诊断模型应用于脑胶质瘤疾病(脑胶质瘤诊断)

　　（脑胶质瘤诊断）诊断模型应用于脑胶质瘤疾病。与预后模型相比，临床诊断模型的报较少，但在临床应用中具有较高的价值。如果能准确区分胶质母细胞瘤(GBM)渗透的脑组织与正常脑组织之间的边界，将有助于确定术中肿瘤切除和术后放疗的范围。Roldan-Valdez介绍了一种利用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。Wang通过讨论建立年龄和肿瘤体积模型来确定GBM患者的IDH1基因类型。IDH/1p19q亚型也是评估脑胶质瘤预后的重要标志。通过建立传统的磁共振成像（MRI）列线图，结合MRI特征和临床特征，对较低水平胶质瘤患者的IDH/1p19q亚型进行术前个体预测。

　　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度恶性肿瘤，但治疗策略完全不同，因此术前区分这两种疾病非常重要。

　　预测模型采用Logistic回归与解剖特征相结合的预测模型，在诊断和识别原发性中枢神经系统淋巴瘤和GBM方面具有显著作用。脑胶质瘤的准确分类对于制定治疗计划和评估患者的预后至关重要。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放射组线图模型可以更准确地分类和脑胶质瘤诊断脑胶质瘤诊断。

• 文章标题：诊断模型应用于脑胶质瘤疾病(脑胶质瘤诊断)
• 更新时间：2022-01-18 17:25:01