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120例胶质瘤及瘤周水肿MRI影像组学在评估肿瘤复发中的价值 被引量：3
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作者 宋珍珍 孙小玲 +3 位作者 李海鸥 王芳 张冉 于德新 《山东大学学报（医学版）》 CAS 北大核心 2021年第11期53-60,共8页
目的探讨胶质瘤及瘤周水肿(PTE)MRI影像组学在评估肿瘤复发中的价值。方法选取山东大学齐鲁医院2013年1月至2020年12月经术后病理证实的胶质瘤患者120例,包括55例复发和65例无复发患者,根据术前T_(2)WI和T_(1)WI增强图像对肿瘤和PTE进... 目的探讨胶质瘤及瘤周水肿(PTE)MRI影像组学在评估肿瘤复发中的价值。方法选取山东大学齐鲁医院2013年1月至2020年12月经术后病理证实的胶质瘤患者120例,包括55例复发和65例无复发患者,根据术前T_(2)WI和T_(1)WI增强图像对肿瘤和PTE进行三维容积感兴趣区勾画,并按照8∶2的比例分为训练组和验证组,分析两者及联合的组学特征与肿瘤复发的关系。使用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)与准确性矩阵,比较和评价不同影像组学模型的训练结果。结果对于PTE,K临近法(KNN)分类器预测效能最好:训练组AUC值、敏感度、特异度分别为0.910、0.84、0.88,验证组分别为0.916、0.82、0.93。对于肿瘤,逻辑回归(LR)分类器预测效能最好:训练组AUC值、敏感度和特异度分别为0.777、0.69、0.67,验证组分别为0.758、0.82、0.92。当肿瘤+PTE联合时,逻辑回归(LR)分类器预测效能最好:训练组AUC值、敏感度、特异度为0.977、0.88、0.89,验证组则为0.841、0.73、0.83。结论胶质瘤PTE和肿瘤影像组学特征在预测胶质瘤术后复发方面具有一定的价值,其中PTE的KNN组学模型效能最佳。 展开更多
关键词 影像组学 磁共振成像 胶质瘤 瘤周水肿 术后复发
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