基于MRI构建颅内脑膜瘤质地术前预测模型

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基于MRI构建颅内脑膜瘤质地术前预测模型

鄂也凡张彤吴欣谚高子萱梁爽^*

（牡丹江医科大学，黑龙江牡丹江 157011）

摘要(Abstract)：

本研究旨在基于MRI影像构建颅内脑膜瘤质地的术前预测模型。采用回顾性分析的方法，对300例经手术病理确诊为颅内脑膜瘤的患者的临床资料及 MRI 影像资料展开深入探究。研究过程中，详细提取了 MRI 影像特征，并以此为基础构建预测模

型。研究采用逻辑回归、支持向量机和随机森林三种机器学习算法，通过特征选择和模型优化，最终建立了预测效能最佳的模型。结果表明，基于T2加权像和扩散加权成像的纹理特征对脑膜瘤质地具有较好的预测能力，其中随机森林模型的预测准确率达到89.3%。本研究构建的预测模型可为术前评估脑膜瘤质地提供可靠的、准确的工具，有助于制定个体化的手术方案以及患者的预后评估。

关键词(KeyWords)：

颅内脑膜瘤；MRI；质地预测；机器学习；术前评估；影像组学

参考文献(References)：

［1］杨会婷，赵彬芳，王樑，等 . ERAS理念下的围术期系统化管理对颅内脑膜瘤患者术后恢复情况及近期预后的影响［J］. 河北医科大学学报，2021，42（10）：1155-1160.

［2］薛亚飞，邬迎喜，张玉富，等. 伽玛刀立体定向外科治疗颅内脑膜瘤副反应的相关因素分析［J］. 临床医学研究与实践，2019，4（22）：15-17.