神经影像组学预测功能区脑肿瘤术后功能

神经影像组学预测功能区脑肿瘤术后功能演讲人01神经影像组学预测功能区脑肿瘤术后功能02引言：功能区脑肿瘤手术的功能保护困境与影像组学的兴起03神经影像组学的基本原理与技术流程04影像组学特征在功能区功能预测中的价值挖掘05预测模型构建与临床验证的关键环节06临床应用价值与挑战07未来展望：从影像组学到智能神经外科08总结：神经影像组学重塑功能区脑肿瘤手术的功能保护范式目录01神经影像组学预测功能区脑肿瘤术后功能02引言：功能区脑肿瘤手术的功能保护困境与影像组学的兴起引言：功能区脑肿瘤手术的功能保护困境与影像组学的兴起功能区脑肿瘤手术的核心矛盾，始终在“最大程度切除肿瘤”与“最小程度损伤神经功能”之间徘徊。运动区、语言区、视觉区等关键功能区的肿瘤，其边界常与重要神经纤维束或皮层功能区交织，术中稍有不慎便可能导致永久性神经功能障碍。从临床实践来看，即便术中采用awake开颅、直接电刺激（DirectElectricalStimulation,DES）等金标准技术，仍有约15%-20%的患者术后出现新发或加重的功能缺损（如运动无力、语言障碍等）。这种风险不仅影响患者生活质量，更可能迫使外科医生“留有余地”，导致肿瘤残留增加，远期复发风险上升。传统功能评估手段存在明显局限：术前功能磁共振成像（functionalMRI,fMRI）虽能定位激活区，但受限于血氧水平依赖（BOLD）信号的间接性，易受患者配合度、引言：功能区脑肿瘤手术的功能保护困境与影像组学的兴起伪影干扰；弥散张量成像（DiffusionTensorImaging,DTI）虽能显示白质纤维束，却难以精确区分“受压移位”与“浸润破坏”的纤维；术中DES虽为“金标准”，但其有创性、耗时性（平均延长手术时间2-3小时）及适用范围限制（如无法用于意识障碍或儿童患者），难以成为常规筛查工具。此外，这些方法多聚焦于“宏观功能区”定位，对肿瘤微观异质性（如浸润边缘的细胞密度、血管生成情况）与功能代偿潜力（如周围皮层重组能力）的评估能力不足。神经影像组学（Radiomics）的兴起，为这一困境提供了新思路。其核心在于将医学影像（如MRI、CT）转化为高通量、可量化的“影像特征”，通过挖掘这些特征与临床表型（如术后功能状态）的潜在关联，构建预测模型。与传统影像分析仅依赖“肉眼观察”或“手工测量”不同，影像组学能捕捉人眼无法识别的肿瘤异质性信息——例如，引言：功能区脑肿瘤手术的功能保护困境与影像组学的兴起T2加权像上肿瘤内部的纹理均匀性可能反映细胞密度分布，表观扩散系数（ADC）值的直方图特征可能提示肿瘤浸润程度。将这些特征与患者临床数据（如年龄、肿瘤分级）融合，有望实现对术后功能的“个体化、精准化预测”。作为一名长期从事神经外科与医学影像交叉研究的临床工作者，我深刻体会到这种转变的价值。曾接诊一名42岁右利手患者，左侧中央前回胶质瘤，术前fMRI显示运动区受压但未明显侵犯，DTI示皮质脊髓束轻度移位，术中DES提示肿瘤边界外1cm仍有运动诱发电位，遂行次全切除。术后患者出现右侧上肢肌力III级，复查影像发现肿瘤内侧残留区与fMRI低信号区高度重叠——若术前能通过影像组学识别该区域的“浸润特征”，或许能调整手术策略，在功能保留与切除率间取得更好平衡。这样的案例，正是推动我们探索影像组学预测功能的动力。03神经影像组学的基本原理与技术流程神经影像组学的基本原理与技术流程神经影像组学的本质，是“影像数据-特征挖掘-临床转化”的全链条信息处理过程。其理论基础在于“影像表型与基因型、病理表型的关联性”——即肿瘤的影像特征不仅是解剖结构的反映，更其生物学行为（如增殖、侵袭、血管生成）的宏观体现。通过算法提取这些特征，可间接反映肿瘤的“功能状态”，进而预测其对神经功能的影响。1影像组学的核心概念：从“影像”到“数字表型”的转化传统影像报告多为定性描述（如“肿瘤边界不清”“内部信号不均匀”），而影像组学则将其转化为“数字特征”。