儿童后颅窝胶质瘤分级分类

　　儿童后颅窝胶质瘤。根据2007年WHOCNS肿瘤的分类，MB可分为经典型.促纤维增生型.大细胞型/间变型和广泛性结节型4种。在诊断上，2016年的新分类法加入了分子和基因特征，增加了4种MB亚型：WNT型.SHH型.Group3和Group4。目前，WNT类型的预后最好，SHH型其次，Group3和Group4型的结果最差。弥漫性中线胶质瘤(diffusemidlineglioma,DMG)按组蛋白H3-K27M突变与否分为野生型和突变型，两者之间并无影像学差异，但突变型与野生型的预后差。当前，儿童后颅窝肿瘤的影像组学分类，其分级研究较少。

　　利用共生矩阵对ADC纹理进行特征提取，得到89.4%的经典分类法，对89.4%的分类法进行了正确分类。近几年分子生物学研究表明，MB的预后并不完全依赖于组织学分型。以机器学习为基础，对109个MB儿童进行了图像组学预测MB亚型的研究，结果表明：瘤缘的锐度对SHH和Group4型的预测价值最高，双十倍交叉验证模型在T1WI和T2WI图像联合预测SHH.Group3和Group4两种图像性能更好，AUC分别是0.79.0.70和0.83。

　　利用ADC一阶直方图分析法对组蛋白H3-K27M突变型及野生型DMG进行了分析，结果表明，这些参数如直方图、峰度、偏度值均无显著差异。与野生型相比，组蛋白H3-K27M的突变型预后较差，因此需要对DMG进行更多的影像组学研究，以进一步探讨其分类。

　　利用ADC图法对EP等级进行一阶全域直方图分析，发现变异度.其1百分位和10百分位在EP的WHO分型间有显著性差异，具有很高的鉴别价值。综合考虑，影像组学特征可以反映儿童后颅窝胶质瘤的异质性，在临床上有较好的应用前景。

　　肿瘤预后及复发风险预测

　　图像组学可以通过深入挖掘组织结构特征，预测肿瘤预后及复发风险，为制定治疗方案提供重要依据。Szychot等对32名DMG患者进行了MRI检查，并于诊断时及放射治疗后6周进行纹理分析。再次利用Kaplan-Meier生存分析确定MRI纹理参数和生命周期的相关性；研究表明，T2WI纹理参数比ADC纹理参数更能准确地预测预后。可以把患儿分为不良预后组和良好预后组，中位生存期分别为7.5个月和17.5个月。

　　使用T2WI和增强T1WI对MB进行灰度直方图分析，评价MB复发的危险；结论：两组间灰度方差(T2WI)、峰度(增强T1WI)与未复发组间差异显著；分别是376.26.1.268、诊断敏感性60.0%.64.3%、诊断灵敏度376.26.1.268，特异性分别为99.9%.71.4%。因此，影像组学可定量预测肿瘤的预后及复发风险。

　　分析肿瘤生长趋势

　　因此，研究肿瘤的生长趋势，对于预测肿瘤增殖方向及手术治疗有重要意义。采用纹理分析法提取肿瘤区域、肿瘤扩散区及正常脑组织的纹理特征；在此基础上，利用偏最小二乘回归特征的相关性，对特征空间进行了处理，并采用不同的分类方法进行识别；这说明纹理分析可用于分析肿瘤的生长趋势，为肿瘤的诊断提供依据。关于儿童后颅窝胶质瘤生长趋势的研究文献较少，仅有一项回顾性研究。