目的:探讨MRI影像组学在颅内胶质瘤术前分级评估中的应用价值,提高MRI对颅内胶质瘤的诊断效能.方法:回顾分析58例经病理证实的颅内胶质瘤患者的MRI资料,使用Matlab软件提取病灶特征并使用Lasso软件(R语言3.4.0版)进行降维处理,降维后的特征再进行Logistic多元回归相关性分析,从而筛选出具有诊断价值且与肿瘤级别显著相关的影像组学特征,运用受试者工作特征(ROC)曲线对特征参数的诊断效能进行分析.结果:DWI序列降维后经Logistic多元回归分析筛选出影像组学相关特征为:均值(P=0.04)、RMS(P=0.04)、Percentile 65(P=0.023)、Percentile-70(P=0.03)和Percentile-75 (P=0.009).DWI提取特征中Percentile-75对高、低级别胶质瘤的诊断效能最高,ROC曲线下面积(AUC)为0.793.T2 WI序列及T1 WI增强序列未筛选出与肿瘤分级相关的参数.在热力图上DWI序列Percentile-75特征与肿瘤分级的相关性较明显.结论:在T2 WI、DWI和T1WI增强三个序列中,DWI序列对高低级别胶质瘤的鉴别效能较高,该序列上所筛选的特征参数中以Percentile-75的诊断价值最高.
作者：邓慧媛；杨军；柯腾飞；李勤勍；许泽艳；丁莹莹；廖承德
来源：放射学实践 2017 年 32卷 12期
