临床放射学杂志

作者：卫宏洋, 宗会迁, 张娅, 柳青, 史朝霞, 王静

单位：050000 石家庄,河北医科大学第二医院医学影像科卫宏洋、宗会迁、史朝霞、王 静;医学装备部张 娅、 柳 青

关键词：图像预处理,胶质瘤MGMT基因,标准分数,Nyúl

基金：河北省卫生健康委科研基金项目(编号:20230518)

<b>目的</b> 基于随机森林分类器找到各常规MRI序列及各序列联合后最适合的图像处理方法,并联立各经过最适合的图像处理方式的序列建立一个术前预测胶质瘤MGMT基因甲基化状态的影像组学模型。<b>方法</b> 回顾性搜集了104例(河北医科大学第二医院数据75例,TCIA公共数据集29例),经病理证实为MGMT基因甲基化(56例)和非甲基化(48例)的胶质瘤患者的T₁WI、T₂WI、FLAIR、CE-T₁WI图像。 然后,由两名医师进行感兴趣区勾画,勾画范围包括瘤周水肿区、坏死区、实质区。之后对各序列的感兴趣区分别进行标准分数(Z-score)、Nyúl图像处理,再各自进行灰度离散化处理,并对各序列处理后的图像使用Pyradiomics包进行特征提取。对各序列进行特征筛选并进行随机森林建模,得到各序列最佳图像处理方式。再联合多序列进行特征筛选并建模,得到多序列最佳图像处理方式。最后将经过最佳处理方式的各序列特征联合进行筛选并通过随机森林建模。<b>结果</b> 在单序列中T₁WI配合Nyúl序列表现最佳,训练集及验证集受试者工作特征曲线曲线下面积(AUC)值为0.98,0.85;在多序列建模中,Nyúl图像归一化方法最佳,训练集与测试集AUC值为0.94,0.89;在所有建立的模型中联合经过各序列最佳图像处理方式处理的各序列建立的模型性能最佳,训练集与验证集AUC值为0.98,0.92。<b>结论</b> 基于联合经过各序列最佳图像处理方式处理的各序列建立的模型性能,在多序列模型中,性能最佳;在单序列中,T₁WI适合Nyúl,T₂WI适合Z-score&amp;FBN32,FLAIR适合Z-score&amp;FBN128,CE-T₁WI适合Nyúl&amp;FBS1/128。

来源：2024年第9期

《临床放射学》期刊编辑部

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