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基于MR成像的列线图模型预测脑膜瘤分级的价值
文献摘要：
目的:探讨基于MR成像的列线图模型对预测脑膜瘤WHO分级的应用价值.方法:回顾性分析2015年1月-2021年12月湖州市中心医院经手术病理证实为脑膜瘤的患者127例,按照7:3的比例随机分为训练集与验证集.对常规MR特征进行统计学分析,筛选具有独立预测效能的MR特征;采用Analysis Kit软件进行统计学分析,并计算影像组学分数.对训练集纳入有独立预测效能的MR特征和影像组学分数共同构建列线图模型,使用验证集进行验证,并使用ROC曲线评价模型的准确性.结果:肿瘤形态、囊变坏死、瘤周水肿和影像组学分数共同构建了列线图模型,模型在训练集AUC值为0.965(95％CI:0.927～1.000),在验证集AUC值为0.975(95％CI:0.931～1.000).结论:基于MR成像的列线图模型具有较好的预测效能,可作为一种更佳的预测脑膜瘤WHO分级的量化工具辅助临床决策.
文献关键词：
脑膜瘤;磁共振成像
中图分类号：
作者姓名：
储海瑞;何剑;郑屹峰;丁建平
作者机构：
湖州市中心医院放射科,浙江 湖州 313000;杭州师范大学附属医院放射科,浙江 杭州 310006
文献出处：
引用格式：
[1]储海瑞;何剑;郑屹峰;丁建平-.基于MR成像的列线图模型预测脑膜瘤分级的价值)[J].中国临床医学影像杂志,2022(09):624-627,632
A类：
B类：
MR,列线图模型,脑膜瘤,WHO,月湖,湖州市,中心医院,经手,手术病理,训练集,验证集,统计学分析,预测效能,Analysis,Kit,影像组学,集纳,变坏,瘤周水肿,临床决策,磁共振成像
AB值：
0.239904
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