【摘要】：目的探討基于術前增強MR圖像的影像組學預測模型在膠質瘤術前分級及在高級別膠質瘤中IDH1基因型預測方面的應用價值。方法回顧性分析青島大學附屬醫(yī)院2012年12月至2018年1月經手術病理確診且術前行顱腦增強MR檢查的膠質瘤患者425例(WHOⅡ級膠質瘤154例,WHOⅢ級128例,WHOⅣ級143例)。隨機按7:3比例將三組膠質瘤進一步分為訓練組和驗證組。并從中選出行免疫組化分析的高級別膠質瘤患者182例,其中,IDH1突變型79例(WHOⅢ級膠質瘤45例,WHOⅣ級膠質瘤34例),IDH1野生型103例(WHOⅢ級膠質瘤33例,WHOⅣ級膠質瘤70例),按7:3比例隨機將IDH突變型膠質瘤和野生型膠質瘤分為訓練組和驗證組。選用GE A.K(Analysis-Kinetics)軟件提取影像特征后選擇Lasso-Logistic回歸模型和隨機森林法對所提取的影像特征分別進行膠質瘤診斷分級模型訓練和高級別膠質瘤IDH1突變型預測模型訓練,然后選擇十字交叉法進一步驗證回歸模型。膠質瘤診斷分級的預測模型的效能和鑒別高級別膠質瘤IDH1突變型和IDH1野生型預測模型的效能分別運用ROC曲線下面積進行評價。結果建立的影像組學模型對于Ⅱ-Ⅳ級膠質瘤的診斷分級效能較好。訓練組影像組學模型在Ⅱ-Ⅳ級膠質瘤中準確診斷Ⅱ級膠質瘤的AUC值為0.92(95%可信區(qū)間為0.89~0.95),敏感度與特異度分別為90.7%、74.6%,陽性預測值為與陰性預測值分別為0.685、0.930;驗證組準確診斷Ⅱ級膠質瘤的影像組學模型的AUC值為0.84(95%可信區(qū)間為0.77~0.91),敏感度與特異度分別為89.1%、69.3%,陽性預測值與陰性預測值分別為0.640、0.912。訓練組影像組學模型在Ⅱ-Ⅳ級膠質瘤中準確診斷Ⅲ級膠質瘤的影像組學模型的AUC值為0.88(95%可信區(qū)間為0.84~0.92),敏感度與特異度分別為45.6%、96.6%,陽性預測值與陰性預測值分別為0.837、0.822;驗證組Ⅲ級膠質瘤的影像組學模型的AUC值為0.58(95%可信區(qū)間為0.47~0.70),敏感度與特異度分別為24.2%、87.5%,陽性預測值與陰性預測值為0.421、0.755。訓練組影像組學模型在Ⅱ-Ⅳ級膠質瘤中準確診斷Ⅳ級膠質瘤的AUC值為0.90(95%可信區(qū)間為0.86~0.94),敏感度為與特異度為77.6%、87.7%,陽性預測值與陰性預測分別為0.768、0.882;驗證組準確診斷Ⅳ級膠質瘤的影像組學模型的AUC值為0.80(95%可信區(qū)間為0.71~0.89),敏感度與特異度為61.9%、84.8%,陽性預測值與陰性預測值為0.684、0.807。在訓練組中預測膠質瘤級別效能的準確度為0.74(95%可信區(qū)間為0.68~0.79),在驗證組中預測膠質瘤級別效能的準確度(ACC)為0.62(95%可信區(qū)間為0.53~0.71);本研究建立的預測高級別膠質瘤IDH1突變型的影像組學模型效亦較好。預測模型在訓練組中鑒別IDH1突變型膠質瘤和野生型膠質瘤的效能的AUC值為0.87,95%可信區(qū)間為0.754~0.855,準確度為0.798,敏感度及特異度分別為85.5%、75.4%,陽性預測值與陰性預測值分別為0.734、0.867;在驗證組中預測IDH1突變型膠質瘤效能的AUC值為0.86(95%可信區(qū)間為0.690~0.913),ACC為0.789,敏感度與特異度為91.3%、69.0%,陽性預測值與陰性預測值分別為0.700、0.909。結論基于術前增強MR圖像建立的影像組學模型可以有效的對膠質瘤進行診斷分級,其中,鑒別診斷Ⅱ級與Ⅲ-Ⅳ級膠質瘤效能較好,鑒別診斷Ⅳ級與Ⅱ級、Ⅲ級膠質瘤效能次之,鑒別診斷Ⅲ級與Ⅱ級、Ⅳ級效能略差�；谛g前增強MR建立的影像組學預測模型亦可以有效的術前預測高級別膠質瘤的IDH1基因分型。
【學位授予單位】：青島大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：R739.41
【圖文】：

膠質瘤影像組學特征提取流程

經過特征降維后得到的10個影像組學特征

①膠質瘤分級預測模型訓練組的ROC曲線②膠質瘤分級預測模型驗證組的ROC曲線

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本文編號：2743731