非增强型胶质瘤中的IDH突变分类：栖息地模型与全肿瘤迁移学习策略的比较

《JOURNAL OF MAGNETIC RESONANCE IMAGING》：IDH Mutation Classification in Nonenhancing Gliomas: A Comparison of Habitat and Whole-Tumor Transfer Learning Strategies

非增强性胶质瘤IDH突变状态分类中，栖息地基策略结合T2WI影像及年龄、肿瘤位置等临床变量，通过迁移学习模型显著优于全肿瘤策略，测试集AUC达0.870，最优整合模型AUC达0.947。

　　

摘要

背景

异柠檬酸脱氢酶（IDH）突变状态是非增强型胶质瘤诊断和管理的重要生物标志物，这突显了进行非侵入性术前分类的必要性。

目的

通过结构磁共振成像和减影图像上的迁移学习，比较基于肿瘤局部特征和整个肿瘤特征的策略在分类IDH突变状态方面的价值。

研究类型

回顾性研究。

研究对象

284名非增强型胶质瘤患者，分为训练组（n=198；年龄44±12岁；83名女性）和测试组（n=86；年龄46±11岁；35名女性）。

磁场强度/序列

3T；液体衰减反转恢复（FLAIR）；快速自旋回波（FSE）T2加权成像（T2WI）；FSE T1加权成像（T1WI）；增强型FSE T1加权成像（T1CE）。

评估方法

基于FLAIR、T2WI、T1WI、T1CE和减影图像，应用两种感兴趣区域输入策略构建迁移学习模型，包括整个肿瘤特征策略和基于局部特征的策略。模型性能通过曲线下面积（AUC）和准确率（ACC）进行评估。最终，将最优模型与临床变量结合以开发综合模型。

统计测试

连续变量使用Student's t检验或Wilcoxon秩和检验进行分析；分类变量使用χ2检验或Fisher精确检验。双侧p<0.05具有统计学意义。

结果

在整个肿瘤特征策略中，减影模型的性能显著优于其他模型，训练组和测试组的AUC/ACC分别为0.850/0.813和0.890/0.884。基于局部特征的策略表现优于整个肿瘤特征策略，其中T2WI模型的效果最佳（训练组AUC/ACC=0.898/0.899；测试组AUC/ACC=0.870/0.849）。综合模型（基于局部特征的T2WI + 年龄 + 肿瘤位置）实现了最高的分类性能，训练组和测试组的AUC分别为0.923和0.947。

数据结论

基于局部特征的策略优于整个肿瘤特征的方法，其中基于局部特征的T2WI模型具有最佳的分类性能。将年龄和肿瘤位置信息整合到该模型中可以进一步提升其分类能力。

证据等级

3级。

技术有效性

第2阶段。