Clinica Radiology！郑州大学团队基于影像组学列线图模型预测较低级别胶质瘤预后

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   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 ………………………………