目的探索继发胶质母细胞瘤(sGBM)前体低级别胶质瘤MRI的特征值,基于机器学习构建预测复发的支持向量机(SVM)模型。方法回顾性分析2011年10月至2019年10月郑州大学第一附属医院神经外科收治的89例复发胶质瘤患者临床资料。分析MRI T 2 FL...目的探索继发胶质母细胞瘤(sGBM)前体低级别胶质瘤MRI的特征值,基于机器学习构建预测复发的支持向量机(SVM)模型。方法回顾性分析2011年10月至2019年10月郑州大学第一附属医院神经外科收治的89例复发胶质瘤患者临床资料。分析MRI T 2 FLAIR像。3D slicer软件半自动确定肿瘤范围。python程序包pyradiomics提取各自特征值,数据标准化后主成分分析(PCA),由R包e1071构建SVM模型,选择径向基函数,网络搜索及交叉验证选择最佳参数并绘制模型ROC曲线。结果将89例样本分为sGBM组(40例)和非sGBM组(49例)。两组性别、年龄、肿瘤原发部位差异无统计学意义(均P>0.05),两组IDH、ATRX及TP53的突变差异无统计学意义(均P>0.05),1p19q的联合缺失是肿瘤复发进展为sGBM的保护因素。3D slicer圈定ROI后Python程序包pyradiomics提取得到包含7种像素矩阵共107个特征值,其中30个特征值在两组间差异有统计学意义(均P<0.05),定义为sGBM前体胶质瘤的MRI特征值。SVM模型参数:惩罚系数C为7,γ值为7,degree值为3,coef0值为0。ROC曲线示AUC面积为0.864。结论sGBM前体胶质瘤患者的MRI T 2 FLAIR像较复发后未进展为sGBM的患者均一性较差,纹理粗糙且有较大面积的低信号区域。基于影像组学的机器学习模型可有效预测胶质瘤复发转归,有利于评估预后及早期诊断和干预。展开更多
背景中枢神经系统淋巴瘤(central nervous system lymphoma,CNSL)分为原发中枢神经系统淋巴瘤(primary central nervous system lymphoma,PCNSL)和继发中枢神经系统淋巴瘤(secondary central nervous system lymphoma,SCNSL),近年来发...背景中枢神经系统淋巴瘤(central nervous system lymphoma,CNSL)分为原发中枢神经系统淋巴瘤(primary central nervous system lymphoma,PCNSL)和继发中枢神经系统淋巴瘤(secondary central nervous system lymphoma,SCNSL),近年来发生率逐年增高,目前对于PCNSL和SCNSL各自的临床特征缺乏一定的认识。目的通过分析PCNSL和SCNSL患者的临床资料,提高对PCNSL和SCNSL各自临床特征的认识。方法回顾性分析北部战区总医院血液科2015年1月-2020年12月收治的29例PCNSL患者和16例SCNSL患者的临床资料,分析两组患者的临床表现和诊治特点。结果CNSL患者占北部战区总医院同期收治的淋巴瘤患者(461例)的9.76%,PCNSL组与SCNSL组是否出现B组症状、初始乳酸脱氢酶(lactate dehydrogenase,LDH)水平、颅内病灶位置、结外浸润与否和细胞来源差异有统计学意义(P<0.05),而性别、年龄、最高LDH水平、生发中心来源与否、CNS-IPI评分、IELSG评分、脑脊液指标、治疗疗效差异无统计学意义(P>0.05)。PCNSL组病理均为B细胞来源淋巴瘤,26例(89.7%)初始LDH升高,病灶类型方面15例(51.7%)为单纯脑实质型,14例(48.3%)为脑膜与脑实质并存型;SCNSL组病理类型中T细胞来源和B细胞来源比例相近,8例(50%)初始LDH升高,病灶类型方面5例(31.3%)为单纯脑膜型,9例(56.2%)为脑膜与脑实质并存型。PCNSL组治疗总反应率(62.1%)高于SCNSL组(43.7%)。结论PCNSL多数患者为B细胞来源,初始LDH升高,均可通过影像学检测到实质病灶,半数可累及脑膜,出现脑脊液蛋白升高;SCNSL可为T细胞和B细胞来源,半数患者初始LDH升高,多出现脑脊液蛋白升高,半数以上通过影像学检测到实质病灶,总治疗有效率低于PCNSL。展开更多