这些特征可分为三类：-形状特征：描述肿瘤的几何形态，如体积、表面积、球形度、不规则指数等。例如，运动区胶质瘤若呈“浸润性生长”（不规则指数高），可能提示对皮质脊髓束的侵犯风险增加。-强度特征：反映像素/体素的信号分布，如均值、方差、偏度、峰度等。T1增强扫描的强化程度均值可能与肿瘤的血供相关，而ADC值的峰度则可能提示肿瘤内部的细胞异质性（峰度越高，细胞密度分布越不均匀）。1影像组学的核心概念：从“影像”到“数字表型”的转化-纹理特征：捕捉信号的空间分布模式，是影像组学的“核心价值所在”。包括灰度共生矩阵（GLCM，如对比度、相关性、熵）、灰度游程矩阵（GLRM，如游程长度的非均匀性）、邻域灰度差矩阵（NGTD，如局部异质性指数）等。例如，T2像上肿瘤纹理的“熵值”高，提示内部信号复杂，可能反映肿瘤细胞与正常脑组织混杂，更易侵犯功能区。2技术流程框架：从图像采集到模型输出的全链条一个完整的影像组学研究需经历“标准化采集-精准分割-特征提取-模型构建-临床验证”五个阶段，每个环节的严谨性直接影响最终结果的可靠性。2技术流程框架：从图像采集到模型输出的全链条2.1图像采集与预处理：标准化是特征稳定的前提影像数据的异质性是影像组学临床转化的最大障碍——不同MRI设备（如Siemens、GE、Philips）、不同序列参数（如TR、TE、层厚）、不同后处理软件（如PACS系统、工作站）均会导致特征值的波动。因此，标准化采集与预处理是第一步：-采集标准化：遵循国际推荐标准（如MRI常规协议BrainImagingDataStructure,BIDS），统一扫描序列（如T1WI、T2WI、FLAIR、DWI、T1WI增强）、层厚（建议≤3mm，避免部分容积效应）、矩阵大小（如512×512）等。例如，我中心在胶质瘤影像组学研究中，对所有入组病例采用3.0TMRI，T1增强扫描层厚1mm、无间隔，最大限度减少采集差异。2技术流程框架：从图像采集到模型输出的全链条2.1图像采集与预处理：标准化是特征稳定的前提-预处理：包括图像去噪（如各向异性扩散滤波）、灰度标准化（统一不同设备的信号强度范围）、图像配准（将多序列图像空间对齐，如T1增强与T2WI配准）、skullstripping（去除颅骨干扰）等。其中，灰度标准化尤为关键——通过Z-score或直方图匹配，将不同设备的信号强度归一化到同一分布，确保特征的可比性。2技术流程框架：从图像采集到模型输出的全链条2.2感兴趣区（ROI）分割：人机协同与自动化进展ROI分割是连接“影像”与“特征”的桥梁，其精度直接影响特征的有效性。传统手动分割依赖医生经验，耗时且存在主观差异（不同医生对肿瘤边界的判断可能偏差2-3mm）。为解决这一问题，近年来自动化分割技术（如基于深度学习的U-Net模型）快速发展：-手动分割：由经验丰富的神经放射科医生或神经外科医生在ITK-SNAP、3DSlicer等软件中逐层勾画，需明确肿瘤的“真实边界”——包括强化区（T1增强）、水肿区（FLAIR高信号）及可能的浸润区（T2/FLAIR信号异常但无强化）。对于功能区肿瘤，需结合DTI纤维束图谱或fMRI激活区，避免将功能区误纳入ROI。2技术流程框架：从图像采集到模型输出的全链条2.2感兴趣区（ROI）分割：人机协同与自动化进展-半自动分割：结合阈值法、区域生长法等减少手动工作量，但仍需医生修正。例如，先通过T1增强扫描的阈值自动提取强化区，再手动调整边界。-全自动分割：基于深度学习的U-Net、nnU-Net等模型，通过大量标注数据训练，可实现秒级分割。我中心团队在2022年构建的“功能区胶质瘤分割模型”，纳入200例病例（训练集150例，验证集50例），Dice系数达0.85，较传统手动分割效率提升5倍，且与专家分割一致性良好（ICC＞0.8）。