【摘 要】
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目的:本研究拟自术前垂体腺瘤MR图像的肿瘤及瘤周区域提取影像组学特征,并搭建基于机器学习技术的影像组学模型,分别探讨其在术前预测垂体腺瘤侵袭性及Ki-67指数的可行性。方法:回顾性收集山东省立医院2018年7月至2021年7月期间198例经病理检查证实为垂体腺瘤的患者,获取以上患者的术前MR图像及术后的免疫组化结果。根据术中所见,具有侵袭性的垂体腺瘤109例,非侵袭性的垂体腺瘤89例。根据免疫组化
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目的:本研究拟自术前垂体腺瘤MR图像的肿瘤及瘤周区域提取影像组学特征,并搭建基于机器学习技术的影像组学模型,分别探讨其在术前预测垂体腺瘤侵袭性及Ki-67指数的可行性。方法:回顾性收集山东省立医院2018年7月至2021年7月期间198例经病理检查证实为垂体腺瘤的患者,获取以上患者的术前MR图像及术后的免疫组化结果。根据术中所见,具有侵袭性的垂体腺瘤109例,非侵袭性的垂体腺瘤89例。根据免疫组化检查结果,Ki-67标记指数＞3%者97例,Ki-67标记指数≤3%者101例。对于垂体腺瘤的侵袭性和Ki-67指数两个分类任务,分别将所有入组病例以9:1的比例分为训练集和验证集,用于机器学习模型的训练和评价。以冠状位CE-T1序列作为参照,在3D Slicer软件内逐层勾画生成肿瘤感兴趣区域（ROI）,并进一步得出瘤周ROI区域。针对两项分类任务,使用PyRadiomics软件对上述所有ROI分别进行特征提取,所提取的特征包括一阶直方图特征、形状特征和纹理特征。应用方差阈值法（Variance Threshold）和最小绝对收缩和选择算子（LASSO）两种方式逐步筛选出与两个分类任务相关性最高的特征。使用所提取出的影像组学特征,针对两个分类任务分别搭建基于支持向量机（SVM）的预测模型。使用验证集对模型进行验证,绘制受试者工作特征曲线（ROC）,使用曲线下面积（AUC）、准确度、灵敏度、精确度和F1-Score作为评价指标,评价两个模型的预测性能。结果:（1）在预测垂体腺瘤侵袭性的模型中共筛选出19个高度相关的影像组学特征,该模型在验证集中的曲线下面积（AUC）为0.73（95%CI:0.75-1.00）,准确度为0.85,精确度率为0.93,召回率为0.87,F1-Score为0.90。（2）在预测垂体腺瘤Ki-67指数的模型中共筛选出36个高度相关的影像组学特征,该模型在验证集中的曲线下面积（AUC）为0.76（95%CI:0.57-0.94）,准确率为0.75,精确度为0.80,召回率为0.73,F1-Score 为 0.76。结论:基于肿瘤及瘤周区域的MR图像的机器学习模型对垂体腺瘤的侵袭性和Ki-67表达指数进行预测具有可行性,可为垂体腺瘤手术方案的制定和预后的预测提供更多有价值的参考。
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