Constructing a glioma grading evaluation model based on magnetic resonance DTI parameters and SII, AGR

FAN Yi-long; CHEN Xu-zhu; ZHU Zi-ming

doi:10.11659/jjssx.01E025108

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Constructing a glioma grading evaluation model based on magnetic resonance DTI parameters and SII, AGR

Clinical Research | 更新时间：2025-11-25

- Constructing a glioma grading evaluation model based on magnetic resonance DTI parameters and SII, AGR
- JOURNAL OF REGIONAL ANATOMY AND OPERATIVE SURGERY Vol. 34, Issue 11, Pages: 964-967(2025)
- 作者机构：
  
  首都医科大学附属北京天坛医院放射科，北京 100050
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.11659/jjssx.01E025108
  CLC： R739.41;R445.2
- Received：10 January 2025，
  
  Published：25 November 2025
- 稿件说明：
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范亦龙,陈续珠,朱梓銘.基于磁共振DTI参数及SII、AGR构建脑胶质瘤分级评价模型[J].局解手术学杂志,2025,34(11):964-967.

FAN Yi-long,CHEN Xu-zhu,ZHU Zi-ming.Constructing a glioma grading evaluation model based on magnetic resonance DTI parameters and SII, AGR[J].JOURNAL OF REGIONAL ANATOMY AND OPERATIVE SURGERY,2025,34(11):964-967.
范亦龙,陈续珠,朱梓銘.基于磁共振DTI参数及SII、AGR构建脑胶质瘤分级评价模型[J].局解手术学杂志,2025,34(11):964-967. DOI： 10.11659/jjssx.01E025108.

FAN Yi-long,CHEN Xu-zhu,ZHU Zi-ming.Constructing a glioma grading evaluation model based on magnetic resonance DTI parameters and SII, AGR[J].JOURNAL OF REGIONAL ANATOMY AND OPERATIVE SURGERY,2025,34(11):964-967. DOI： 10.11659/jjssx.01E025108.

摘要

目的

基于磁共振弥散张量成像（DTI）参数及全身免疫炎症指数（SII）、白蛋白/球蛋白比值（AGR）构建脑胶质瘤分级评价模型，并分析其评价效果。

方法

选取2022年1月至2024年1月在我院诊治的脑胶质瘤患者120例，按照WHO肿瘤分级标准分为高级别胶质瘤（HGG）组53例和低级别胶质瘤（LGG）组67例。比较2组患者磁共振DTI参数及SII、AGR。构建二元

Logistic

回归分析模型，分析HGG发生的危险因素；绘制受试者工作特征（

ROC

）曲线，并计算曲线下面积（

AUC

），分析模型对脑胶质瘤分级的评估价值。

结果

与LGG组相比，HGG组患者瘤体、瘤周水肿区的各向异性分数（FA）、表观扩散系数（ADC）及AGR降低（

0.05），SII升高（P

0.05）。经二元

Logistic

回归分析显示，瘤体ADC值、瘤周水肿区ADC、AGR低及SII高均是发生HGG的危险因素（

0.05）；

ROC

曲线分析显示，瘤体FA值和ADC、瘤周水肿区FA值和ADC、SII及AGR联合评估胶质瘤分级的

AUC

高于单独评估（

0.05）。

结论

HGG的发生与瘤体和瘤周水肿区的ADC及SII、AGR有关，基于磁共振DTI参数及SII、AGR构建的模型对脑胶质瘤分级具有较高的评估价值。

Abstract

Objective

To construct a glioma grading evaluation model based on magnetic resonance diffusion tensor imaging （DTI） parameters， systemic immune-inflammation index （SII）， and albumin to globulin ratio （AGR）， and analyze its evaluation effect.

Methods

A total of 120 patients with brain glioma treated in our hospital from January 2022 to January 2024 were selected and divided into a high-grade glioma （HGG） group of 53 cases and a low-grade glioma （LGG） group of 67 cases according to the WHO tumor classification. The magnetic resonance DTI parameters， SII， and AGR of patients between the two groups were compared. A binary

Logistic

regression analysis model was constructed to analyze the risk factors for the occurrence of HGG； the

receiver operating characteristic

（

ROC

） curve was drawn， and the

area under the curve

（

AUC

） was calculated to analyze the evaluation value of the glioma grading model.

Results

Compared with the LGG group，the HGG group had lower fractional anisotropy （FA） value， apparent diffusion coeffici

ent （ADC）， and AGR of the tumor body and the peritumoral edema area （

0.05）， and higher SII （

0.05）. Binary

Logistic

regression analysis showed that decresed ADC value of the tumor body and the peritumoral edema area，decreased AGR， and increased SII were all the risk factors for the occurrence of HGG （

0.05）.The

ROC

curve analysis showed that the

AUC

of the combined assessment of FA value and ADC of the tumor body， FA value and ADC of the peritumoral edema area， SII and AGR for glioma grading was higher than that of their individual assessment （

0.05）.

Conclusion

The occurrence of HGG is related to the ADC of the tumor body and peritumoral edema area， SII， and AGR. The model constructed based on magnetic resonance DTI parameters， SII and AGR has high evaluation value for the grading of glioma.

关键词

Keywords

references

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