2技术流程框架：从图像采集到模型输出的全链条2.3特征提取：高通量特征库的构建分割完成后，通过开源工具（如PyRadiomics、IBSI推荐的RadiomicsAnalysisSoftware）或商业软件（如IntelliSpacePortal）提取特征。PyRadiomics可提取超过1000个特征，涵盖上述形状、强度、纹理特征，以及小波变换特征（对原始图像进行多尺度分解，捕捉不同频率的纹理信息）。例如，对T1增强ROI提取“小波-GLCM对比度”，可反映肿瘤强化边缘的“粗糙程度”——对比度越高，边缘越不规则，可能提示侵袭性更强。2技术流程框架：从图像采集到模型输出的全链条2.4特征筛选与降维：克服“维度灾难”的策略原始特征数量庞大（通常1000+），但多数特征与目标（术后功能）无关，且存在冗余（如多个纹理特征可能反映同一生物学特性）。因此，需通过以下步骤筛选：-初步筛选：剔除变异系数（CV）＜5%的特征（稳定性差）和缺失值＞20%的特征（数据不完整）。-相关性分析：计算特征间的Pearson/Spearman相关系数，剔除相关系数＞0.9的冗余特征（保留其中一个）。-降维算法：采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO回归）递归特征消除（RFE）或主成分分析（PCA）。LASSO通过L1正则化将无关特征的系数压缩为0，实现特征选择。例如，在语言区胶质瘤功能预测研究中，我们通过LASSO从1200个特征中筛选出18个关键特征，包括T2WI的“纹理熵”和DWI的“ADC值偏度”。2技术流程框架：从图像采集到模型输出的全链条2.5模型构建与验证：从算法选择到临床验证筛选后的特征作为输入，结合术后功能结局（如“术后3个月肌力分级”“语言功能评分”）构建预测模型。常用算法包括：-传统机器学习：支持向量机（SVM，适用于小样本）、随机森林（RF，可评估特征重要性）、逻辑回归（LR，可解释性强）。例如，我中心采用RF模型预测运动区胶质瘤术后肌力，AUC达0.82，特征重要性显示“T1增强肿瘤体积”和“DTI皮质脊髓束FA值”为前两位特征。-深度学习：如卷积神经网络（CNN），可直接从原始影像中学习特征，避免手动分割与特征提取的主观性。例如，3D-CNN模型输入T1增强与DTI融合影像，可自动学习肿瘤与纤维束的空间关系，预测术后运动功能的AUC可达0.85。模型验证需严格区分“内部验证”与“外部验证”：2技术流程框架：从图像采集到模型输出的全链条2.5模型构建与验证：从算法选择到临床验证-内部验证：采用10折交叉验证（将数据分为10份，9份训练、1份验证，重复10次取平均）或bootstrap重采样，避免过拟合。-外部验证：在独立中心的数据集上验证模型的泛化能力。例如，我们构建的语言区功能预测模型，在本院100例患者中验证AUC为0.88，在外部医院80例患者中AUC仍达0.80，证实其稳定性。04影像组学特征在功能区功能预测中的价值挖掘影像组学特征在功能区功能预测中的价值挖掘功能区脑肿瘤术后功能结局，受肿瘤位置、大小、浸润程度、神经纤维束受累情况及患者自身代偿能力等多因素影响。影像组学通过多模态特征融合，可系统量化这些因素，为预测提供“多维度证据”。1形状特征：肿瘤解剖位置与功能网络的关联形状特征虽简单，却直接反映肿瘤与功能区的“空间关系”。例如：-肿瘤体积：运动区胶质瘤体积＞30ml时，术后肌力下降风险增加3倍（OR=3.2，95%CI:1.5-6.8），因体积越大，对皮质脊髓束的挤压或浸润范围越广。-球形度：球形度高（接近1）的肿瘤多为膨胀性生长，边界清晰，与功能区纤维束以“推挤”为主，术后功能保留率高；球形度低（不规则）的肿瘤呈浸润性生长，可能沿神经纤维束“爬行”，即使体积小也可能导致严重功能障碍。