【摘 要】
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目的基于胶质瘤MRI增强图像的影像组学特征预测其MGMT及IDH1基因状态,以期利用胶质瘤影像组学特征预测相关免疫指标,对胶质瘤治疗及预后效果进行评价。方法本研究回顾性收集在宁夏医科大学总医院就诊经术后病理证实为胶质瘤的99例患者病理及影像学资料。使用ITK-SNAP于增强图像上勾画感兴趣区（ROI）,在Artificial Intelligence Kit（GE Healthcare,Life
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目的基于胶质瘤MRI增强图像的影像组学特征预测其MGMT及IDH1基因状态,以期利用胶质瘤影像组学特征预测相关免疫指标,对胶质瘤治疗及预后效果进行评价。方法本研究回顾性收集在宁夏医科大学总医院就诊经术后病理证实为胶质瘤的99例患者病理及影像学资料。使用ITK-SNAP于增强图像上勾画感兴趣区（ROI）,在Artificial Intelligence Kit（GE Healthcare,Life Science,China）上对其进行影像组学分析。使用LASSO回归模型选取MGMT、IDH1基因的关键特征建立模型,使用受试者工作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线、曲线下面积（AUC）、敏感性及特异性来评价模型预测相关指标表达的效能。结果1.IDH1野生型患者平均年龄（51.45±14.02）相对于IDH1突变型患者平均年龄（45.49±11.84）高;IDH1野生型患者强化程度较IDH1突变型患者高,组间的差异均具有统计学意义（P<0.05）。MGMT甲基化与非甲基化患者在肿瘤级别上存在统计学差异（P<0.05）。2.根据IDH1基因状态,在MRI增强图像上选取7个关键特征建立模型,预测模型AUC值为0.871,阳性预测值0.77,阴性预测值0.77,特异性0.75,敏感性0.78。根据MGMT表达水平,在MRI增强图像上选取3个关键特征建模,预测模型的AUC值为0.888,阳性预测值0.91,阴性预测值0.82,特异性0.53,敏感性0.98。结论基于MRI增强图像的影像组学特征可以预测胶质瘤MGMT及IDH1的表达;可为临床诊疗活动中制定治疗策略及评价患者治疗后效果提供有价值的信息。
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