脑胶质瘤疾病诊断模型的应用。

　　脑胶质瘤疾病诊断模型的应用。与预后模型相比，临床诊断模型的报告较少，但其临床应用价值较高。如果能准确区分被胶质母细胞瘤浸润的脑组织与正常脑组织的边界，将有助于确定术中尽可能切除肿瘤和术后放疗范围。Roldan-Valadez介绍了一种由弥散张量成像衍生的脑损伤生物标志物的诊断模型，为GBM渗透范围的诊断提供了新的诊断方法。

　　异柠檬酸脱氢酶1(IDH1)野生GBM患者的预测生存率为IDH1突变GBM患者的25%，因此IDH1突变在术前诊断GBM中对预后至关重要。GBM患者IDH1基因型是通过讨论建立年龄和肿瘤体积模型来确定的。IDH/1p19q亚型也是评价胶质瘤预后的重要标志。通过建立传统的磁共振成像(MRI)线图，结合MRI特征和临床特征，对低级胶质瘤患者IDH/1p19q亚型进行术前个人预测。

　　脑肿瘤患者静脉血栓塞的风险很高，其中GBM患者静脉血栓塞的风险高达24%~30%。因此，有必要及时诊断和积极治疗静脉血栓塞。原发性中枢神经系统淋巴瘤和GBM是中枢神经系统的高恶性肿瘤，但治疗策略完全不同，因此术前区分这两种疾病非常重要。

　　Liu等应用Logistic回归方法建立了分形参数与解剖特征相结合的预测模型，对原发性中枢神经系统淋巴瘤和GBM的诊断和识别有显著作用。准确分类脑胶质瘤对于制定治疗方案和评估患者预后至关重要。研究发现，基于增强T1加权、轴向T2加权和表观扩散系数序列的多参数MRI放射组学线图模型可以更准确地分类和诊断胶质瘤。

• 文章标题：脑胶质瘤疾病诊断模型的应用。
• 更新时间：2021-11-10 15:35:56