影像组学及深度学习联合血液炎性指标预测胶质瘤预后的价值

来源：磁共振成像传媒

胶质瘤是最常见的原发性恶性中枢神经系统肿瘤，其侵袭性高、预后差，即使手术切除并辅助放化疗，不同个体间总生存期（overall survival, OS）差异较大。目前胶质瘤的预后评估大多依赖于组织病理学结果，但这种方法难以在术前指导临床制订个性化治疗方案；且胶质瘤内固有异质性导致的采样误差会对预测结果产生影响，故如何在术前对胶质瘤患者进行非侵入性个体化预后预测已成为临床迫切需要解决的问题。随着人工智能技术的发展，基于影像组学、深度学习的计算机辅助诊断方法已被引入研究和临床医学领域，在提高诊断准确性的同时减轻了医务人员的工作负担；已广泛应用于各种疾病的预测，包括胶质瘤的预后评估。炎症反应在肿瘤发展的各个阶段起着关键作用，包括起始、促进、侵袭和转移。随着与肿瘤相关炎症机制逐渐阐明，血液炎性指标也被证实与肿瘤的分级、基因型以及预后相关。以肿瘤为背景的血液炎性指标相关研究，有望为术前预测胶质瘤疗效和生存期提供重要线索。已有相关研究指出，相较于单个炎性细胞的绝对计数，组合血液炎性指标如系统性炎症指数（systemic immune inflammation index, SII)、全身炎症反应指数（system inflammation response index, SIRI）以及中性粒细胞与淋巴细胞比值（neutrophil-to-lymphocyte ratio, NLR）等，能够更全面地评估患者的整体炎症和免疫状态，在预测许多疾病方面具备更高的价值。但目前在胶质瘤预后评估中，有关影像组学联合血液炎性指标的相关研究仍相对不足。

重庆医科大学附属第一医院放射科徐胜生教授团队此次研究旨在利用术前多模态MRI图像构建基于影像组学和深度学习特征评分（radiomics-deep learning score, RD-score）模型，对胶质瘤进行生存危险分层；结合临床-血液炎性指标构建联合模型，探讨联合模型对术前胶质瘤OS的预测价值。

【赵杉,阎子康,杨骏骏,等.影像组学及深度学习联合血液炎性指标预测胶质瘤预后的价值[J].磁共振成像,2024,15(1):88-94,100.

DOI：10.12015/issn.1674-8034.2024.01.014】

（作者：赵杉，阎子康，杨骏骏，张文韬，潘世娇，徐胜生）

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徐胜生 副教授

徐胜生，博士研究生、副教授、硕士研究生导师、重庆医科大学附属第一医院放射科副主任医师。

专业特长：中枢神经系统、头颈部疾病的临床诊断及科研工作。

社会兼职：重庆市巫溪县田坝镇白草村驻村第一书记。

获得成果、奖项、荣誉等：近年来已发表论文10余篇，其中SCI收录9篇；参编图书《感官系统疾病》《神经系统感染和免疫性疾病影像诊断学》《便秘影像学》等。

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编辑：徐   颖

初审：张   琴

复审：王志强

终审：贺光军

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