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基于MRI影像组学特征构建脑胶质瘤IDH1突变预测模型
被引量：
6
1
作者
江少凡
宋阳
+1 位作者
薛蕴菁
蒋日烽
《放射学实践》
CSCD
北大核心
2023年第12期1493-1499,共7页
目的:探讨基于不同MRI序列的影像组学特征构建的机器学习(ML)模型预测胶质瘤IDH1突变的价值。方法:回顾性搜集经手术病理证实的161例胶质瘤患者(70例IDH1突变型/91例野生型)的临床资料,主要包括年龄、性别、Karnofsky功能状态(KPS)评分...
目的:探讨基于不同MRI序列的影像组学特征构建的机器学习(ML)模型预测胶质瘤IDH1突变的价值。方法:回顾性搜集经手术病理证实的161例胶质瘤患者(70例IDH1突变型/91例野生型)的临床资料,主要包括年龄、性别、Karnofsky功能状态(KPS)评分和肿瘤的病理分级。所有患者术前行MRI检查获得T2WI、T2-FLAIR、ADC图及对比增强T1WI图像,术后病理标本均行IDH1检测。将161例患者按照7∶3的比例随机分配为训练集和测试集。由2位影像医师利用Image J软件共同对病灶在配准过的T2-FLAIR或对比增强T1WI序列上进行逐层ROI的勾画,最后形成感兴趣区容积(VOI),然后使用FAE软件在各序列图像上提取VOI的影像组学特征,基于训练集的数据,通过均值归一化、方差分析的特征选择方法、皮尔逊相关系数的特征降维方法、4种ML分类器(线性判别分析、LASSO回归、逻辑回归、支持向量机)以及十折交叉验证法构建15种ML模型,并采用ROC曲线和Delong检验在测试集中筛选出最佳序列或序列组合;再基于最佳序列或序列组合,使用均值归一化、2种特征选择方式(方差分析、特征权重算法)、2种降维方式(皮尔逊相关系数和主成分分析法)、4种ML分类器构建了16种ML模型,通过FAE软件的one-standard error法、Delong检验和ROC曲线筛选拟合度较好且AUC最高的ML模型,并将此模型联合临床参数构建联合模型,评价各联合模型的诊断效能。结果:基于ADC图+对比增强T1WI序列组合提取的组学特征构建的4种ML模型在测试集中的AUC分别为0.888、0.872、0.896和0.877,均高于其它序列或序列组合构建的ML模型;利用此序列组合构建的16种ML模型中,以方差分析特征选择法、主成分分析方法的降维方式及分类器为LASSO回归时所构建的ML模型具有较好的拟合度且测试集中的AUC最高,为0.829(95%CI:0.658~0.966),此模型结合KPS评分和肿瘤病理分级所构建的联合模型在测试集中的AUC为0.874(95%CI:0.722~0.985)。结论:基于ADC图+对比增强T1WI序列组合提取的组学特征构建的ML模型对胶质瘤IDH1突变有具有较好的预测效能,联合KPS评分和病理分级可提高预测效能。
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关键词
胶质瘤
异柠檬酸脱氢酶突变
影像组学
磁共振成像
预测模型
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职称材料
题名
基于MRI影像组学特征构建脑胶质瘤IDH1突变预测模型
被引量：
6
1
作者
江少凡
宋阳
薛蕴菁
蒋日烽
机构
福建医科
大学
附属协和医院放射科
华东师范大学上海磁共振重点实验室
出处
《放射学实践》
CSCD
北大核心
2023年第12期1493-1499,共7页
基金
福建医科大学启航基金项目(2019QH1034)。
文摘
目的:探讨基于不同MRI序列的影像组学特征构建的机器学习(ML)模型预测胶质瘤IDH1突变的价值。方法:回顾性搜集经手术病理证实的161例胶质瘤患者(70例IDH1突变型/91例野生型)的临床资料,主要包括年龄、性别、Karnofsky功能状态(KPS)评分和肿瘤的病理分级。所有患者术前行MRI检查获得T2WI、T2-FLAIR、ADC图及对比增强T1WI图像,术后病理标本均行IDH1检测。将161例患者按照7∶3的比例随机分配为训练集和测试集。由2位影像医师利用Image J软件共同对病灶在配准过的T2-FLAIR或对比增强T1WI序列上进行逐层ROI的勾画,最后形成感兴趣区容积(VOI),然后使用FAE软件在各序列图像上提取VOI的影像组学特征,基于训练集的数据,通过均值归一化、方差分析的特征选择方法、皮尔逊相关系数的特征降维方法、4种ML分类器(线性判别分析、LASSO回归、逻辑回归、支持向量机)以及十折交叉验证法构建15种ML模型,并采用ROC曲线和Delong检验在测试集中筛选出最佳序列或序列组合;再基于最佳序列或序列组合,使用均值归一化、2种特征选择方式(方差分析、特征权重算法)、2种降维方式(皮尔逊相关系数和主成分分析法)、4种ML分类器构建了16种ML模型,通过FAE软件的one-standard error法、Delong检验和ROC曲线筛选拟合度较好且AUC最高的ML模型,并将此模型联合临床参数构建联合模型,评价各联合模型的诊断效能。结果:基于ADC图+对比增强T1WI序列组合提取的组学特征构建的4种ML模型在测试集中的AUC分别为0.888、0.872、0.896和0.877,均高于其它序列或序列组合构建的ML模型;利用此序列组合构建的16种ML模型中,以方差分析特征选择法、主成分分析方法的降维方式及分类器为LASSO回归时所构建的ML模型具有较好的拟合度且测试集中的AUC最高,为0.829(95%CI:0.658~0.966),此模型结合KPS评分和肿瘤病理分级所构建的联合模型在测试集中的AUC为0.874(95%CI:0.722~0.985)。结论:基于ADC图+对比增强T1WI序列组合提取的组学特征构建的ML模型对胶质瘤IDH1突变有具有较好的预测效能,联合KPS评分和病理分级可提高预测效能。
关键词
胶质瘤
异柠檬酸脱氢酶突变
影像组学
磁共振成像
预测模型
Keywords
Glioma
Isocitrate dehydrogenase mutation
Radiomics
Magnetic resonance imaging
Prediction model
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R739.41 [医药卫生—肿瘤]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于MRI影像组学特征构建脑胶质瘤IDH1突变预测模型
江少凡
宋阳
薛蕴菁
蒋日烽
《放射学实践》
CSCD
北大核心
2023
6
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