MRI影像组学预测脑膜瘤病理分级的可行性研究
发布时间：2021-08-31 13:54
[目 的]探讨基于常规MRI的影像组学对脑膜瘤病理分级的预测价值。[方 法]回顾性分析经病理证实的137例脑膜瘤患者的MRI影像资料,其中低级别脑膜瘤（WHO Ⅰ级）99例,高级别脑膜瘤（WHO Ⅱ级）38例,按7:3比例分为训练组（95例）和测试组（42例）。评估常规MRI影像征象,包括左右半脑病例数、部位、形状、血管流空现象、瘤周水肿、强化是否均匀、强化程度、脑膜尾征、临近组织侵袭、是否跨中线生长。采用独立样本t检验进行两组间年龄差异的比较,采用卡方检验或Fisher精确检验比较性别、影像特征在两组间的差异。应用IBEX软件手动勾画ROI,提取包括IntensityHistogram、GrayLevelCooccurenceMatrix、GrayLevelRunLengthMatrix、NeighborIntensityDifferenceMa...
【文章来源】：昆明医科大学云南省
【文章页数】：47 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２ａ?图２ｂ??
病灶的准确分割对于后续的特征提取及模型建立至关重要，本研究基于??ＭＡＴＬＡＢ?Ｒ２０１４ａ?计算平台，通过?ＩＢＥＸ?软件（Ｂｅｔａ?１．０，??ｈｔｔｐ：／／ｂｉｔ．?ｌｙ／ＩＢＥＸ＿ＭＤＡｎｄｅｒｓｏｎ））对病灶进行手动分割，具体病灶分割步骤如??下：??（１）数据导入：在软件中点击“Ｉｍｐｏｒｔ”导入病例ＤＩＣ０Ｍ格式数据；??（２）调整图像：调整合适的大小比例，以便实现Ｒ０Ｉ精确勾画；??（３）Ｒ０Ｉ勾画：点击勾画工具，连续或断续点击鼠标左键，沿肿瘤边缘手动??勾画Ｒ０Ｉ，不包括肿瘤周围水肿区。分别勾画Ｔ２ＷＩ和增强Ｔ１ＷＩ序列的轴位图像??（图?３）。??（４）保存：病灶勾画完成后，点击“Ｓａｖｅ”，将勾画完成的感兴趣区图像保存??在指定文件夹中。??所有样本的勾画均由１名影像科研宂生完成，同时由１名高年资影像医师复??核。为了评估观察者自身的一致性，两周后由同一名影像科研究生再次勾画Ｒ〇ｉ。??Ｈ??图３??图３．手动分割示意图??４．?３影像组学特征提取??通过ＩＢＥＸ软件对分割后图像进行特征提取，共提取五个特征组，包括??Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ—Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ?、?Ｇｒａｙ＿Ｌｅｖｅｌ—Ｃｏｏｃｃｕｒｅｎｃｅ?一?Ｍａｔｒｉ?ｘ?、??Ｇｒａｙ＿Ｌｅｖｅｌ＿Ｒｕｎ＿Ｌｅｎｇｔｈ—Ｍａｔｒｉｘ、Ｎｅｉｇｈｂｏｒ—Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ—Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ—Ｍａｔｒｉｘ、??Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿Ｄｉｒｅｃｔ。通过上述方法从Ｔ２ＷＩ和增强Ｔ１ＷＩ图像上分别提取７３６个影??像组学特征。由于我们收集了不同型号、不同场强的磁共振机器的扫描图像，为??１２??
图６??５、６（ＩＣＣ）一，ＩＣＣ彡０．７５一
【参考文献】：
期刊论文
[1]多模态MRI影像组学随机森林模型预测术前大脑胶质瘤IDH1基因表达类型效能的初步探讨[J]. 蓝文婷,冯湛,张艳,赵振亚,黄毅,黄求理,潘宇宁. 中华放射学杂志. 2019 (10)
[2]MRI纹理分析对鉴别孤立性纤维性肿瘤/血管周细胞瘤与血管瘤型脑膜瘤的临床价值[J]. 张烁,程敬亮,王程程,张勇. 放射学实践. 2019(08)
[3]基于高分辨T2WI影像组学判定直肠癌术前T分期[J]. 李高仙,徐成,任嘉梁. 中国医学影像技术. 2019(08)
[4]阿尔茨海默病海马结构异常的影像组学研究[J]. 冯琪,陈愿君,吴正旺,毛德旺,廖峥娈,王玫,蒋弘阳,于恩彦,丁忠祥. 中华解剖与临床杂志. 2018 (05)
[5]脑膜瘤MRI特征与其病理分级相关性分析[J]. 吉子拉洛,胡荣金,杨国平,李义,姚曾亚. 中国临床神经外科杂志. 2018(08)
[6]基于影像组学的脑胶质瘤分级方法[J]. 吴亚平,刘博,顾建钦,刘广芝,伍卫国,田捷,白岩,王梅云,林予松. 中华放射学杂志. 2017 (12)
[7]基于MRI影像组学模型预测局部进展期直肠癌新辅助放化疗后淋巴结状态的研究[J]. 张晓燕,朱海涛,王林,李晓婷,史燕杰,朱汇慈,孙应实. 中华放射学杂志. 2017 (12)
[8]影像组学的研究进展与挑战[J]. 吴亚平,林予松,顾建钦,刘广芝,白岩,刘太元,刘振宇,田捷,伍卫国,王梅云. 中华放射学杂志. 2017 (12)
[9]影像组学与大数据结合的研究现状[J]. 吴佩琪,刘再毅,何兰,黄燕琪,梁长虹. 中华放射学杂志. 2017 (07)
硕士论文
[1]CT影像组学在胃神经内分泌肿瘤中的诊断研究[D]. 王睿.郑州大学 2019
[2]基于影像组学鉴别BorrmannⅣ型胃癌和原发性胃淋巴瘤的研究[D]. 马泽兰.南方医科大学 2017
本文编号：3375012
【文章来源】：昆明医科大学云南省
【文章页数】：47 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图２ａ?图２ｂ??
