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内胚层在小鼠会阴中分化为暂时性表皮
。CC-BY-NC-ND 4.0 国际许可证（未经同行评审认证）是作者/资助者，他已授予 bioRxiv 永久展示预印本的许可。它是此预印本的版权持有者此版本于 2025 年 2 月 3 日发布。；https://doi.org/10.1101/2025.02.03.636156 doi：bioRxiv 预印本
使用 MRI 肿瘤纹理预测前庭神经鞘瘤放射外科治疗后暂时性肿瘤增大
目的：前庭神经鞘瘤 (VS) 是一种罕见的良性脑肿瘤，通常采用伽玛刀放射外科 (GKRS) 治疗。然而，由于暂时性肿瘤增大 (TTE) 可能产生的不良影响，大型 VS 肿瘤通常通过手术切除而不是放射外科治疗。由于显微外科手术具有高度侵入性并且会显著增加并发症的风险，因此通常首选 GKRS。因此，预测大型 VS 肿瘤的 TTE 可以改善整体 VS 治疗，并使医生能够根据个体情况选择最优治疗策略。目前，尚无已知的临床因素可以预测 TTE。在本研究中，我们旨在使用从 MRI 扫描中提取的纹理特征来预测 GKRS 后的 TTE。方法：我们分析了在我们伽玛刀中心接受治疗的 VS 患者的临床数据。数据是前瞻性收集的，包括患者和治疗相关特征以及治疗当天和治疗后 6、12、24 和 36 个月的随访中获得的 MRI 扫描。使用统计检验研究了患者和治疗相关特征与 TTE 的相关性。从治疗扫描中，我们提取了以下 MRI 图像特征：一阶统计数据、Minkowski 函数 (MF) 和三维灰度共生矩阵 (GLCM)。这些特征被应用于机器学习环境中，用于使用支持向量机对 TTE 进行分类。结果：在包含 61 名明显非 TTE 患者和 38 名明显 TTE 患者的临床数据集中，我们确定患者和治疗相关特征与 TTE 没有任何相关性。此外，使用支持向量机分类，一阶统计 MRI 特征和 MF 没有显著显示预后价值。然而，利用一组 4 个 GLCM 特征，我们实现了 0.82 的敏感性和 0.69 的特异性，显示了它们对 TTE 的预后价值。此外，这些结果对于较大的肿瘤体积有所增加，对于大于 6 cm 3 的肿瘤，获得了 0.77 的敏感性和 0.89 的特异性。结论：本研究的结果清楚地表明，MRI 肿瘤纹理提供了可用于预测 TTE 的信息。这可以作为选择个体 VS 治疗的基础，进一步改善整体治疗结果。特别是对于 VS 较大的患者，TTE 现象最为相关，我们的预测模型表现最佳，这些发现可以在临床工作流程中实施，从而可以为每位患者确定最优的治疗策略。© 2020 作者。医学物理学由威利期刊公司代表美国医学物理学家协会出版。 [https://doi.org/10.1002/mp.14042]