欧阳治强，鲁毅，文亮，郑茜，王聪，王娅，刘晗，孙学进*

1.昆明医科大学第一附属医院影像科，云南 昆明 650032；2.昆明医科大学第一附属医院脑功能研究室，云南 昆明 650032； *通信作者 孙学进 sunxuejinkm@126.com

脑膜瘤在2016年更新的WHO中枢神经系统肿瘤分类中分为3级15个亚型[1]，其中良性脑膜瘤（I级）占81%～90%，但良性脑膜瘤在完全切除术后5年复发率高达7%～25%，并且具有向高级别亚型转化的潜能[2]。由此可见，以组织病理学特征为基础的分级标准在预测脑膜瘤生物学行为方面存在一定的局限性，需要结合新的辅助诊断技术或检测指标进行评价[3]。Ki-67指数作为反映肿瘤细胞增殖程度的标志物，其在脑膜瘤良恶性诊断、预后判断、复发风险以及恶性转化预测等方面均具有重要的意义[4-6]。然而，目前临床主要通过对术后标本进行免疫组化分析，了解脑膜瘤Ki-67指数的表达，其中取样误差[7-8]、时效欠佳及费用高均影响了Ki-67指数在脑膜瘤患者术前评估和治疗方案制定中的价值。影像组学采用自动化计算方法，将海量医学影像数据转化为具有特征空间的定量化数据，进行分析、筛选后建立分类模型，能够及时、全面、无创地对肿瘤整体特征进行评价，既往研究利用影像组学方法对乳腺癌Ki-67指数进行预测[9-10]。基于这样的背景，本研究探索性地选择脑膜瘤患者术前T1WI增强图像进行影像组学特征提取与分析，拟构建用于预测脑膜瘤Ki-67指数的Nomogram模型，期望能为前瞻脑膜瘤的内在生物学行为提供一定的依据。

1 资料与方法

1.1 研究对象 回顾性收集2016年6月—2020年6月昆明医科大学第一附属医院经术后病理及免疫组化证实的脑膜瘤患者。……