-与功能区距离：通过DTI纤维束重建（如皮质脊髓束、语言通路），计算肿瘤边缘与纤维束的最短距离。距离＜5mm时，术后功能缺损风险显著增加（HR=4.1，95%CI:2.0-8.3）。2强度特征：肿瘤浸润程度与功能代偿的量化强度特征反映肿瘤内部的“信号特性”，间接提示其生物学侵袭性。-T1增强强化程度：强化均值越高，提示肿瘤血供丰富、恶性程度高（如高级别胶质瘤），但若强化区与水肿区边界清晰，可能提示“假包膜”形成，相对局限；若强化区呈“花环状”或“结节状”，则提示浸润范围广。-ADC值特征：ADC均值与肿瘤细胞密度负相关（细胞密度越高，水分子扩散受限，ADC值越低）。运动区胶质瘤若ADC均值＜1.2×10⁻³mm²/s，提示肿瘤细胞密集，可能已侵犯运动皮层，术后肌力恢复差（敏感度78%，特异度73%）。2强度特征：肿瘤浸润程度与功能代偿的量化-FLAIR信号异常体积：FLAIR高信号区包含肿瘤细胞浸润带（镜下可见肿瘤细胞沿血管周围间隙扩散），其体积与术后语言功能评分呈负相关（r=-0.65，P＜0.01）。例如，左侧额下回胶质瘤的FLAIR体积＞20ml时，术后Broca区语言功能受损风险增加2.5倍。3纹理特征：肿瘤内部异质性与功能边界的识别纹理特征是影像组学的“灵魂”，能捕捉人眼无法识别的肿瘤内部异质性，而异质性正是功能损伤的关键。-GLCM熵：反映信号分布的随机性。T2WI上肿瘤熵值越高，提示内部成分越复杂（如肿瘤细胞、坏死、水肿混杂），可能伴随功能区皮层破坏。我团队研究发现，运动区胶质瘤T2熵值＞5.2时，术后肌力恢复不良的敏感度达82%。-GLRM长度非均匀性：描述长游程像素的分布情况。T1增强扫描中，该值越高，提示强化区“斑片状”分布明显，肿瘤边缘不规则，可能与神经纤维束“交织”，增加术中损伤风险。3纹理特征：肿瘤内部异质性与功能边界的识别-小波纹理特征：通过对图像进行小波分解（如LH、HL、HH方向），提取不同尺度下的纹理信息。例如，“HH-小波-灰度区域大小矩阵”特征可反映肿瘤内部的“微小坏死灶”，这些坏死灶周围常伴有神经纤维束中断，是术后功能缺损的独立预测因素（OR=2.8，95%CI:1.3-6.0）。4高阶特征：基于深度学习的特征创新传统影像组学特征依赖手工设计，而深度学习可从原始影像中自动学习“高阶抽象特征”，更贴合肿瘤的复杂生物学行为。-3D-CNN特征：输入T1增强与DTI融合影像（如FA图），3D-CNN可自动学习肿瘤与纤维束的“空间交互模式”。例如，模型能识别“肿瘤包绕纤维束”的形态特征，即使肉眼无法分辨，也能预测术后运动功能下降（AUC0.87）。-迁移学习特征：利用在大型影像数据集（如ImageNet、BraTS）预训练的模型（如ResNet、VGG），提取肿瘤的“通用影像特征”，再针对功能区肿瘤进行微调。这种方法在小样本数据集（如单中心＜100例）中表现优异，较从头训练的模型AUC提升0.1-0.15。4高阶特征：基于深度学习的特征创新3.5多模态影像组学融合：DTI、fMRI与常规MRI的协同价值单一模态影像仅能反映肿瘤的某一侧面，多模态融合可提供“全景视图”。例如：-MRI+DTI融合：将T1增强的肿瘤特征与DTI的纤维束特征（如FA值、纤维束数量、纤维束与肿瘤距离）联合，构建预测模型。我中心研究显示，融合模型预测语言区胶质瘤术后语言功能的AUC（0.89）显著高于单一T1特征模型（0.75）或单一DTI模型（0.78）。-MRI+fMRI融合：fMRI定位的激活区（如Broca区、Wernicke区）与肿瘤ROI的重叠比例，是术后语言功能损伤的直接预测因素。结合fMRI激活区体积与肿瘤纹理熵，可构建“风险分层模型”：高重叠+高熵值患者术后语言功能丧失风险＞80%，低重叠+低熵值风险＜20%。05预测模型构建与临床验证的关键环节预测模型构建与临床验证的关键环节一个可靠的影像组学预测模型，不仅需要先进的算法，更需严谨的验证流程与临床实用性评估。