病灶的准确分割对于后续的特征提取及模型建立至关重要，本研究基于??ＭＡＴＬＡＢ?Ｒ２０１４ａ?计算平台，通过?ＩＢＥＸ?软件（Ｂｅｔａ?１．０，??ｈｔｔｐ：／／ｂｉｔ．?ｌｙ／ＩＢＥＸ＿ＭＤＡｎｄｅｒｓｏｎ））对病灶进行手动分割，具体病灶分割步骤如??下：??（１）数据导入：在软件中点击“Ｉｍｐｏｒｔ”导入病例ＤＩＣ０Ｍ格式数据；??（２）调整图像：调整合适的大小比例，以便实现Ｒ０Ｉ精确勾画；??（３）Ｒ０Ｉ勾画：点击勾画工具，连续或断续点击鼠标左键，沿肿瘤边缘手动??勾画Ｒ０Ｉ，不包括肿瘤周围水肿区。分别勾画Ｔ２ＷＩ和增强Ｔ１ＷＩ序列的轴位图像??（图?３）。??（４）保存：病灶勾画完成后，点击“Ｓａｖｅ”，将勾画完成的感兴趣区图像保存??在指定文件夹中。??所有样本的勾画均由１名影像科研宂生完成，同时由１名高年资影像医师复??核。为了评估观察者自身的一致性，两周后由同一名影像科研究生再次勾画Ｒ〇ｉ。??Ｈ??图３??图３．手动分割示意图??４．?３影像组学特征提取??通过ＩＢＥＸ软件对分割后图像进行特征提取，共提取五个特征组，包括??Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ—Ｈｉｓｔｏｇｒａｍ?、?Ｇｒａｙ＿Ｌｅｖｅｌ—Ｃｏｏｃｃｕｒｅｎｃｅ?一?Ｍａｔｒｉ?ｘ?、??Ｇｒａｙ＿Ｌｅｖｅｌ＿Ｒｕｎ＿Ｌｅｎｇｔｈ—Ｍａｔｒｉｘ、Ｎｅｉｇｈｂｏｒ—Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ—Ｄｉｆｆｅｒｅｎｃｅ—Ｍａｔｒｉｘ、??Ｉｎｔｅｎｓｉｔｙ＿Ｄｉｒｅｃｔ。通过上述方法从Ｔ２ＷＩ和增强Ｔ１ＷＩ图像上分别提取７３６个影??像组学特征。由于我们收集了不同型号、不同场强的磁共振机器的扫描图像，为??１２??
图６??５、６（ＩＣＣ）一，ＩＣＣ彡０．７５一
【参考文献】：
期刊论文
[1]多模态MRI影像组学随机森林模型预测术前大脑胶质瘤IDH1基因表达类型效能的初步探讨[J]. 蓝文婷,冯湛,张艳,赵振亚,黄毅,黄求理,潘宇宁. 中华放射学杂志. 2019 (10)
[2]MRI纹理分析对鉴别孤立性纤维性肿瘤/血管周细胞瘤与血管瘤型脑膜瘤的临床价值[J]. 张烁,程敬亮,王程程,张勇. 放射学实践. 2019(08)
[3]基于高分辨T2WI影像组学判定直肠癌术前T分期[J]. 李高仙,徐成,任嘉梁. 中国医学影像技术. 2019(08)
[4]阿尔茨海默病海马结构异常的影像组学研究[J]. 冯琪,陈愿君,吴正旺,毛德旺,廖峥娈,王玫,蒋弘阳,于恩彦,丁忠祥. 中华解剖与临床杂志. 2018 (05)
[5]脑膜瘤MRI特征与其病理分级相关性分析[J]. 吉子拉洛,胡荣金,杨国平,李义,姚曾亚. 中国临床神经外科杂志. 2018(08)
[6]基于影像组学的脑胶质瘤分级方法[J]. 吴亚平,刘博,顾建钦,刘广芝,伍卫国,田捷,白岩,王梅云,林予松. 中华放射学杂志. 2017 (12)
[7]基于MRI影像组学模型预测局部进展期直肠癌新辅助放化疗后淋巴结状态的研究[J]. 张晓燕,朱海涛,王林,李晓婷,史燕杰,朱汇慈,孙应实. 中华放射学杂志. 2017 (12)
[8]影像组学的研究进展与挑战[J]. 吴亚平,林予松,顾建钦,刘广芝,白岩,刘太元,刘振宇,田捷,伍卫国,王梅云. 中华放射学杂志. 2017 (12)
[9]影像组学与大数据结合的研究现状[J]. 吴佩琪,刘再毅,何兰,黄燕琪,梁长虹. 中华放射学杂志. 2017 (07)
硕士论文
[1]CT影像组学在胃神经内分泌肿瘤中的诊断研究[D]. 王睿.郑州大学 2019
[2]基于影像组学鉴别BorrmannⅣ型胃癌和原发性胃淋巴瘤的研究[D]. 马泽兰.南方医科大学 2017
本文编号：3375012
本文链接：https://www.wllwen.com/yixuelunwen/zlx/3375012.html
