脑胶质瘤临床诊断

　　脑胶质瘤临床诊断，WHO脑胶质瘤诊断指南将脑胶质瘤划分为4级，并分别给予相应的诊断和治疗方案。精确分级对于决定治疗方案、评价治疗效果、评价患者预后都有重要的临床意义。由于MRI在临床上常被用来辅助分级，MRI受主观因素影响较大，而且不同等级的脑胶质瘤影像主观差异较小，MRI仍难以给出准确、可靠的分级结果。QIN及其他报告基于66例术前MRI(T2加权.T1增强和弥散加权成像)提取114个影像组学特征，制作模型并在术前预测它的高低等级；主体工作特性(receiveroperatingcharacteristic、曲线下面积(areaundercurve,AUC)为0.943，在术前就能准确鉴别高.低级别胶质瘤。

　　预测基因表达除了分级外，也是一个研究热点，应用LI等影像组学方法鉴定表皮生长因子(epidermalgrowthfactorreceptor)，与EGFR相关的MRI图像特征，采集2005-2012年北京天坛医院270例低级别别胶质瘤患者的MRI图像，并提取431条影像特征，探讨低级别别胶质瘤与影像组学特点的关系，利用逻辑回归算法对图像特征中与EGFR表达相关的特征进行分类；按AUC0.95将所有数据集分成训练集(n=200)和验证集(n=70)分类率为90.0%。

　　LI等对272个样本的MRI图像进行了MRI诊断，结果显示低级别胶质瘤p53突变状态，训练数据和验证数据分别达到0.896和0.763。应用影像组学技术对117个标本进行了核磁共振成像分析，对Ki-67低级别胶质瘤Ki-67的表达水平进行了分析，其准确性达88.6%(AUC:0.93)。LI等也应用了低级别别胶质瘤的ATRX突变状态，该主题使用TCGA(theCancerGenomeAtlas)数据库作为培训集和一个内部验证集，CGGA(ChineseGliomaGenomeAltas)作为外部的独立验证集，该研究表明，影像组学模型的泛化能力较好，且AUC为0.940.925。

　　对于肿瘤组织的鉴别，胶质母细胞瘤患者放化疗后，很难与复发病灶相鉴别，传统的常规MRI很难分辨出放射性坏死与假性进展。但MRI定量图像组学特征能区分放射性坏死与复发病变，T1.T2等多种MRI序列所获取的强度特征，可用于诊断放射性坏死胶质母细胞瘤组织。另外，像LIU这样的研究还发现：影像组学能够诊断低级别胶质瘤是否伴有癫痫发作，研究者对286例低级别别胶质瘤患者的T2加权像进行回顾性分析，其中194例为训练集建模，训练集和验证集的AUC值分别是0.877和0.815，而验证集则是92个。

• 文章标题：脑胶质瘤临床诊断
• 更新时间：2022-01-19 16:16:30