【摘 要】
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目的:1.探讨MRI征象在术前评估较低级别胶质瘤06-甲基鸟嘌呤-DNA-甲基转移酶（06-methylguanine-DNA methyhransferase,MGMT）启动子甲基化状态中的价值。2.探讨Efficient Net-B3卷积神经网络在术前预测MGMT启动子甲基化状态中的价值,并对基于不同序列的所建立模型进行性能比较,选取最佳序列组合进行建模。方法:1.回顾性分析兰州大学第二医院2
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目的:1.探讨MRI征象在术前评估较低级别胶质瘤06-甲基鸟嘌呤-DNA-甲基转移酶（06-methylguanine-DNA methyhransferase,MGMT）启动子甲基化状态中的价值。2.探讨Efficient Net-B3卷积神经网络在术前预测MGMT启动子甲基化状态中的价值,并对基于不同序列的所建立模型进行性能比较,选取最佳序列组合进行建模。方法:1.回顾性分析兰州大学第二医院2016年6月-2020年6月经手术病理及分子病理证实的89例较低级别胶质瘤患者的临床及影像学资料,其中MGMT启动子甲基化共59例,非甲基化共30例。所有患者术前均行MRI扫描,包括T1WI、T2WI、FLAIR、DWI及T1WI增强序列。对肿瘤的发病性别、年龄、位置、病变数目、肿瘤直径、囊变坏死、肿瘤边界、出血、瘤周水肿、是否跨越中线、强化程度等征象及ADCmin值、ADCmean值、n ADC值进行统计学分析,通过受试者操作特征（receiver operating characteristic,ROC）曲线对MGMT启动子甲基化状态相关指标效能进行评价。2.将收集的121例较低级别胶质瘤的MRI图像的T2WI及T1增强序列,通过手动选取每个患者所有包含病灶层面的图像,按照7:3随机分成训练集（n=85）及验证集（n=36）,应用Efficient Net-B3卷积神经网络构建了独立的基于T2WI、T1WI增强、T2WI联合T1WI增强的预测模型T2-net、T1C-net、TS-net,通过ROC曲线对各个模型预测效能分别进行评价。结果:1.与MGMT非甲基化组相比,较低级别胶质瘤MGMT甲基化组的ADCmin值[（0.97±0.30）×10-3vs（0.84±0.23）×10-3 mm2/s]显著更高,差异具有统计学意义（P=0.032）。而MGMT甲基化组与非甲基化组ADCmean值[（1.10±0.32）×10-3 vs（0.99±0.32）×10-3 mm2/s]及n ADC值[（1.48±0.46）vs（1.37±0.44）]差异不具有统计学意义（P均>0.05）。利用ADCmin值将较低级别胶质瘤MGMT甲基化组与非甲基化组进行鉴别时,AUC值为0.646,当ADCmin=0.76×10-3 mm2/s时,敏感度为76%,特异度为57%。而两组间的发病年龄、性别、肿瘤的位置、病变数目、是否跨越中线、是否出血、肿瘤边界、囊变有无、肿瘤直径、囊变最大径、水肿最大径、强化程度差异均无统计学意义（P>0.05）;2.T2-net模型在在验证集上准确率为72.3%,敏感度为64.7%,特异度为73.3%,ROC曲线下面积（AUC）为0.718;T1C-net模型在验证集上准确率为66.8%,敏感度为68.3%,特异度为66.9%,ROC曲线下面积（AUC）为0.721;TS-net模型在验证集上准确率为81.8%,敏感度为63.1%,特异度为85.0%,ROC曲线下面积（AUC）为0.784。结论:1.ADCmin值在术前评估较低级别胶质瘤MGMT甲基化状态具有初步的参考价值;利用常规MRI征象不能对较低级别胶质瘤MGMT甲基化状态进行评估。2.基于MRI的Efficient Net-B3卷积神经网络可以预测较低级别胶质瘤MGMT启动子甲基化状态,基于T2WI联合T1WI增强的TS-net模型预测性能最佳,模型对术前无创性预测MGMT启动子甲基化状态具有价值。
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