目的探讨基于多参数MRI影像组学特征鉴别颅内Ⅱ级孤立性纤维瘤/血管外皮细胞瘤(solitary fibrous tumor/hemangiopericytoma,SFT/HPC)与血管瘤型脑膜瘤(angiomatous meningioma,AM)的价值。材料与方法回顾性分析经手术或病理证实的两个...目的探讨基于多参数MRI影像组学特征鉴别颅内Ⅱ级孤立性纤维瘤/血管外皮细胞瘤(solitary fibrous tumor/hemangiopericytoma,SFT/HPC)与血管瘤型脑膜瘤(angiomatous meningioma,AM)的价值。材料与方法回顾性分析经手术或病理证实的两个中心共68例Ⅱ级SFT/HPC患者及41例AM患者的术前磁共振成像资料,按7∶3的比例将患者随机分为训练组(n=77)和验证组(n=32)。图像进行标准化后,利用3D slicer软件于T1WI、FLAIR及T1WI增强轴位图像勾画感兴趣区(region of interest,ROI)并进行特征提取;采用最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行降维,筛选最具诊断价值的影像组学特征,构建二元Logistic回归模型,并绘制受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,评估其鉴别诊断效能。结果从T1WI、FLAIR和T1WI增强序列中各提取16、13、12个影像组学特征,从多参数MRI序列中提取9个影像组学特征进行模型建立,4种模型的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为:T1WI模型为0.98(敏感度100%,特异度92.86%);FLAIR模型为0.92(73.47%,100%),T1WI增强模型为0.89(79.59%,85.19%),多参数模型为0.99(98.04%,96.15%),在验证组中的准确率分别为87.50%、75.00%、68.75%和90.63%。结论多参数MRI影像组学特征对Ⅱ级SFT/HPC与AM的鉴别效能优于单一序列,其中单序列中T1WI影像组学特征鉴别效能最高。展开更多
文摘目的探讨基于多参数MRI影像组学特征鉴别颅内Ⅱ级孤立性纤维瘤/血管外皮细胞瘤(solitary fibrous tumor/hemangiopericytoma,SFT/HPC)与血管瘤型脑膜瘤(angiomatous meningioma,AM)的价值。材料与方法回顾性分析经手术或病理证实的两个中心共68例Ⅱ级SFT/HPC患者及41例AM患者的术前磁共振成像资料,按7∶3的比例将患者随机分为训练组(n=77)和验证组(n=32)。图像进行标准化后,利用3D slicer软件于T1WI、FLAIR及T1WI增强轴位图像勾画感兴趣区(region of interest,ROI)并进行特征提取;采用最小冗余最大相关(minimum redundancy maximum relevance,mRMR)和最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)算法进行降维,筛选最具诊断价值的影像组学特征,构建二元Logistic回归模型,并绘制受试者操作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,评估其鉴别诊断效能。结果从T1WI、FLAIR和T1WI增强序列中各提取16、13、12个影像组学特征,从多参数MRI序列中提取9个影像组学特征进行模型建立,4种模型的ROC曲线下面积(area under the curve,AUC)分别为:T1WI模型为0.98(敏感度100%,特异度92.86%);FLAIR模型为0.92(73.47%,100%),T1WI增强模型为0.89(79.59%,85.19%),多参数模型为0.99(98.04%,96.15%),在验证组中的准确率分别为87.50%、75.00%、68.75%和90.63%。结论多参数MRI影像组学特征对Ⅱ级SFT/HPC与AM的鉴别效能优于单一序列,其中单序列中T1WI影像组学特征鉴别效能最高。
