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作者：绪晨雪;卢海涛;邢伟;张艳文;王强;
单位：苏州大学附属第三医院医学影像科;常州市第一人民医院医学影像科;苏州大学附属第三医院神经外科;常州市第一人民医院神经外科;
摘要：目的 通过提取动态对比增强磁共振成像（dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging, DCE-MRI）的高通量影像组学特征，构建预测模型以探讨其在术前鉴别高级别胶质瘤（high-grade gliomas, HGG）和单发性脑转移瘤（solitary brain metastases, SBM）中的应用价值。材料与方法 回顾性分析2016年5月至2024年12月常州市第一人民医院收治的135例患者资料（HGG 89例，SBM 46例）。所有患者的影像学资料（DCE序列、常规MRI）、病理资料均完整。由两名分别具有3年与10年工作经验的神经影像医师沿肿瘤边缘手动勾画全瘤感兴趣区（region of interest, ROI），并对每个ROI提取963个影像组学特征。采用Mann-Whitney U检验、Pearson相关系数和分层聚类减少特征冗余，并通过最小绝对收缩和选择算法（least absolute shrinkage and selection operator, LASSO）优化特征集。采用逻辑回归（logistic regression , LR）分别构建DCE模型、常规MRI模型及融合模型。绘制受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线，并以其曲线下面积（area under the curve, AUC）评估各模型的预测效能。采用DeLong检验比较不同模型的显著性差异，以P<0.05表示差异具有统计学意义。结果 DCE模型、融合模型对预测HGG及SBM具有较高的效能，在测试集的AUC值分别为0.908(95%CI:0.812～1.000)、0.934(95%CI:0.860～1.000)，优于常规MRI模型，差异具有统计学意义（P=0.001,P=0.011）。融合模型的预测效能稍高于DCE模型，但是差异无统计学意义（P=0.387）。结论 DCE模型在术前鉴别高级别胶质瘤与单发脑转移瘤方面具有较高的效能，且与融合模型的鉴别效能相当。
关键词：影像组学;;高级别胶质瘤;;单发性脑转移瘤;;磁共振成像;;动态对比增强
基金资助：常州市卫生健康青苗人才培养工程项目(编号：CZQM2020032)~~
