多模态磁共振评估小儿脑肿瘤病理分级Nomogra预测模型的建立
目的:评估小儿高低级别胶质瘤的多模态磁共振征象,并构建Nomogram预测模型.方法:回顾性收集湖南省儿童医院2015年1月-2020年12月诊治的小儿脑肿瘤患者各项影像学资料,包括常规MR(T1WI、T2WI以及T1WI+C)、扩散加权成像(Diffusion weighted imaging,DWI)、磁敏感加权成像(Susceptibility weighted imaging,SWI).依据术后病理结果,分为低级别组(Ⅱ+Ⅲ级)、高级别组(Ⅳ级);采用随机重抽样法,对收集到的92例患者按照0.65∶0.35的比例将样本量分为训练集(n=57)与验证集(n=35);通过训练集建立小儿脑肿瘤病理分级的Nomogram预测模型,并以验证集进行验证.结果:瘤周性脑水肿(Peritumorous brain edema,PTBE)、ADC最小值(ADCmin)、瘤内磁敏感信号(Intratumoral susceptibility signals,ⅡSS)是鉴别小儿脑肿瘤病理分级的独立危险因素.在此基础上建立的Nomogram预测模型具有较好的区分度及校准度;决策曲线分析(Decision curve analysis,DCA)显示,Nomogram预测模型较之于单独的ADCmin和ITSS,体现出更高的净获益.结论:本研究构建了评估小儿脑肿瘤病理分级Nomogram预测模型,较单独的影像征象更具诊断价值.
脑肿瘤、弥散磁共振成像
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R739.41;R445.2(肿瘤学)
2021-06-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
305-309,314
