Оптимизация диагностики и прогноза первичных внемозговых опухолей по данным магнитно-резонансной томографии тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 00.00.00, кандидат наук Суровцев Евгений Николаевич

• Суровцев Евгений Николаевич
• кандидат наук
• 2024

Оглавление диссертации кандидат наук Суровцев Евгений Николаевич

ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1 ДИАГНОСТИКА, МОНИТОРИНГ И ЛЕЧЕНИЕ ПЕРВИЧНЫХ ВНЕМОЗГОВЫХ ОПУХОЛЕЙ: СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ (ОБЗОР ЛИТЕРАТУРЫ)

1.1 Классификация, эпидемиология, диагностика и лечение первичных внемозговых опухолей

1.2 Дифференциально-диагностические и прогностические возможности визуальной МРТ семиотики при первичных внемозговых опухолях

1.2.1 Роль визуальной семиотики МРТ для дифференциальной диагностики первичных внемозговых опухолей

1.2.2 Роль визуальной семиотики МРТ для прогнозирования роста первичных внемозговых опухолей

1.2.3 Роль визуальной семиотики МРТ для прогнозирования ответа первичных внемозговых опухолей на стереотаксическую радиохирургию

1.3 Дифференциально-диагностические и прогностические возможности радиомики при ПВО

1.3.1 Радиомический анализ

1.3.2 Возможности радиомики при ПВО

ГЛАВА 2 МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ ИССЛЕДОВАНИЯ

2.1 Характеристика пациентов

2.2 Методы исследования

2.2.1 Методика проведения магнитно-резонансной томографии

2.2.2 Методики измерения размеров и объема опухоли, сегментации опухоли. Разработанный метод автоматической сегментации

2.2.3 Методика оценки рентгенологического ответа опухолей на стереотаксическое радиохирургическое лечение

2.2.4 Методика оценки прогрессирования опухолей из группы наблюдения

2.2.5 Методика проведения гистограммного и текстурного анализа изображений

2.2.6 Методика отбора информативных радиомических параметров. Алгоритм отбора параметров для прогнозирования прогрессирования первичных внемозгоых опухолей и их ответа на стереотаксичекое радиохирургическое лечение

2.2.7 Методы статистической обработки результатов

ГЛАВА 3 ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНАЯ ДИАГНОСТИКА ПЕРВИЧНЫХ

ВНЕМОЗГОВЫХ ОПУХОЛЕЙ НА ОСНОВЕ ПРИЗНАКОВ

МРТ СЕМИОТИКИ И РАДИОМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ.... 55 ГЛАВА 4 ПРОГНОСТИЧЕСКИЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПРИЗНАКОВ

МРТ СЕМИОТИКИ И РАДИОМИЧЕСКИХ ПАРАМЕТРОВ

ПРИ ПЕРВИЧНЫХ ВНЕМОЗГОВЫХ ОПУХОЛЯХ

4.1 Прогнозирование роста первичных внемозговых опухолей

4.2 Прогнозирование ответа первичных внемозговых опухолей на стереотаксичекую радиохиргию

ОБСУЖДЕНИЕ

ВЫВОДЫ

ПРАКТИЧЕСКИЕ РЕКОМЕНДАЦИИ

ПЕРСПЕКТИВЫ ДАЛЬНЕЙШЕЙ РАЗРАБОТКИ ТЕМЫ

СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ И УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования

Первичные внемозговые опухоли (ПВО) - гетерогенная группа, включающая доброкачественные (Grade 1) и злокачественные (Grade 2, 3) образования мозговых оболочек и черепных нервов [124]. По различным оценкам ПВО составляют 30-50% от всех внутричерепных опухолей, что делает их самыми частыми опухолями данной локализации [141, 163].

Тактика ведения пациентов с ПВО включает три варианта: наблюдение, хирургическая резекция (в ряде случаев с последующей адъювантной лучевой терапией), стереотаксическая радиохирургия (Stereotactic radiosurgery - SRS) [35, 71, 72, 73, 123]. Выбор одного из вариантов зависит от типа и степени злокачественности опухоли, ее локализации, общего состояния здоровья пациента, может определяться риском быстрого роста новообразования и возможным ответом на SRS [35, 71, 72, 73].