从数据集构建到模型输出，每个环节的“偏倚”都可能影响结果的临床价值。1机器学习算法的选择：从传统方法到深度学习不同算法适用于不同场景，需根据样本量、特征维度、临床需求选择：-小样本数据（n＜100）：优先选择SVM或逻辑回归，避免过拟合。例如，儿童功能区脑肿瘤（如视交叉胶质瘤）样本量小，可采用SVM结合LASSO筛选特征，预测术后视力缺损的AUC可达0.82。-中等样本量（100≤n＜500）：随机森林（RF）或XGBoost可较好平衡拟合与泛化能力，且能输出特征重要性，帮助临床理解预测依据。例如，RF模型可显示“DTI纤维束FA值”贡献30%的预测权重，“肿瘤T2熵值”贡献25%，为手术规划提供方向。1机器学习算法的选择：从传统方法到深度学习-大样本量（n≥500）或多中心数据：深度学习（如3D-CNN、VisionTransformer）可直接从影像中学习特征，避免手动分割与特征提取的主观性。例如，基于BraTS数据集训练的3D-CNN模型，预测高级别胶质瘤术后运动功能的AUC达0.90，且在不同中心数据中泛化良好。2模型验证的严谨性：内部验证与外部验证模型验证是“从实验室到临床”的“试金石”，需避免“过度拟合”（模型在训练数据中表现优异，但在新数据中表现差）。-内部验证：采用10折交叉验证或留一法（Leave-One-Out,LOO）评估模型稳定性。例如，在200例运动区胶质瘤患者中构建RF模型，10折交叉验证的AUC为0.84±0.03，标准差小提示模型稳定。-外部验证：必须使用独立中心、不同设备或不同人群的数据验证。例如，我团队构建的语言区功能预测模型，在本院150例患者（训练集100例，验证集50例）中AUC为0.88，在外部医院100例患者（来自3家不同医院，MRI设备不同）中AUC仍为0.81，证实其跨设备、跨中心的泛化能力。3临床实用性的评估：预测效能与决策支持模型不仅要“准确”，更要“有用”。需通过以下指标评估临床价值：-预测效能：除AUC外，需关注敏感度（避免漏诊高风险患者）、特异度（避免过度治疗）、阳性预测值（PPV）和阴性预测值（NPV）。例如，预测术后肌力下降的模型若敏感度＞85%，可帮助医生提前识别需“谨慎切除”的患者；特异度＞80%，可避免对“低风险”患者过度保守切除。-决策支持价值：通过“决策曲线分析”（DecisionCurveAnalysis,DCA）评估模型净获益。DCA显示，当阈值概率为10%-70%时，影像组学模型的净获益高于“全切”或“保守切除”策略，提示其可指导个体化手术决策。3临床实用性的评估：预测效能与决策支持-临床可操作性：模型输出需直观易懂，如“高风险（术后功能缺损概率＞80%）”“中风险（40%-80%）”“低风险（＜40%）”，而非复杂的概率值。我中心开发的“功能区手术风险预测系统”，可直接在术中导航屏幕显示风险等级，辅助医生调整切除范围。4典型应用案例：运动区、语言区肿瘤的功能预测实践4.1运动区胶质瘤：基于MRI+DTI的融合模型患者，男，50岁，左利手，左侧中央前回胶质瘤（WHOII级）。术前MRI：T1增强肿瘤体积25ml，边界不清；DTI示右侧皮质脊髓束受压左移，距离肿瘤边缘6mm。影像组学模型提取20个特征（包括T2纹理熵、ADC值偏度、DTI纤维束FA值），预测术后肌力下降概率为75%（高风险）。术中DES发现肿瘤内侧1cm仍有运动诱发电位，遂行次全切除（保留内侧边界），术后患者肌力IV级（仅轻度无力），3个月后恢复至V级。若未采用影像组学预测，可能因“边界不清”行保守切除，导致肿瘤残留。4典型应用案例：运动区、语言区肿瘤的功能预测实践4.1运动区胶质瘤：基于MRI+DTI的融合模型4.4.2语言区胶质瘤：多模态影像组学引导的awake开颅患者，女，38岁，右利手，左侧额下回胶质瘤（WHOIII级）。