【摘 要】
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目的:比较临床影像特征模型、MRI影像组学模型及联合诊断模型术前预测脑膜瘤质地的效能,探讨影像组学术前预测脑膜瘤质地的价值。材料与方法:回顾性分析2018年10月至2020年10月期间皖南医学院第一附属医院经手术病理证实的200例脑膜瘤患者完整资料。根据外科医师术中评估将其分为质软组（n=60）与质韧组（n=140）。根据肿瘤的分级、MRI表现及外科医师术中所见将其分为侵袭性组（n=96）与非侵袭
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目的:比较临床影像特征模型、MRI影像组学模型及联合诊断模型术前预测脑膜瘤质地的效能,探讨影像组学术前预测脑膜瘤质地的价值。材料与方法:回顾性分析2018年10月至2020年10月期间皖南医学院第一附属医院经手术病理证实的200例脑膜瘤患者完整资料。根据外科医师术中评估将其分为质软组（n=60）与质韧组（n=140）。根据肿瘤的分级、MRI表现及外科医师术中所见将其分为侵袭性组（n=96）与非侵袭性组（n=104）。按照完全随机的方法将患者分为训练组（n=148）和验证组（n=52）。所有患者均行头颅常规MRI扫描。使用ITK-SNAP软件分别在T1WI-FLAIR、T2WI-FLAIR、T1WI增强图像上沿肿瘤边缘手动逐层勾画ROI并进行三维融合,运用AK软件提取所画VOI的纹理参数,利用m RMR和LASSO回归分析对纹理特征进行筛选与降维,并建立影像组学标签。临床及常规MRI图像特征中,对连续变量的组间差异进行比较采用两独立样本t检验或Mann-Whitney U检验,对分类变量的组间差异进行比较采用卡方检验或Fisher精确检验。采用单因素及多因素logistic回归建立临床影像特征模型、单序列及联合序列影像组学模型、联合诊断模型,并用100次留组交叉验证（LGOCV）验证模型的可靠性,Hosmer-Lemeshow检验模型的拟合效果,绘制ROC曲线、计算曲线下面积评估各模型预测脑膜瘤质地的能力,采用De Long比较各模型ROC曲线AUC,通过绘制决策曲线来评估模型的临床应用价值。结果:临床特征中,训练组及验证组的年龄、性别、肿瘤发生部位及肿瘤最大径在质软组与质韧组脑膜瘤间的差异没有统计学意义（P>0.05）,肿瘤的侵袭性两组间的差异具有统计学意义（在训练组及验证组中P值分别为0.01、0.03）。MRI影像特征中,训练组及验证组的T1WI-FLAIR、T1WI增强及肿瘤强化率在不同质地组间差异没有统计学意义,T2WI-FLAIR在不同质地组间差异具有统计学意义（在训练组及验证组P值均为0.04）。AK软件从T1WI-FLAIR、T2WI-FLAIR、T1WI增强及联合序列各筛选出12、12、14、14个最具预测价值的特征,分别将这些特征所对应加权系数乘积的线性组合得到每个患者的组学标签得分（rad-score）。分别建立临床影像特征模型、T1WI-FLAIR、T2WI-FLAIR、T1WI增强3个单序列影像组学模型、联合序列影像组学模型及联合诊断模型,在训练组和验证组中预测脑膜瘤质地的AUC（95%置信区间）分别为0.614（0.501～0.728）和0.616（0.451～0.781）、0.751（0.661～0.841）和0.756（0.612～0.900）、0.765（0.675～0.855）和0.767（0.633～0.901）、0.671（0.573～0.770）和0.737（0.588～0.887）、0.804（0.723～0.884）和0.796（0.654～0.938）以及0.814（0.734～0.895）和0.813（0.670～0.956）。联合序列影像组学模型及联合诊断模型均有较好的预测能力,以联合诊断模型预测效能最高,肿瘤侵袭性、RT2-FLAIR及联合序列影像组学标签均为脑膜瘤质地的独立预测因子,决策曲线分析表明具有较好的临床收益。结论:1.脑膜瘤的质地与肿瘤的侵袭性有关,与性别、年龄、肿瘤的发生部位及肿瘤最大径无关。2.脑膜瘤的质地与MRI的T2WI-FLAIR信号有关,T2WI信号较高的肿瘤倾向于质地柔软;肿瘤质地与MRI的T1WI、T1WI增强及肿瘤的强化率均无关。3.影像组学模型中,T2WI-FLAIR序列组学模型预测脑膜瘤质地的效能优于T1WI-FLAIR序列及T1WI增强序列;联合序列组学模型优于3个单序列组学模型,具有更好的预测价值。4.结合临床、MRI图像特征及联合序列组学模型共同建立联合诊断模型,预测脑膜瘤质地的能力进一步提高,具有较好的临床收益。
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