文摘目的探索继发胶质母细胞瘤(sGBM)前体低级别胶质瘤MRI的特征值,基于机器学习构建预测复发的支持向量机(SVM)模型。方法回顾性分析2011年10月至2019年10月郑州大学第一附属医院神经外科收治的89例复发胶质瘤患者临床资料。分析MRI T 2 FLAIR像。3D slicer软件半自动确定肿瘤范围。python程序包pyradiomics提取各自特征值,数据标准化后主成分分析(PCA),由R包e1071构建SVM模型,选择径向基函数,网络搜索及交叉验证选择最佳参数并绘制模型ROC曲线。结果将89例样本分为sGBM组(40例)和非sGBM组(49例)。两组性别、年龄、肿瘤原发部位差异无统计学意义(均P>0.05),两组IDH、ATRX及TP53的突变差异无统计学意义(均P>0.05),1p19q的联合缺失是肿瘤复发进展为sGBM的保护因素。3D slicer圈定ROI后Python程序包pyradiomics提取得到包含7种像素矩阵共107个特征值,其中30个特征值在两组间差异有统计学意义(均P<0.05),定义为sGBM前体胶质瘤的MRI特征值。SVM模型参数:惩罚系数C为7,γ值为7,degree值为3,coef0值为0。ROC曲线示AUC面积为0.864。结论sGBM前体胶质瘤患者的MRI T 2 FLAIR像较复发后未进展为sGBM的患者均一性较差,纹理粗糙且有较大面积的低信号区域。基于影像组学的机器学习模型可有效预测胶质瘤复发转归,有利于评估预后及早期诊断和干预。
文摘背景中枢神经系统淋巴瘤(central nervous system lymphoma,CNSL)分为原发中枢神经系统淋巴瘤(primary central nervous system lymphoma,PCNSL)和继发中枢神经系统淋巴瘤(secondary central nervous system lymphoma,SCNSL),近年来发生率逐年增高,目前对于PCNSL和SCNSL各自的临床特征缺乏一定的认识。目的通过分析PCNSL和SCNSL患者的临床资料,提高对PCNSL和SCNSL各自临床特征的认识。方法回顾性分析北部战区总医院血液科2015年1月-2020年12月收治的29例PCNSL患者和16例SCNSL患者的临床资料,分析两组患者的临床表现和诊治特点。结果CNSL患者占北部战区总医院同期收治的淋巴瘤患者(461例)的9.76%,PCNSL组与SCNSL组是否出现B组症状、初始乳酸脱氢酶(lactate dehydrogenase,LDH)水平、颅内病灶位置、结外浸润与否和细胞来源差异有统计学意义(P<0.05),而性别、年龄、最高LDH水平、生发中心来源与否、CNS-IPI评分、IELSG评分、脑脊液指标、治疗疗效差异无统计学意义(P>0.05)。PCNSL组病理均为B细胞来源淋巴瘤,26例(89.7%)初始LDH升高,病灶类型方面15例(51.7%)为单纯脑实质型,14例(48.3%)为脑膜与脑实质并存型;SCNSL组病理类型中T细胞来源和B细胞来源比例相近,8例(50%)初始LDH升高,病灶类型方面5例(31.3%)为单纯脑膜型,9例(56.2%)为脑膜与脑实质并存型。PCNSL组治疗总反应率(62.1%)高于SCNSL组(43.7%)。结论PCNSL多数患者为B细胞来源,初始LDH升高,均可通过影像学检测到实质病灶,半数可累及脑膜,出现脑脊液蛋白升高;SCNSL可为T细胞和B细胞来源,半数患者初始LDH升高,多出现脑脊液蛋白升高,半数以上通过影像学检测到实质病灶,总治疗有效率低于PCNSL。