【摘 要】
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目的 探讨基于T1WI增强图像的影像组学方法 在预测脑膜瘤Ki-67指数中的可行性及价值.资料与方法 纳入经术后病理及免疫组化证实的脑膜瘤240例,其中Ki-67指数≤4％120例,Ki-67指数>4％120例,均行MRI检查,将T1WI增强图像导入IBEX影像组学软件,勾画肿瘤感兴趣区,并提取影像组学特征;对特征数据进行降维处理后,分别采用逻辑回归、决策树、支持向量机以及自适应增强4种分类学习器构建预测模型(进行3次不同的随机分组试验);采用受试者工作特征曲线评价模型的预测效能;最后,选择上述4种分类学
【机 构】
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昆明医科大学第一附属医院影像科,云南 昆明 650032;昆明医科大学第一附属医院脑功能研究室,云南 昆明 650032;昆明医科大学第一附属医院影像科,云南 昆明 650032
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目的 探讨基于T1WI增强图像的影像组学方法 在预测脑膜瘤Ki-67指数中的可行性及价值.资料与方法 纳入经术后病理及免疫组化证实的脑膜瘤240例,其中Ki-67指数≤4％120例,Ki-67指数>4％120例,均行MRI检查,将T1WI增强图像导入IBEX影像组学软件,勾画肿瘤感兴趣区,并提取影像组学特征;对特征数据进行降维处理后,分别采用逻辑回归、决策树、支持向量机以及自适应增强4种分类学习器构建预测模型(进行3次不同的随机分组试验);采用受试者工作特征曲线评价模型的预测效能;最后,选择上述4种分类学习器中表现最佳的1种,依次构建影像特征模型、联合模型,并建立Ki-67指数高表达的Nomogram预测模型.结果 3次试验分别提取到12、14、12个具有非零系数的影像组学特征,LR模型在4种分类学习器中的预测效能最佳,其训练组与验证组的平均曲线下面积(AUC)分别为0.801(95％CI 0.736～0.866)和0.713(95％CI 0.593～0.832);进一步纳入肿瘤强化均匀度特征参数后获得的联合模型预测效能得到提升,训练组与验证组的AUC分别为0.817(95％CI 0.753～0.881)和0.822(95％CI 0.727～0.916);Nomogram预测模型显示:各危险因素赋分后,总分0～120分,对应的脑膜瘤Ki-67指数高表达风险为0.1～0.9.结论 基于T1WI增强图像的影像组学特征结合常规影像特征建立的联合模型对脑膜瘤Ki-67指数表达具有较好的预测效能,而最终构建的Nomogram预测模型能够量化各危险因素,为患者的个体化评估提供直观可靠的参考依据.
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