基于多栖息地和多序列影像组学方法辅助颅内血管外皮细胞瘤和脑膜瘤无创诊断的研究

本研究旨在探讨多模态磁共振（MR）影像特征与血管外皮细胞瘤和脑膜瘤病理类型之间的内在联系，采用机器学习的方法，建立“影像-病理”诊断模型，这种准确的、无创性的病理类型预测技术可能在治疗前用于血管外皮细胞瘤和脑膜瘤的早期病理诊断并形成早期治疗决策，从而较大程度地丰富和改进目前的治疗模式，使患者因此获得准确治疗而获益，同时可能提供较大体量的血管外皮细胞瘤和脑膜瘤生物信息数据，以推动对这两种肿瘤的多学科、多角度和多层面进行研究，服务于人民，有益于医疗卫生事业发展。