基于MRS的列线图模型在脑胶质瘤分级诊断中的应用研究

作者：冯文杰; 李道伟^*

来源：中国中西医结合影像学杂志, 2023, 21(03): 285-299.

• 磁共振波谱成像
• 胶质瘤
• 列线图
• 分级诊断

目的：构建基于MRS的列线图预测模型，以鉴别高级别胶质瘤（HGG）与低级别胶质瘤（LGG）。方法：收集经病理确诊的68例脑胶质瘤患者，其中HGG 33例（HGG组）及LGG 35例（LGG组）。将68例按3∶1的比例分为训练集（51例）和验证集（17例）。通过单因素logistic回归分析筛选预测变量（P<0.2），并构建列线图模型。采用ROC曲线、校准曲线和决策曲线分析（DCA）评价预测模型的效能。结果：经单因素分析，HGG组胆碱/N-乙酰天门冬氨酸（Cho/NAA）比值高于LGG组，差异有统计学意义（P<0.05）。ROC曲线显示，训练集AUC为0.777（特异度0.769，敏感度0.760），验证集AUC为0.806（特异度0.556，敏感度1.000）。校准曲线图显示模型曲线与理想曲线走行高度一致，说明预测模型校准度好。DCA显示在10%以上风险范围内，预测模型表现出很大的临床正向收益。结论：基于MRS的列线图预测模型对脑胶质瘤具有良好的分级诊断能力，有望成为脑胶质瘤患者术前分级诊断的辅助方法之一。

• 单位
  辽宁省人民医院