研究背景与目的:高级别脑胶质瘤周围的脑水肿区域可能存在肿瘤细胞浸润,无法达到完全意义的肿瘤切除,从而导致肿瘤复发。本研究旨在基于多模态影像组学技术提取胶质瘤患者放疗前的核磁影像学特征,采用机器学习的方法,研究高级别脑胶质瘤术腔周围水肿带内影像学特征和术后放化疗后水肿带内复发之间的内在联系,探讨常规MRI的影像征象及临床因素在放疗前评估高级别脑胶质瘤术腔周围水肿带内复发的价值,为胶质瘤精准化、个体化治疗提供科学依据,同时研发一种高级别脑胶质瘤放疗前靶区勾画的决策辅助工具。材料与方法:收集四川省肿瘤医院2017年1月到2021年12月间收治的经手术病理证实为高级别脑胶质瘤并完成术后放化疗的患者94例,所有患者均在放疗后的随访过程中有病理学或影像证实肿瘤复发。针对患者放疗前核磁图像的T1加权序列、T2加权序列和T2-FLAIR序列提取放射组学特征,经过特征筛选,采用机器学习的算法构建多个候选模型来预测高级别脑胶质瘤术腔周围水肿带内复发的发生,通过各模型的比较,判断放射组selleck抑制剂学模型用于预测其术腔周围水肿带内复发的可行性selleckchem CP-456773。结果:1.所有患者的中位PFS为11.5个月(95%CI:10.1-15.5),6个月无进展生存率达87.2%,1年无进展生率为40.4%;中位OS为28.6个月(95%CI:24.1-36.5),1年生存率达92.6%,2年生存率为59.6%,5年生存率为3.2%。2.单因素分析中,年龄、诊断、WHO分级、KPS、手术方式、IDH突变情况及其MGMT启动子甲基化情况与PFS和OS之间存在显著的相关性。多因素分析中,性别和KPS会显著影响PSexually explicit mediaFS;而患者诊断、手术方式、IDH突变情况、MGMT启动子甲基化状态、维持化疗的周期数与患者的OS显著相关。3.根据患者是否为术腔周围水肿带内复发对患者进行组间差异比较,两组仅在年龄方面存在显著差异(P<0.05)。4.三个序列单独构建的影像组学模型中,T2-FLAIR序列表现最有益,AUC值为0.825。5.影像组学-临床变量结合的预测模型在预测高级别脑胶质瘤术腔周围水肿带内复发效果最佳,AUC值为0.948,较影像模型和临床模型预测能力均有显著提升。结论:影像组学模型对高级别脑胶质瘤术腔周围水肿带内复发具有良好的预测性能,纳入临床变量后,构建的影像组学-临床结合模型有利于提高影像组学模型预测的准确性,一定程度上对影像组学模型具有补充价值。