【摘 要】
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目的:探究基于常规多序列MRI的影像组学模型在术前预测脑膜瘤病理免疫组化Ki67、PR表达及组织学分级分型的价值,有助于临床治疗方案的制定及预测预后。材料及方法:我们回顾性分析了入组的293例脑膜瘤患者的MRI图像（包括T2WI、T1WI、T2WIFLAIR、T1C四个序列图像）资料,所有的患者均经手术后病理证实,其中Ki67＜4%的患者224例,Ki67≥4%的患者69例,PR阳性（+）的表达者
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目的:探究基于常规多序列MRI的影像组学模型在术前预测脑膜瘤病理免疫组化Ki67、PR表达及组织学分级分型的价值,有助于临床治疗方案的制定及预测预后。材料及方法:我们回顾性分析了入组的293例脑膜瘤患者的MRI图像（包括T2WI、T1WI、T2WIFLAIR、T1C四个序列图像）资料,所有的患者均经手术后病理证实,其中Ki67＜4%的患者224例,Ki67≥4%的患者69例,PR阳性（+）的表达者226例,PR阴性（-）的表达者67例,低级别脑膜瘤患者264例,高级别脑膜瘤患者29例,组织学分型中纤维型36例,非纤维型257例。同时,收集脑膜瘤患者部分临床、影像学特征信息以待分析。分别由两名不同年资的放射科医生利用ITK-SNAP软件对肿瘤病灶的强化区进行逐层勾画分割,分割而成的EnH ROI导入uAI Research Portal影像组学平台上,病灶边缘向周围膨胀3mm得到EnH 3mm ROI。对每个MRI序列的两种ROI进行影像特征提取,然后对所获影像组学特征进行筛选和降维。按照不同的任务将筛选所获的有统计学意义的影像组学特征用逻辑回归的方法建立模型,另外将有统计学意义的影像组学特征、临床-影像学特征联合起来建立联合预测Ki67、PR表达模型。评估应用受试者工作特征ROC曲线及其相关指标来评价不同预测模型的效能。结果:利用ROC评估预测脑膜瘤Ki67、PR表达、组织学分级、分型的影像组学模型,Ki67表达影像组学预测模型中EnH模型AUC为0.732、敏感性0.730、特异性为0.636、准确率为0.708,EnH 3mm模型AUC为0.767、敏感性为0.703、特异性为0.636、准确率为0.688;PR表达影像组学预测模型中EnH模型AUC为0.663、敏感性为0.636、特异性为0.649、准确率为0.646,EnH 3mm模型AUC为0.796、敏感性为0.818、特异性为0.757、准确率为0.771;组织学分级中EnH模型AUC为0.902、敏感性为0.830、特异性为0.828、准确率为0.829,EnH 3mm模型AUC为0.928、敏感性为0.864、特异性为0.828、准确率为0.860;组织学分型中EnH模型AUC为0.805、敏感性为0.712、特异性为0.694、准确率为0.710,EnH 3mm模型AUC为0.893、敏感性为0.868、特异性为0.806、准确率为0.860。对于临床及影像学特征单因素分析发现肿瘤形状和强化程度对于Ki67表达有统计学意义,肿瘤形状对于PR表达有统计学意义。筛选临床、影像学及影像组学有统计学意义的特征建立联合预测模型,对于联合预测模型进行分析,Ki67表达联合预测模型AUC为0.779、敏感性为0.703、特异性为0.636、准确率为0.688;PR表达联合预测模型AUC为0.799、敏感性为0.818、特异性为0.649、准确率为0.688。结论:1、基于常规多序列MRI图像的影像组学模型在术前预测脑膜瘤Ki67、PR表达以及组织学分级、分型具有一定的价值。2、临床及影像学特征中,肿瘤形状及强化程度与Ki67表达显著相关,肿瘤形状还与PR表达显著相关。3、基于EnH 3mm ROI所建立的影像组学预测模型效能明显优于基于EnH ROI所建立的预测模型。4、联合预测模型效能优于影像组学预测模型。
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