来源：磁共振成像传媒

脑胶质瘤占原发恶性脑肿瘤的80%，是最常见的恶性脑肿瘤，其中约57%为胶质母细胞瘤，恶性程度高，平均5年生存率仅7%，患者平均无进展生存时间不足24个月。2021年版WHO中枢神经系统肿瘤分类将成人弥漫性胶质瘤依据异柠檬酸脱氢酶（isocitrate dehydrogenase, IDH）突变状态划分为胶质母细胞瘤（IDH野生型）、星形细胞瘤（IDH突变型不伴1p/19q共缺失）及少突胶质细胞瘤（IDH突变伴1p/19q共缺失）。预测胶质瘤IDH突变状态对于划定手术范围和疗效评价等至关重要，依据不同分子分型制订的治疗策略可提高患者生存期约17.2个月。目前对于胶质瘤IDH状态的判断有赖于手术病理组织DNA测序技术，但操作有创且存在一定滞后性，仍缺乏术前无创评估方法。

MRI作为胶质瘤患者术前评估的重要组成部分，包括了常规序列和功能序列，两种序列可以从不同方面提供胶质瘤特征信息；伦勃朗视觉感受图像（visually accessibleRembrandt images, VASARI）特征集由美国癌症基因组图谱（The Cancer Genome Atlas,TCGA）数据库团队的放射学家开发，是脑胶质瘤标准化的视觉MRI影像特征，是对胶质瘤MRI影像特征的一种定量及半定量描述，可以更准确地评价胶质瘤的常规MRI影像特征，已有研究证明了VASARI特征集用于胶质瘤术前预测分子基因型、分级等方面的可靠性。此外，扩散张量成像（diffusion tensorimaging, DTI）作为扩散加权成像技术的发展，不仅可以评估组织内水分子扩散受限情况，还可以评估水分子扩散各向异性程度，从而反映肿瘤组织微观病理特征，反映各向异性的参数有各向异性分数（fractional anisotropy,FA）、相对各向异性（relative anisotropy, RA）和容积比各向异性（volume ratio anisotropy, VR）等，而平均扩散率（mean diffusivity, MD）参数可以反映组织中水分子扩散的平均程度，既往研究已证明DTI参数在预测胶质瘤IDH基因状态方面的潜力，且采用直方图特征分析方法可获得更多反映肿瘤异质性的特征，从而更加全面地评估肿瘤的生物学特征。然而，如何整合常规MRI视觉特征与DTI定量参数特征共同预测IDH基因状态有待进一步探索。

此外，人工智能在医学图像处理领域的应用已是当前研究的热点。已有报道结合DTI参数的多种机械学习模型可以实现术前更加精准地预测胶质瘤分子分型、分级和预后等。但缺乏集成学习模型在这些方面应用的探索。集成学习是一种减少过度拟合的方法，该算法在原始训练集的随机子集上构建多个模型，然后聚合它们各自的预测以形成最终预测，来减少模型的方差。目前，尚未有研究报道集成学习模型用于术前预测胶质瘤IDH基因状态。因此，首都医科大学宣武医院放射与核医学科，磁共振成像脑信息学北京市重点实验室卢洁教授团队研究目的是探索基于常规MRI特征和DTI参数特征的集成学习模型在预测胶质瘤IDH基因状态中的价值，旨在构建一个综合的MRI模型，以实现对脑胶质瘤IDH基因状态的精准预测，为临床制订个性化的治疗方案提供支持。

该项目受到国家重点研发计划项目(2022YFC2406900)的资助。

【韩鑫,李笑然,卢洁.集成机器学习模型联合磁共振视觉及DTI直方图预测成人弥漫性胶质瘤IDH表型的研究[J].磁共振成像,2024,15(11):51-59, 89.

DOI：10.12015/issn.1674-8034.2024.11.009】

（作者：韩鑫，李笑然，卢洁）

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卢洁 教授

卢洁，教授、主任医师、博士研究生导师，首都医科大学宣武医院党委专职副书记，放射与核医学科主任，国家神经疾病医学中心副主任，教育部神经变性病重点实验室副主任，磁共振成像脑信息学北京市重点实验室主任。

专业特长：擅长神经系统疾病影像诊断，从事脑疾病功能与分子影像学研究。

社会兼职：主要学术任职有中华医学会放射学分会委员、中国医学影像技术研究会放射分会副主任委员、北京医学会放射学分会副主任委员等，任SCI收录杂志EJNMMI（IF：10.056）等杂志编委。

获得成果、奖项、荣誉等：主编（译）著专著10部，授权专利10项，主持或参与专家共识12项；主持科技部十四五重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、北京自然科学基金重点项目等20余项课题，代表作发表在等国际权威期刊，入选全球前1% ESI高被引论文，被世界学术组织F1000推荐；以第一完成人获华夏医学科学技术奖一等奖（1/15）、北京市留学人员创新创业特别贡献奖、茅以升北京青年科技奖等；国家自然科学基金优秀青年基金获得者、国家万人计划科技创新领军人才。

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编辑：江 俊

初审：张 琴

复审：王志强

终审：贺光军

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