deep Learning
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研究背景:脑转移瘤和胶质母细胞瘤都是常见的恶性脑肿瘤,预后欠佳。当出现单发脑转移瘤且无全身症状时,与胶质母细胞瘤在MRI上进行鉴别诊断具有一定难度,但两者治疗方式又不同。因此,能实现术前对单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤的区分具有一定临床实际意义。研究目的:本研究拟探讨基于MRI结合手工影像组学（Handcrafted Radiomics,HCR）特征和基于深度学习的影像组学（Deep Learning Radiomcis,DLR）特征对单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤进行鉴别诊断的可行性。研究方法:本研究一共纳入中南大学湘雅医院、云南省肿瘤医院和南方医院经手术和术后病理确诊的单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤患者268例,中南大学湘雅医院的208例病例（98例脑转移瘤和110例胶质母细胞瘤）归为训练集,云南省肿瘤医院和南方医院的60例病例（30例脑转移瘤和30例胶质母细胞瘤）归为测试集。采集所有病例的临床信息和影像学资料（包括MRI的T1加权成像（T1 weighted image,T1WI）、T2加权成像（T2 weighted image,T2WI）和T1增强序列（contrast-enhanced T1 weighted image,T1CE））,手工勾画感兴趣区域（Region of Interest,ROI）,通过HCR和DLR对ROI进行特征分析。采用不同的机器学习建模比较,确定最优的建模方式,比较两组特征和不同模态影像间不同组合模式的鉴别性能。研究结果:本研究中随机森林所建模在所有分类器中表现出最佳的鉴别性能。HCR模型显出较好的区分性能（T1WI,AUC=0.86;T2WI,AUC=0.76;T1CE,AUC=0.93）。在添加DLR特征后,所有AUC均显示出明显改善（T1WI,AUC=0.87;T2WI,AUC=0.80;T1CE,AUC=0.97;p＜0.05）。基于T1CE的HCR+DLR模型的预测能力最佳（训练集中AUC=0.99,测试集中AUC=0.97）。研究结论:通过基于MRI结合影像组学的方法,尤其是将HCR特征与DLR特征相结合,来鉴别单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤是可行的。该方法有助于临床医师在仅有MRI资料时对单发脑转移瘤和胶质母细胞瘤进行准确诊断,从而为后续的治疗制定合理的治疗决策,同时也为今后人工智能在临床中的应用推广提供一定的理论依据。图6幅,表3个,参考文献111篇
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