亚区MRI影像组学结合分类算法预测脑胶质母细胞瘤MGMT甲基化有效性研究
目的 肿瘤亚区影像组学特征结合分类算法在脑胶质母细胞瘤MGMT启动子甲基化状态中的应用价值.方法 回顾性对术后病理证实的脑胶母质瘤患者进行分析,经过排除纳入标准,最终40例患者纳入研究.调取患者的MRI图像及病理结果,在Ti WI增强序列分别对图像各感兴趣区域进行勾画,包括强化区、非强化区、整体肿瘤,利用相关软件捕捉每个病灶的形状、质地和边缘锐度的定量图像特征进行降维后分析,探讨影像组学在胶质母细胞瘤MGMT启动子甲基化状态的应用方法及诊断效能.结果 基于T1增强扫描的各感兴趣区的某种组学特征与胶质母细胞瘤MGMT甲基化启动子阳性具有一定的相关性,非强化区组学特征相关性最好,7种机器学习模型中随机森林分类器表现出了很好的"鲁棒性",测试集准确性达到了72%,分层10折交叉验证的曲线下面积达到0.73,特异度及敏感度分别达到0.65±0.39、0.82±0.23(P=0.003).结论 MRI T1增强扫描的放射组学特征对胶质母细胞瘤MGMT启动子甲基化具有诊断价值;肿瘤亚区纹理特征研究为中枢神经系统胶质瘤影像组学研究提供新的方法与思路;结合分类算法可以较好预测MGMT启动子甲基化状态.
磁共振成像、影像组学、胶质母细胞瘤、MGMT
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R730.264;TN99;R445.2
2022-09-14(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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