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저자정보
Soopil Kim (Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology) Yae Won Park (Yonsei University) Sang Hyun Park (Daegu Gyeongbuk Institute of Science and Technology) 안성수 (Department of Radiology and Research Institute of Radiological Science Yonsei University College) 장종희 (Departments of Neurosurgery Yonsei University College of Medicine Seoul Korea) 김세훈 (Department of Pathology Yonsei University College of Medicine Seoul Korea) 이승구 (Department of Radiology and Research Institute of Radiological Science Yonsei University College)
저널정보
대한뇌종양학회 Brain Tumor Research and Treatment Brain Tumor Research and Treatment Vol.8 No.1
발행연도
2020.1
수록면
36 - 42 (7page)

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Background: To compare the diagnostic performance of two-dimensional (2D) and three-dimensional (3D) fractal dimension (FD) and lacunarity features from MRI for predicting the meningioma grade. Methods: This retrospective study included 123 meningioma patients [90 World Health Organization (WHO) grade I, 33 WHO grade II/III] with preoperative MRI including post-contrast T1-weighted imaging. The 2D and 3D FD and lacunarity parameters from the contrast-enhancing portion of the tumor were calculated. Reproducibility was assessed with the intraclass correlation coefficient. Multivariable logistic regression analysis using 2D or 3D fractal features was performed to predict the meningioma grade. The diagnostic ability of the 2D and 3D fractal models were compared. Results: The reproducibility between observers was excellent, with intraclass correlation coefficients of 0.97, 0.95, 0.98, and 0.96 for 2D FD, 2D lacunarity, 3D FD, and 3D lacunarity, respectively. WHO grade II/III meningiomas had a higher 2D and 3D FD (p=0.003 and p<0.001, respectively) and higher 2D and 3D lacunarity (p=0.002 and p=0.006, respectively) than WHO grade I meningiomas. The 2D fractal model showed an area under the curve (AUC), accuracy, sensitivity, and specificity of 0.690 [95% confidence interval (CI) 0.581-0.799], 72.4%, 75.8%, and 64.4%, respectively. The 3D fractal model showed an AUC, accuracy, sensitivity, and specificity of 0.813 (95% CI 0.733-0.878), 82.9%, 81.8%, and 70.0%, respectively. The 3D fractal model exhibited significantly better diagnostic performance than the 2D fractal model (p<0.001). Conclusion: The 3D fractal analysis proved superiority in diagnostic performance to 2D fractal analysis in grading meningioma.
#Fractals #Magnetic resonance imaging #Meningioma

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