胶质母细胞瘤（GBM）是成人中最常见的原发性脑恶性肿瘤，尽管进行了最大限度的肿瘤治疗，其中位总生存期（OS）仍为12-15个月。许多已发表的模型旨在改善风险分层，并帮助发展GBM的“个性化医疗”。

现阶段，从医学成像中提取和分析大量放射学特征（RFs）已被用于预后模型，并取得了良好的结果。然而，临床实施一直受到多中心成像方案可变性缺乏可重复性的阻碍。强度标准化（IS）符合磁共振成像（MRI）信号强度的尺度和分布，受成像方案的影响，但最佳强度标准化技术（IST）尚未达成共识。

使用ComBat对RF进行统计调整也可以减少不同成像采集参数的影响。ComBat需要足够的数据来估计这些“批量”效应，并且必须选择最小ComBat批量大小（MBS）以确保准确的结果。MBS的选择不仅会影响ComBat性能，而且还会在异构的真实图像中丢弃一些数据。

最近，发表在European Radiology 上的一篇文章在一个异质性、多中心的胶质母细胞瘤（GBM）患者队列中，评估了不同强度标准化技术（ISTs）和ComBat批次大小对放射组学生存模型性能和稳定性的影响。

本项研究回顾性评价了2014年至2020年期间获得的IDH野生型WHO分级4 GBM患者的多中心术前MRI。在提取放射性特征（RF）之前，采用WhiteStripe （WS）、Nyul直方图匹配（HM）和Z-score （ZS）列表。使用ComBat和最小批量（MBS） 5、10或15例患者重新排列RFs。采用五种不同的选择策略建立了总生存（OS）预测的Cox比例风险模型，并使用bootstrapping方法评估了IST和MBS的影响。对校准、鉴别、相对解释变异和模型拟合进行了评估。不稳定性评估使用95%置信区间（95% ci），特征选择频率和校准曲线横跨bootstrap样本。

研究共纳入195例患者。中位OS = 13 （95% CI: 12-14）个月。每个MRI序列使用12至14个独特的MRI方案。HM和WS在模型判别、解释变异和模型拟合方面的相对增加最高，但IST选择对稳定性和校准没有太大影响。更大的ComBat批次改进了识别、模型拟合和解释变异，但更高的MBS（减少样本量）降低了稳定性（所有性能指标）和校准精度。

表 患者队列（n = 195）的主要临床、肿瘤和放射学特征总结

本项研究表明，异质GBM数据对放射组学的可重复性提出了挑战。其中，ComBat通常会提高模型性能，因为MBS增加了，但降低了稳定性和校准。同时，HM和WS有提高模型性能的趋势。

原始出处：

Kavi Fatania,Russell Frood,Hitesh Mistry,et al.Impact of intensity standardisation and ComBat batch size on clinical-radiomic prognostic models performance in a multi-centre study of patients with glioblastoma.DOI:10.1007/s00330-024-11168-7