【摘 要】
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目的 探讨基于常规MRI的影像组学分析预测脑胶质瘤IDH突变的效果.方法 回顾性分析经术后病理证实的172例脑胶质瘤患者(82例突变型和90例野生型)的临床资料.所有患者术前均行增强MRI检查,术后病理对IDH进行分子检测.由2名神经影像医师在FLAIR和T1加权对比增强(CE-T1 WI)序列上逐层勾画肿瘤实体及周围水肿病灶,采用组内相关系数(ICC)评价2名医师分别勾画的感兴趣区域组学特征一致性,然后提取影像特征.分别使用方差阈值法、单变量特征选择法、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)对组学特征进行
【机 构】
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陆军军医大学第一附属医院放射科,重庆 400038;慧影医疗科技(北京)股份有限公司科研组,北京 100192
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目的 探讨基于常规MRI的影像组学分析预测脑胶质瘤IDH突变的效果.方法 回顾性分析经术后病理证实的172例脑胶质瘤患者(82例突变型和90例野生型)的临床资料.所有患者术前均行增强MRI检查,术后病理对IDH进行分子检测.由2名神经影像医师在FLAIR和T1加权对比增强(CE-T1 WI)序列上逐层勾画肿瘤实体及周围水肿病灶,采用组内相关系数(ICC)评价2名医师分别勾画的感兴趣区域组学特征一致性,然后提取影像特征.分别使用方差阈值法、单变量特征选择法、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)对组学特征进行筛选和降维.采用χ2检验或Fisher精确检验评价2组胶质瘤影像学特征的统计学差异.采用五折交叉验证法的分类方式,通过Logistic回归分析建立放射组学模型,采用诺莫图展示模型结果,采用校准曲线验证模型的可靠性.结果 在CE-T1WI序列筛选出13个组学特征,在FLAIR序列筛选出7个组学特征.癫痫、WHO分级、影像所见强化和水肿对于IDH突变状态预测具有统计学意义(P<0.05).影像组学模型在训练集中的AUC为0.833(95％CI:0.778～0.889),在测试集中的AUC为0.753(95％CI:0.628～0.895).结论 影像组学在预测脑胶质瘤IDH突变方面具有较好的性能.
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