基于影像组学和多序列MRI的胶质瘤相关癫痫预测

作者：杨鸿玺; 高安康; 王一达; 白洁; 张勇; 程敬亮; 杨光

来源：中国医学物理学杂志, 2023, 40(11): 1350-1355.

DOI：10.3969/j.issn.1005-202X.2023.11.006

• 胶质瘤相关癫痫
• 磁共振成像
• 影像组学

基于多序列MRI建立无侵入性、准确、客观的胶质瘤相关癫痫诊断模型。回顾性地收集403例胶质瘤患者的T1WI、T2WI、T1Gd和T2-FLAIR图像。使用预训练的深度学习模型分割包含胶质瘤及瘤周水肿的感兴趣区域，从中提取一阶统计学特征、形态学特征和纹理特征。采用皮尔逊相关系数、递归特征消除等方法进行特征筛选，并将特征分类建立子模型，最终建立含有15个特征的影像模型用于癫痫诊断，在独立测试集上获得0.836的AUC值。在影像模型的基础上加入年龄及性别进行重新建模，获得含有14个特征的临床-影像模型，在独立测试集上获得0.872的AUC值。结合基本临床信息和多序列MRI影像特征的组学模型可以作为胶质瘤相关癫痫的有效诊断工具。

• 单位
  华东师范大学; 郑州大学第一附属医院