文章摘要
唐丽芳，赵哲谆，黎耀，唐楚云，李涛，陈玲.影像组学及VASARI特征预测胶质母细胞瘤TERT启动子突变状态[J].放射学实践,2026,41(09):1025-1029
影像组学及VASARI特征预测胶质母细胞瘤TERT启动子突变状态
  
DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2026.09.008
中文关键词: 胶质母细胞瘤  伦勃朗视觉感受图像  端粒酶逆转录酶  影像组学  磁共振成像
英文关键词: 
基金项目:广西壮族自治区卫生健康委员会自筹经费课题（编号：Z20210919）
作者单位
唐丽芳，赵哲谆，黎耀，唐楚云，李涛，陈玲 545000广西,柳州市工人医院医学影像科(唐丽芳、赵哲谆、黎耀、李涛、陈玲)；530021南宁,广西医科大学第一附属医院放射科（唐楚云） 
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中文摘要:
  【摘要】目的：探讨影像组学及伦勃朗视觉感受图像（VASARI）特征预测胶质母细胞瘤（GBM）端粒酶逆转录酶（TERT）启动子突变状态的价值。方法：回顾性搜集159例GBM患者的术前临床、病理及MRI资料，分别构建临床模型、VASARI模型、影像组学模型及联合模型。通过受试者工作特征曲线评估各模型的预测效能，并通过Delong检验比较不同模型的AUC值差异。结果：在训练集和验证集中，临床模型预测胶质母细胞瘤TERT启动子突变状态的AUC值分别为0.633（95%CI：0.540~0.726）、0.610（95%CI：0.462~0.758）,影像组学模型的AUC值分别为0.865（95%CI：0.771~0.960）、0.803（95%CI：0.688~0.917），VASARI模型的AUC值分别为0.769（95%CI:0.685~0.852）、0.713（95%CI:0.580~0.845）。联合模型的预测效能显著高于所有单一模型，AUC值分别为0.940（95%CI：0.902~0.978）、0.914（95%CI：0.865~0.963）。结论：影像组学和VASARI特征均可有效预测GBM患者TERT启动子突变状态，联合模型的预测效能显著高于所有单一模型。
英文摘要:
    
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