基于影像组学的低级别胶质瘤引发癫痫风险评估方法研究

批准号:
81772012
项目类别:
面上项目
资助金额:
25.0 万元
负责人:
刘振宇
依托单位:
学科分类:
H2711.影像医学/核医学研究新技术与新方法
结题年份:
2019
批准年份:
2017
项目状态:
已结题
项目参与者:
牟玮、王引言、唐振超、沈忱、方梦捷、张利文、方晟宇、范梓文
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中文摘要
低级别脑胶质瘤是青少年中最为常见的脑胶质瘤,由于其病灶具有刺激性,相比其他类型的颅脑肿瘤更易引起癫痫。在很多情况下,癫痫发作就是低级别脑胶质瘤患者的首发症状或唯一症状。癫痫的发作和抗癫痫药物的副作用严重影响了患者的生存质量。对低级别脑胶质瘤患者进行无创的癫痫风险评估和癫痫发作类型预测,对不同风险级别的患者采取不同的干预手段,能够大大提高脑胶质瘤的综合治疗效果。本项目拟采用新兴的影像组学分析方法,利用磁共振图像,针对低级别脑胶质瘤引起癫痫的危险因素难以量化以及癫痫风险难以个体化预测的问题,提取反映低级别脑胶质瘤引起癫痫发作危险因素的定量化肿瘤位置和传统影像组学特征,以及它们之间的交互作用,构建影像组学标签,研发能够进行个体化精准分类的预测模型,为临床医生和患者提供简便易用的低级别脑胶质瘤引起癫痫风险评估和癫痫类型预测工具。
英文摘要
Low grade gliomas (LGG; World Health Organization grade II) are the most common type of primary brain tumor in young adults. For its damage to the brain tissue, a majority of patients with LGG experience tumor-related epilepsy during the course of the disease. The impact of tumor-related epilepsy on quality of life for patients with LGG is profound due to life-threatening complications associated with epilepsy onset as well as long-term cognitive damage induced by the use of antiepileptic drugs. While imaging features may reflect the underlying pathophysiology of LGG, we could investigate the association between the LGG-related seizures and imaging features including tumor location, tumor shape, textural features and the interactions among them. Based on the quantitative imaging features, a radiomics-based prediction model could be proposed for individualized evaluation of seizure risk and prediction of seizure type.
本项目围绕着利用多模态磁共振成像实现低级别脑胶质瘤引起癫痫风险预测这一核心目标开展研究工作,在临床数据收集、分析方法研究和预测模型构建等几个方面开展工作,基于人工智能方法实现了对低级别脑胶质瘤患者发生癫痫风险的精准预测,并构建了适合临床使用的工具。.项目执行过程中,我们首先与项目合作单位首都医科大学附属天坛医院共同建立了符合WHO脑胶质瘤诊断标准的低级别脑胶质瘤患者样本库,从中国脑胶质瘤基因组图谱数据库(CGGA)筛选纳入超过300例患者的完整临床信息和影像学资料。同时,我们还研发了一系列基于磁共振成像的影像组学分析方法,针对多模态磁共振成像分析以及磁共振成像信息与临床信息融合分析开展方法研究工作,在多模态影像数据与临床数据融合建模上取得了一些进展,主要包括癫痫患者中MRI阴性的海马硬化检测方法、多序列磁共振影像组学建模方法和多中心影像组学模型方法等。我们将该方法应用于乳腺癌患者新辅助治疗效果评估大,幅提升了预测精度。基于上述多模态磁共振成像分析方法,我们构建了低级别脑胶质瘤患者癫痫风险预测模型,筛选了低级别脑胶质瘤患者中与癫痫发生风险显著相关的特征,并对模型预测性能进行了外部验证,实现了对癫痫发作风险的个体化辅助预测。.项目相关成果在Clinical Cancer Research、Radiothearpy and Oncology、Theranostics以及Neuroimage-Clinical等国际主流SCI杂志发表论文10篇,并以口头报告的形式在本领域国际主流学术会议发表论文2篇,相关的分析方法申请国家发明专利2项。项目负责人获得了“优秀青年基金”项目资助,并破格晋升为研究员、博士研究生导师,入选中国科学院青年科技促进会,担任了中国研究型医院学会医学影像与人工智能专业委员会副主任委员,协助其他导师培养3名博士和3名硕士。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
DOI:10.7150/thno.30309
发表时间:2019
期刊:Theranostics
影响因子:12.4
作者:Liu Zhenyu;Wang Shuo;Dong Di;Wei Jingwei;Fang Cheng;Zhou Xuezhi;Sun Kai;Li Longfei;Li Bo;Wang Meiyun;Tian Jie
通讯作者:Tian Jie
Building CT Radiomics Based Nomogram for Preoperative Esophageal Cancer Patients Lymph Node Metastasis Prediction.
建立基于CT放射组学的列线图用于食管癌患者术前淋巴结转移预测
DOI:10.1016/j.tranon.2018.04.005
发表时间:2018-06
期刊:Translational oncology
影响因子:5
作者:Shen C;Liu Z;Wang Z;Guo J;Zhang H;Wang Y;Qin J;Li H;Fang M;Tang Z;Li Y;Qu J;Tian J
通讯作者:Tian J
Automated detection of hippocampal sclerosis using clinically empirical and radiomics features
使用临床经验和放射组学特征自动检测海马硬化。
DOI:10.1111/epi.16392
发表时间:2019-12-01
期刊:EPILEPSIA
影响因子:5.6
作者:Mo, Jiajie;Liu, Zhenyu;Tian, Jie
通讯作者:Tian, Jie
Radiomics-Based Pretherapeutic Prediction of Non-response to Neoadjuvant Therapy in Locally Advanced Rectal Cancer
基于放射组学的局部晚期直肠癌新辅助治疗无反应的治疗前预测。
DOI:10.1245/s10434-019-07300-3
发表时间:2019-06-01
期刊:ANNALS OF SURGICAL ONCOLOGY
影响因子:3.7
作者:Zhou, Xuezhi;Yi, Yongju;Tian, Jie
通讯作者:Tian, Jie
Classification of Unmedicated Bipolar Disorder Using Whole-Brain Functional Activity and Connectivity: A Radiomics Analysis
使用全脑功能活动和连接性对未经药物治疗的双相情感障碍进行分类:放射组学分析。
DOI:10.1093/cercor/bhz152
发表时间:2020-03-01
期刊:CEREBRAL CORTEX
影响因子:3.7
作者:Wang, Ying;Sun, Kai;Tian, Jie
通讯作者:Tian, Jie
影像病理多组学融合的HER2阳性乳腺癌新辅助疗效评估
- 批准号:62333022
- 项目类别:重点项目
- 资助金额:220.00万元
- 批准年份:2023
- 负责人:刘振宇
- 依托单位:
胶质母细胞瘤肿瘤突变负荷(TMB)评估及免疫检查点抑制剂疗效预测
- 批准号:92059103
- 项目类别:重大研究计划
- 资助金额:52.0万元
- 批准年份:2020
- 负责人:刘振宇
- 依托单位:
影像组学与肿瘤疗效评估
- 批准号:81922040
- 项目类别:优秀青年科学基金项目
- 资助金额:130万元
- 批准年份:2019
- 负责人:刘振宇
- 依托单位:
基于多模态磁共振成像的糖尿病患者脑网络机制研究
- 批准号:81501549
- 项目类别:青年科学基金项目
- 资助金额:18.0万元
- 批准年份:2015
- 负责人:刘振宇
- 依托单位:
国内基金
海外基金
