文章预览
郑州大学团队在 Clinica Radiology 发表了题为 A radiomics feature-based nomogram to predicttelomerase reverse transcriptase promoter mutation status and the prognosis of lower-grade gliomas 的研究。 文章摘要 目的 ：探讨放射组学特征图对低级别胶质瘤（LGGs）端粒酶逆转录酶（TERT）启动子突变状态及预后的无创预测价值。 材料与方法 ：回顾性纳入176例LGG患者（123例为训练组，53例为验证组）。从磁共振成像（MRI）图像中提取了851个放射组学特征。使用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）方法选择放射组学特征并计算放射组学评分。采用多变量logistic回归分析建立基于放射组学评分、参与者年龄和性别的放射组学特征，并使用放射组学nomogram来表示该特征。通过受试者工作特征（ROC）曲线分析评估标记的性能，并根据TERT启动子突变状态和放射组学标记对患者预后进行
………………………………
