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基于影像组学的T1WI增强模型预测高级别脑胶质瘤TP53基因突变的研究
文献摘要：
目的 探讨基于术前T1WI增强MRI序列的影像组学模型预测高级别脑胶质瘤TP53基因型表达状态的价值.方法 回顾性分析2015年3月至2021年10月经手术病理证实的脑胶质瘤患者146例,最终入组68例,按7:3比例随机分为训练集和测试集.依次经过靶区勾画、特征提取及降维筛选等操作,得到最有价值的特征参数,应用这些特征构建影像基因组学Logistic回归模型,并使用校准曲线对模型准确度进行检验.采用ROC曲线下面积(AUC)对TP53基因表达进行预测效能评价.结果 从T1WI增强图像中共提取396个组学特征参数,经筛选后选取9个最有预测价值的特征构建模型.训练集模型的AUC值为0.883,灵敏度为0.697,特异度为0.933;测试集模型的AUC为0.802,灵敏度为0.769,特异度为0.857.结论 基于增强T1WI序列构建的影像组学模型可有效预测高级别脑胶质瘤TP53基因表达状态.
文献关键词：
TP53基因;脑胶质瘤;影像组学;磁共振成像
中图分类号：
作者姓名：
李明;郑金晶;董海波;王超超;卫雨果
作者机构：
315040 宁波大学附属李惠利医院;310000 通用电气药业有限公司精准医学研究院
文献出处：
引用格式：
[1]李明;郑金晶;董海波;王超超;卫雨果-.基于影像组学的T1WI增强模型预测高级别脑胶质瘤TP53基因突变的研究)[J].浙江临床医学,2022(11):1602-1604,1608
A类：
B类：
影像组学,T1WI,增强模型,测高,高级别脑胶质瘤,TP53,基因突变,基因型,月经,经手,手术病理,训练集,测试集,靶区勾画,特征构建,影像基因组学,校准曲线,预测效能,效能评价,增强图像,共提取,预测价值,构建模型,磁共振成像
AB值：
0.247415
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