安徽医科大学学报2024,Vol.59Issue(1) :154-161.DOI:10.19405/j.cnki.issn1000-1492.2024.01.025

基于多参数磁共振瘤周区域的影像组学模型在脑胶质瘤预后评估中的应用价值

Application value of radiomics model based on multiparametric MRI glioma peritumoral region in glioma prognosis evaluation

侯秋阳 叶成坤 刘畅 邢江浩 葛亚琼 宋江典 邓克学
安徽医科大学学报2024,Vol.59Issue(1) :154-161.DOI:10.19405/j.cnki.issn1000-1492.2024.01.025

基于多参数磁共振瘤周区域的影像组学模型在脑胶质瘤预后评估中的应用价值

Application value of radiomics model based on multiparametric MRI glioma peritumoral region in glioma prognosis evaluation

侯秋阳 1叶成坤 2刘畅 1邢江浩 3葛亚琼 4宋江典 5邓克学1
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作者信息

  • 1. 中国科学技术大学附属第一医院南区影像中心,合肥 230036
  • 2. 中国科学技术大学附属第一医院南区神经外科,合肥 230036
  • 3. 安徽医科大学第一附属医院肿瘤科,合肥 230022
  • 4. GE 医疗中国,上海 210000
  • 5. 中国医科大学健康管理学院,沈阳 110001
  • 折叠

摘要

目的 评估基于脑胶质瘤瘤周区域建立的影像组学模型的预后价值.方法 回顾性分析138例脑胶质瘤患者,运用医学影像工具包(MITK)软件获取距离肿瘤边缘5、10、20 mm瘤周区域的核磁共振成像(MRI)图像并提取其纹理特征、进行特征筛选、建立影像组学模型,并计算影像组学分数(Rad-score).建立临床预测模型及Rad-score与临床危险因素相结合的联合预测模型;将联合预测模型以列线图展示,并评估模型对脑胶质瘤患者生存率预测效能.结果 在验证集中,基于T2加权像(T2WI)序列距肿瘤边缘10 mm瘤周区域建立的影像组学模型一致性指数(C-index)为0.663(95%CI=0.53~0.80),预测效能最佳.在训练集和验证集上,联合预测模型的C-index分别为0.770和0.730.模型对脑胶质瘤患者3年生存率的预测效能最高[训练集受试者工作特征曲线下的面积(AUC)=0.93,95%CI=0.83~0.98;验证集AUC=0.88,95%CI=0.76~0.99],校准曲线显示在训练集和验证集中联合预测列线图具有较好的校准效能.结论 基于术前MRI T2WI序列距肿瘤边缘10 mm的瘤周区域建立的影像组学预测模型与临床病理危险因素建立的联合预测模型可以更准确地预测脑胶质瘤的预后情况,其中对脑胶质瘤3年生存率预测效果最好.

关键词

影像组学/胶质瘤/瘤周区域/生存期/列线图

Key words

radiomics/glioma/peritumoral region/survival/nomogram

引用本文复制引用

基金项目

国家自然科学基金(92259104)

出版年

2024
安徽医科大学学报
安徽医科大学

安徽医科大学学报

CSTPCD北大核心
影响因子:1.095
ISSN:1000-1492
参考文献量5
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