【摘 要】
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目的 比较基于多序列MRI(T2WI-FLAIR、T1WI-CE 和ADC 图)的影像组学特征在胶质瘤分级的能力,并通过联合多个特征来提高胶质瘤分级能力.方法 经病理证实66 例胶质瘤患者均行T2-FLAIR,T1WI-CE 和DWI 扫描.使用内部软件对三个MRI 序列图像处理,共获得114 个影像组学特征.应用两样本t 检验比较低级别和高级别胶质瘤(HGGs 和LGGs)各序列的所有影像组学特
【出 处】
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第五届全国磁共振分子影像研究与应用高层论坛暨第六届山西省磁共振学术研讨会
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目的 比较基于多序列MRI(T2WI-FLAIR、T1WI-CE 和ADC 图)的影像组学特征在胶质瘤分级的能力,并通过联合多个特征来提高胶质瘤分级能力.方法 经病理证实66 例胶质瘤患者均行T2-FLAIR,T1WI-CE 和DWI 扫描.使用内部软件对三个MRI 序列图像处理,共获得114 个影像组学特征.应用两样本t 检验比较低级别和高级别胶质瘤(HGGs 和LGGs)各序列的所有影像组学特征值.对有显著统计学差异的特征进行接受者操作特性曲线(Receiver operating characteristic,ROC)分析,以判定鉴别HGGs和LGGs 的能力.之后,我们通过联合所有归一化的显著差异的特征,来确定联合特征的分类效能是否可以进一步得到提升.每个MRI 序列中有差异的影像组学特征分别与胶质原纤维酸性蛋白(Glial Fibrillary Acidic Protein,GFAP)的表达进行Pearson 相关性分析.结果 FLAIR 序列上共有2 特征,T1-CE 序列3 个特征,ADC 图13 特征在LGGs 和HGGs间有显 著统计学差异(P ＜0.05).FLAIR_GLCM_Cluster_Shade(ROC 曲线下面积[areaunder the ROC curve,AUC]= 0.838),T1-CE_GLCM_Entropy(AUC = 0.936),ADC_GLCM_Homogeneity(AUC = 0.905)分别在各MRI 序列中具有更好地鉴别LGGs 和HGGs 的效能.联合特征在鉴别LGGs 和HGGs 具有最高的AUC(AUC = 0.943)值,鉴别LGGs 和HGGs 的能力最高.GFAP 和T1-CE_GLCM_Entropy 间呈显著负相关性(r =-0.744,P ＜0.001),GFAP 和ADC_GLCM_Homogeneity 呈正相关(r = 0.728,P ＜0.001).结论 多个MRI 序列的特征具有鉴别HGGs 和LGGs 的潜力,同时通过联合多个影像组学特征可以提高胶质瘤分级准确性.
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