【摘 要】
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目的:评估基于常规磁共振（c MRI）、表观扩散系数（ADC）图或磁敏感加权成像（SWI）的影像组学模型在脑膜瘤分级预测中的应用价值;同时探讨联合c MRI、ADC图、SWI的多模态影像组学模型对脑膜瘤的分级预测效能,以期获得最佳的预测模型,提高对该肿瘤的术前分级预测准确性。材料和方法:回顾性分析2009年8月-2019年5月于我院经手术病理证实的229例低级别（I级）和87例高级别（II/III
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目的:评估基于常规磁共振（c MRI）、表观扩散系数（ADC）图或磁敏感加权成像（SWI）的影像组学模型在脑膜瘤分级预测中的应用价值;同时探讨联合c MRI、ADC图、SWI的多模态影像组学模型对脑膜瘤的分级预测效能,以期获得最佳的预测模型,提高对该肿瘤的术前分级预测准确性。材料和方法:回顾性分析2009年8月-2019年5月于我院经手术病理证实的229例低级别（I级）和87例高级别（II/III级）脑膜瘤患者的临床及影像学资料。所有患者均行c MRI、扩散加权成像（DWI）和SWI检查。分析的传统影像学特征包括肿瘤部位、囊变/坏死、出血和钙化。基于整个肿瘤体积提取c MRI、ADC图及SWI的影像组学特征,采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）进行特征选择。在不进行过采样或采用合成少数类过采样技术（SMOTE）的情况下,采用随机森林（RF）分类器构建7个影像组学模型,包括c MRI、ADC、SWI、c MRI+ADC、c MRI+SWI、ADC+SWI和c MRI+ADC+SWI模型。采用嵌套留一交叉验证（LOOCV）训练和验证各影像组学模型性能。采用受试者工作特征（ROC）曲线评估不同影像组学模型对脑膜瘤的分级预测效能,并采用De Long检验比较各模型曲线下面积（AUC）的差异。结果:在不进行过采样的情况下,c MRI、ADC和SWI模型的AUC分别为0.79、0.75和0.71。c MRI+ADC模型与c MRI模型的AUC之间差异无统计学意义（0.82 vs 0.79,P>0.05）;ADC+SWI模型的AUC低于c MRI模型（0.70 vs 0.79,P0.05）;ADC+SWI模型的AUC低于c MRI模型（0.67 vs 0.77,P<0.05）;c MRI+SWI模型的AUC高于c MRI模型（0.87 vs 0.77,P0.05）。结论:（1）c MRI、ADC图及SWI的影像组学模型在脑膜瘤的分级预测中均有一定的价值;（2）联合c MRI和SWI的影像组学模型对脑膜瘤的分级预测效能最佳,联合c MRI、ADC图和SWI的影像组学模型并不能进一步提高对脑膜瘤的分级预测效能。
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目的:中国是胃癌发病大国,多数患者发现胃癌时已为中晚期,常伴有淋巴结或者远处转移,导致治疗效果不佳。因此,探明胃癌侵袭转移的分子机制具有重要的意义。KDM1A作为体内重要的组蛋白去甲基化酶,已经被发现在多种恶性肿瘤中表达升高,参与肿瘤的发生与发展,但其在胃癌中的作用机制尚未明确。我们前期研究发现KDM1A可以调控胃癌细胞的增殖,但KDM1A在胃癌侵袭转移过程中的作用机制尚未完全阐明。本研究将通过免
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