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Prognostic Modeling of Overall Survival in Glioblastoma Using Radiomic Features Derived from Intraoperative Ultrasound: A Multi-Institutional Study

医学 一致性 胶质母细胞瘤 放射科 比例危险模型 回顾性队列研究 胶质瘤 队列 无线电技术 脑瘤 超声波 肿瘤科 外科 内科学 病理 癌症研究
作者
Santiago Cepeda,O Esteban Sinovas,Vikas Singh,Aliasgar Moiyadi,Ilyess Zemmoura,Massimiliano Del Bene,Arianna Barbotti,Francesco DiMeco,Timothy West,Brian V. Nahed,Giuseppe Roberto Giammalva,Ignacio Arrese,Rosario Sarabia
出处
期刊:Cancers [MDPI AG]
卷期号:17 (2): 280-280
标识
DOI:10.3390/cancers17020280
摘要

Background: Accurate prognostic models are essential for optimizing treatment strategies for glioblastoma, the most aggressive primary brain tumor. While other neuroimaging modalities have demonstrated utility in predicting overall survival (OS), intraoperative ultrasound (iUS) remains underexplored for this purpose. This study aimed to evaluate the prognostic potential of iUS radiomics in glioblastoma patients in a multi-institutional cohort. Methods: This retrospective study included patients diagnosed with glioblastoma from the multicenter Brain Tumor Intraoperative (BraTioUS) database. A single 2D iUS slice, showing the largest tumor diameter, was selected for each patient. Radiomic features were extracted and subjected to feature selection, and clinical data were collected. Using a fivefold cross-validation strategy, Cox proportional hazards models were built using radiomic features alone, clinical data alone, and their combination. Model performance was assessed via the concordance index (C-index). Results: A total of 114 patients met the inclusion criteria, with a mean age of 56.88 years, a median OS of 382 days, and a median preoperative tumor volume of 32.69 cm3. Complete tumor resection was achieved in 51.8% of the patients. In the testing cohort, the combined model achieved a mean C-index of 0.87 (95% CI: 0.76–0.98), outperforming the radiomic model (C-index: 0.72, 95% CI: 0.57–0.86) and the clinical model (C-index: 0.73, 95% CI: 0.60–0.87). Conclusions: Intraoperative ultrasound relies on acoustic properties for tissue characterization, capturing unique features of glioblastomas. This study demonstrated that radiomic features derived from this imaging modality have the potential to support the development of survival models.
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