基于多模态磁共振影像的胶质母细胞瘤预后研究

基本信息
批准号:81801654
项目类别:青年科学基金项目
资助金额:21.00
负责人:曾强
学科分类:
依托单位:浙江大学
批准年份:2018
结题年份:2021
起止时间:2019-01-01 - 2021-12-31
项目状态: 已结题
项目参与者:董飞,凌晨晗,李晨光,史飞娜,何灵哲,朱周乐,陆佳楠
关键词:
影像组学多模态影像预后胶质母细胞瘤
结项摘要

Patients with glioblastomas (GBM) have very poor prognosis with a median overall survival of 15 months. Previous studies have showed that advanced magnetic resonance imaging techniques, such as diffusion-weighted imaging, perfusion-weighted imaging and magnetic resonance spectroscopic imaging, can help predict prognosis of patients with GBM. However, previous imaging studies on GBM mainly focused on contrast-enhancing regions, while recent studies have showed that image information of peritumoral edema regions is also helpful for the prognostic prediction in patients with GBM. Our previous study also found that glioma patients with infiltration sign on high b-value DWI maps had significantly poor prognosis. Hence, we hypothesizes that the prognosis prediction accuracy in GBM may be improved by utilizing multi-modal magnetic resonance imaging information from contrast-enhancing regions and peritumoral edema regions. Thus, we are going to (1) establish an accurate prognostic prediction model by utilizing multi-modal magnetic resonance imaging information from tumor enhancing region and peritumoral edema region using a radiomics approach; (2) investigate the value of multi-modal magnetic resonance imaging in detecting the tumor infiltration and predicting the genetic phenotypes of GBM.

胶质母细胞瘤(GBM)患者中位生存期仅15个月,预后极差。既往研究提示,弥散加权成像、灌注加权成像及磁共振波谱成像等功能性磁共振影像信息有助于预测GBM患者的预后。影像组学技术的发展,为整合多模态影像信息提供了有效的技术手段。然而,以往关于GBM影像学的研究主要聚焦于肿瘤强化区域。近期的研究结果表明,肿瘤瘤周水肿区域的影像学信息对GBM预后的评估亦有重要价值。我们前期研究发现在高b值DWI图像上表现出浸润征象的胶质瘤具有明显较差的预后。据此我们提出假设,整合肿瘤强化区和瘤周水肿区的多模态影像信息或可提高预测GBM患者预后的准确性。本项目拟(1)通过影像组学技术整合肿瘤强化区及瘤周水肿区的多模态磁共振影像信息,建立精准的GBM预后预测模型;(2)探究多模态磁共振影像在探测GBM瘤周浸润及预测GBM关键基因表型中的作用。

项目摘要

胶质母细胞瘤是颅内最常见的原发性恶性肿瘤,恶性程度高,预后差,即使积极手术及放化疗,术后中位生存期仅15月。既往研究表明多模态磁共振影像有助于胶质母细胞瘤患者术前评估。近来影像组学技术的发展也为整合多模态磁共振影像信息构建预测模型提供了新手段。本项目采用影像组学技术整合肿瘤增强区、肿瘤坏死区以及水肿区多模态磁共振影像组学特征信息,采用多种机器学习方法建立了胶质母细胞瘤分子病理表型预测体系。同时本项目也采用瘤周水肿区影像组学特征建立了鉴别胶质母细胞瘤及转移瘤的分类方法。此外,我们还采用新的改良三指数模型拟合多b值DWI影像,所得参数图有助于胶质瘤恶性程度评估,可用于胶质瘤分级及增值活性评估,同时有助于胶质瘤与淋巴瘤的鉴别诊断。胞质细胞器含水比例值在低级别胶质瘤(3.1±1.4%)、高级别胶质瘤(6.9±2.8%)、原发性中枢神经系统淋巴瘤 (14.0±2.2%) 三组患者间存在显著差异(P<.001)。我们还在高b值DWI图像上观察到了部分胶质瘤患者存在亮边征,即在肿瘤边缘存在异常高信号且该信号明显高于肿瘤核心区域及周围水肿区域。研究发现存在该征象的胶质瘤具有极差的预后,90%存在该征象的胶质瘤生存期<9月,而不具有该征象的胶质瘤中仅2.4%患者生存期<9月。采用该征象预测胶质瘤极差预后(生存期<9月)的敏感度、特异度分别为90%、97.7%。

项目成果
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数据更新时间:2023-05-31

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