基于影像组学的T_(1)WI增强模型预测高级别脑胶质瘤TP53基因突变的研究

李明; 郑金品; 董海波; 王超超; 卫雨果

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目的探讨基于术前T_(1)WI增强MRI序列的影像组学模型预测高级别脑胶质瘤TP53基因型表达状态的价值。方法卡回顾性分析2015年3月至2021年10月经手术病理证实的脑胶质瘤患者146例,最终入组68例,按7:3比例随机分为训练集和测试集。依次经过靶区勾画、特征提取及降维筛选等操作,得到最有价值的特征参数,应用这些特征构建影像基因组学Logistic回归模型,并使用校准曲线对模型准确度进行检验。采用ROC曲线下面积(AUC)对TP53基因表达进行预测效能评价。结果从T_(1)WI增强图像中共提取396个组学特征参数,经筛选后选取9个最有预测价值的特征构建模型。训练集模型的AUC值为0.883,灵敏度为0.697,特异度为0.933;测试集模型的AUC为0.802,灵敏度为0.769,特异度为0.857结论基于增强T_(1)WI序列构建的影像组学模型可有效预测高级别脑胶质瘤TP53基因表达状态。

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来源
《浙江临床医学》 |2022年第11期|1602-1604|共4页
作者
李明; 郑金品; 董海波; 王超超; 卫雨果;
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作者单位

宁波大学附属李惠利医院;

通用电气药业有限公司精准医学研究院;

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正文语种 chi
中图分类肿瘤学;
关键词
TP53基因; 脑胶质瘤; 影像组学; 磁共振成像;

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