基于MRI影像组学列线图预测脑膜瘤术后脑水肿分级的价值

目的 探究基于多序列MRI影像组学列线图预测脑膜瘤术后脑水肿严重程度的临床应用价值。方法 回顾性分析2019年1月至2022年4月在蚌埠医学院第一附属医院经手术病理证实为脑膜瘤患者170例的术前MRI图像、术后CT图像及临床资料,轻度脑水肿患者101例、重度脑水肿患者69例。随机的将病例按照7:3分为训练组(119例)和验证组(51例)。采用医准-达尔文AI平台获得T₁WI、T₂WI及T₁WI+C图像的10个影像组学特征。根据最大绝对值归一化和选择算子回归进行特征降维、最优特征筛选(个数)最后采用逻辑回归建立模型,在此模型基础上绘制列线图。三种不同模型预测脑膜瘤术后水肿程度的诊断效能用特征曲线(ROC)下的面积(AUC)评估。结果 基于临床特征构建的临床模型、基于影像特征构建的影像模型及联合临床资料和影像特征构建的临床-影像组学模型在训练组和验证组的AUC均大于0.80,具有一定的预测效能。其中基于临床资料和影像特征构建的临床-影像组学模型在训练组(AUC=0.90)和验证组(AUC=0.91)均高于临床模型和影像组学模...