【摘 要】
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目的:回顾性分析脑膜瘤患者的MRI常规序列,探讨定量影像组学对于WHOⅠ、Ⅱ级脑膜瘤病理分级的应用价值。方法:收集入院时间从2015年1月至2021年1月在厦门大学附属第一医院以及福建医科大学附属漳州市医院神经外科住院的经手术治疗且术后病理组织学证实的237例脑膜瘤手术治疗患者,其中WHOⅠ级143例,WHOⅡ级94例。从T1WI和T2WI中提取放射学特征。使用t检验、最小绝对收缩和选择算子（LA
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目的:回顾性分析脑膜瘤患者的MRI常规序列,探讨定量影像组学对于WHOⅠ、Ⅱ级脑膜瘤病理分级的应用价值。方法:收集入院时间从2015年1月至2021年1月在厦门大学附属第一医院以及福建医科大学附属漳州市医院神经外科住院的经手术治疗且术后病理组织学证实的237例脑膜瘤手术治疗患者,其中WHOⅠ级143例,WHOⅡ级94例。从T1WI和T2WI中提取放射学特征。使用t检验、最小绝对收缩和选择算子（LASSO回归）进行特征筛选,最终T1WI中选取30个特征,T2WI中选取16个特征,T1WI和T2WI进行融合后选取27个特征。采用Logistic回归、随机森林、支持向量机和梯度提升树四种分类器分别对模型进行训练,然后采用交叉验证方法建立12个模型来区分WHOⅠ级和WHOⅡ级脑膜瘤。采用受试者工作特征曲线（ROC）下面积（AUC）、灵敏度、特异度和准确率对模型的性能进行评价。结果:T1WI中基于随机森林的模型对脑膜瘤具有更好的诊断性能,灵敏度为0.62,特异度为0.9,准确率为75%,测试集中AUC数值为0.798,95%置信区间为0.6745-0.9209。T2WI中基于梯度提升树的模型对脑膜瘤具有更好的诊断性能,灵敏度为0.79,特异度为0.79,准确率为66%,测试集中AUC数值为0.836,95%置信区间为0.7349-0.9370。将T1WI和T2WI进行融合后的序列中基于随机森林的模型对脑膜瘤具有更好的诊断性能,灵敏度为0.83,特异度为0.85,准确率为74%,测试集中AUC数值为0.908,95%置信区间为0.7349-0.9370。结论:利用MRI常规序列从T1WI和T2WI中提取影像学特征的定量影像组学在脑膜瘤的术前病理分级预测上具有重要价值。
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