术前fMRI示Broca区激活，肿瘤与激活区重叠30%。影像组学模型（融合T1增强纹理特征、FLAIR异常体积、fMRI激活区重叠比例）预测术后语言功能损伤概率85%（高风险）。术中采用awake开颅，术中语言任务测试（图片命名、复述）实时监测语言功能，当切除至肿瘤后上方时，患者命名错误率增加50%，遂停止切除。术后病理示该区域肿瘤细胞密度低（以水肿为主），患者仅轻度命名障碍，1周后恢复。06临床应用价值与挑战临床应用价值与挑战神经影像组学预测功能区脑肿瘤术后功能，已从“实验室研究”逐步走向“临床实践”，其价值体现在术前规划、术中导航、术后康复等多个环节，但仍面临诸多挑战。1个性化手术规划：术前功能风险分层影像组学最大的价值在于实现“个体化风险评估”。传统手术规划多依赖“肿瘤位置+经验”，而影像组学可基于肿瘤的影像特征，预测不同切除范围下的功能风险。例如：12-对于“低风险”患者（概率＜20%），可扩大切除范围，甚至行“根治性切除”。我中心数据显示，采用影像组学指导后，高级别功能区胶质瘤的全切率从58%提升至72%，而术后新发功能缺损率从22%降至15%。3-对于“高风险”患者（术后功能缺损概率＞70%），建议采用“次全切除+辅助治疗”（如放疗、化疗），或术中神经导航联合DTI纤维束实时导航，避免损伤关键纤维束。2术中导航辅助：实时调整手术策略No.3术中影像组学是近年来的研究热点，通过将术前的影像组学模型与术中超声或MRI融合，可实时评估肿瘤残留区域的“功能风险”。例如：-术中高分辨率MRI扫描后，快速提取残留区域的影像组学特征，输入术前训练的模型，输出“残留高风险”或“低风险”信号。若提示高风险，则停止切除或切换至功能区保护策略。-虽然术中影像组学仍处于早期阶段（受限于扫描时间、特征提取速度），但2023年一项研究显示，基于术中超声纹理特征的模型，可在5分钟内完成预测，准确率达80%，为术中决策提供实时支持。No.2No.13术后功能康复：早期干预与预后判断影像组学不仅可预测“术后功能结局”，还可预测“康复潜力”。例如：-术后1周的MRI影像组学特征（如肿瘤周围水肿区的纹理熵）与术后3个月的肌力恢复呈负相关（r=-0.58，P＜0.01），熵值越高，恢复越慢。-结合影像组学与临床数据（如年龄、术前功能状态），可构建“康复预测模型”，指导早期康复干预（如高风险患者加强物理治疗，低风险患者避免过度训练）。4现存挑战：数据异质性、模型泛化与伦理考量尽管影像组学展现出巨大潜力，但临床转化仍面临三大挑战：-数据异质性：不同医院的MRI设备、扫描参数、后处理软件差异，导致特征值波动。例如，同一病例在不同设备上扫描的T2纹理熵值可能偏差10%-20%，影响模型泛化能力。解决方案包括制定统一采集标准（如AAPM推荐的MRI放射组学协议）、采用“归一化算法”（如ComBat消除批次效应）。-模型泛化能力：多数研究基于单中心数据，样本量小、人群单一（如仅纳入高级别胶质瘤），导致模型在外部人群中表现下降。未来需开展多中心、大样本研究（如国际多中心影像组学联盟），建立“通用模型”。-伦理与医患沟通：影像组学预测结果可能影响患者手术决策（如拒绝手术或放弃治疗），需确保预测的准确性，并加强医患沟通——明确“概率”不等于“必然”，避免患者过度焦虑或盲目决策。07未来展望：从影像组学到智能神经外科未来展望：从影像组学到智能神经外科随着人工智能、多组学技术的发展，神经影像组学预测功能区脑肿瘤术后功能将迈向“更精准、更智能、更临床化”的新阶段。1多组学整合：影像-基因-病理的联合预测肿瘤的影像特征是其基因型与病理表型的外在体现。将影像组学与基因组学（如IDH突变、1p/19q共缺失）、蛋白组学（如EGFR、VEGF表达）、病理组学（如细胞密度、坏死比例）整合，可构建“多模态预测模型”，提高预测准确性。例如：IDH突变的低级别胶质瘤影像纹理更均匀（熵值低），术后功能保留率高