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诊断模型应用于脑胶质瘤疾病(脑胶质瘤诊断)

栏目:神外前沿|发布时间:2022-01-18 17:26:23 |阅读: |脑胶质瘤诊断

  (脑胶质瘤诊断)诊断模型应用于脑胶质瘤疾病。与预后模型相比,临床诊断模型的报较少,但在临床应用中具有较高的价值。如果能准确区分胶质母细胞瘤(GBM)渗透的脑组织与正常脑组织之间的边界,将有助于确定术中肿瘤切除和术后放疗的范围。Roldan-Valdez介绍了一种利用弥散张量成像衍生的脑损伤生物标志物的诊断模型,为GBM渗透范围的诊断提供了新的诊断方法。

  异柠檬酸脱氢酶1(IDH1)野生GBM患者的评估生存率为IDH1突变GBM患者的25%。因此,IDH1突变在术前诊断GBM中对预后至关重要。Wang通过讨论建立年龄和肿瘤体积模型来确定GBM患者的IDH1基因类型。IDH/1p19q亚型也是评估脑胶质瘤预后的重要标志。通过建立传统的磁共振成像(MRI)列线图,结合MRI特征和临床特征,对较低水平胶质瘤患者的IDH/1p19q亚型进行术前个体评估。

  脑肿瘤患者静脉血栓塞的风险很高,其中GBM患者静脉血栓塞的风险高达24%~30%。因此,有必要及时诊断和治疗静脉血栓塞。原发性中枢神经系统淋巴瘤和GBM是中枢神经系统的高度恶性肿瘤,但治疗策略完全不同,因此术前区分这两种疾病重要。

  评估模型采用Logistic回归与解剖特征相结合的评估模型,在诊断和识别原发性中枢神经系统淋巴瘤和GBM方面具有作用。脑胶质瘤的准确分类对于制定治疗计划和评估患者的预后至关重要。研究发现,基于增强T1加权、轴向T2加权和表观扩散系数序列的多参数MRI放射组线图模型可以更准确地分类和脑胶质瘤诊断脑胶质瘤诊断。

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