典型文献
基于ADC和增强MRI的影像组学模型预测低级别胶质瘤TERT启动子突变状态
文献摘要：
目的:探讨基于ADC和增强MRI的影像组学模型对低级别胶质瘤端粒酶逆转录酶基因(TERT)启动子突变状态的预测价值.方法:回顾性搜集109例经病理证实的低级别胶质瘤患者,所有患者术前均行MRI检查,在ADC和对比增强T1 WI(T1 CE)图像上选取病灶最大层面,沿肿瘤边缘勾画ROI,提取影像组学特征.采用三联法(Fisher,POE+ACC,MI)和最小绝对收缩选择算子(LASSO)进行特征筛选,然后行多因素logistic回归分析,构建影像组学预测模型.采用ROC曲线评估预测模型的诊断效能.结果:在ADC和T1 CE图像上分别提取279个影像组学特征,最终筛选出11个影像组学特征,分别建立ADC模型、T1 CE模型和联合分析(ADC+T1 CE)模型共3个影像组学模型.联合分析模型的预测效能最佳,训练集中曲线下面积(AUC)为0.928(95％CI:0.859～0.996),验证集中AUC为0.878(95％CI:0.758～0.997).结论:基于ADC和增强MRI的影像组学模型能有效预测低级别胶质瘤TERT启动子突变状态,将不同序列的影像组学特征结合可提高预测效能.
文献关键词：
胶质瘤;影像组学;磁共振成像;端粒酶逆转录酶基因;TERT启动子突变;预测
中图分类号：
作者姓名：
卢俊;李祥;黎海亮
作者机构：
450008 郑州,郑州大学附属肿瘤医院(河南省肿瘤医院)放射科
文献出处：
引用格式：
[1]卢俊;李祥;黎海亮-.基于ADC和增强MRI的影像组学模型预测低级别胶质瘤TERT启动子突变状态)[J].放射学实践,2022(05):538-542
A类：
ADC+T1
B类：
低级别胶质瘤,TERT,启动子,端粒酶逆转录酶基因,预测价值,对比增强,WI,CE,上选,勾画,ROI,影像组学特征,三联法,Fisher,POE+ACC,MI,选择算子,LASSO,特征筛选,后行,logistic,评估预测,诊断效能,联合分析,预测效能,训练集,验证集,特征结合,磁共振成像
AB值：
0.228517
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