Магнитно-резонансная томография (МРТ) с визуальной оценкой характеристик опухоли на стандартных последовательностях (Т1 взвешенных изображениях (ВИ), Т2-ВИ, FLAIR, DWI и постконтрастных Т1-ВИ (Т1-СЕ)) является методом выбора и стандартом как диагностики, так и мониторинга ПВО [16, 20, 59, 167]. МРТ предоставляет большой массив данных, достаточный для диагностики, определения стадии, планирования и оценки ответа на лечение объемных образований. В то же время только визуальная оценка изображений не дает возможности четко определить прогноз, провести дифференциальную диагностику и дать надежные критерии для принятия решений [64, 71, 210].

Медицинская визуализация основана преимущественно на качественной или полуколичественной оценке изображений. При этом количественная информация, извлеченная из них, может предоставить дополнительные данные, в том числе для прогнозирования течения заболевания или результатов лечения

[27, 68, 78, 156]. В последние годы сформировалось новое направление в высокотехнологическом анализе медицинских изображений, получившее наименование «радиомика» [121]. Основой радиомики является извлечение из изображений количественных (радиомических) признаков для объективного описания фенотипа визуализации и нахождение взаимосвязи между радиомическими признаками и генетическими, молекулярными, клиническими особенностями опухолей [27].

Цель исследования

Усовершенствовать диагностические и прогностические возможности магнитно-резонансной томографии при первичных внемозговых опухолях на основе анализа радиомических параметров.

Задачи исследования

1. Уточнить значение признаков МРТ семиотики и радиомических параметров для дифференциальной диагностики наиболее частых ПВО (менингиом различной степени злокачественности и неврином).

2. Установить среди признаков семиотики и радиомических параметров предикторы прогрессирования ПВО и сопоставить их информативность.

3. Выявить признаки семиотики и радиомические параметры ПВО, информативные для прогнозирования ответа на SRS, и сравнить их информативность.

4. Разработать алгоритм выбора тактики лечения пациентов с ПВО, стратифицировав их по риску злокачественности, роста опухоли и ее прогрессирования после SRS на основе дискриминантного анализа комплекса радиомических параметров.

Научная новизна исследования

Определен комплекс радиомических признаков МРТ изображений различных типов взвешенности, обеспечивающий большую точность дифференциальной диагностики наиболее распространенных ПВО (доброкачественных и злокачественных менингиом и неврином) по сравнению с визуальной оценкой. При сопоставлении результатов моделирования показано, что чувствительность радиомических параметров для дифференциальной диагностики злокачественных менингиом более чем на 30% выше по равнению с признаками семиотики.

Доказана эффективность прогнозирования ответа опухолей на стереотаксическую лучевую терапию на основе радиомических параметров МРТ изображений. Наиболее неблагоприятному ответу опухоли на SRS -прогрессирование соответствует наибольшая точность прогнозирования.

Установлены и сопоставлены возможности признаков семиотики и радиомических параметров МРТ изображений основных типов взвешенности для прогнозирования роста первичных внемозговых опухолей.

Теоретическая и практическая значимость

Разработанные программы для автоматической сегментации и отбора радиомических параметров первичных внемозговых опухолей позволяют ускорить распознавание, повысить воспроизводимость и обеспечивают стандартизацию цифрового анализа диагностических характеристик МРТ головного мозга, что дает возможность применять их для автоматизации анализа изображений и систем поддержки принятия решений.

Систематизирована МРТ семиотика наиболее частых первичных внемозговых опухолей, уточнено ее значение для дифференциальной диагностики и определения прогноза заболеваний.

Убедительно показано преимущество радиомических параметров как для дифференциальной диагностики, так и для прогнозирования течения и ответа ПВО на радиохирургическое лечение.

Предложенные дискриминантные модели и разработанные на их основе программы позволяют провести дифференциальную диагностику, а также определить риск роста ПВО и их прогрессирования после SRS, что дает возможность персонализировано выбрать тактику лечения пациента.

Методология и методы исследования

Объектом ретроспективного исследования являлись пациенты с первичными внемозговыми объемными образованиями различных гистологических вариантов. Предмет исследования - МР-семиотика, текстурные и гистограммные признаки ПВО различных гистологических типов, разным характером роста и ответом на стереотаксическую лучевую терапию.

Общенаучные теоретические методы использовались для анализа и обобщения литературных данных по изучаемой проблеме. Логический метод применялся для составления диагностического алгоритма, являющегося обобщением результатов работы. Специальные методы представлены следующим диагностическим комплексом: МРТ с применением контрастных веществ, гистологическим методом для верификации опухолей и методами извлечения гистограммных и текстурных признаков МРТ изображений.

Статистическая обработка полученного массива данных выполнена с помощью методов описательной статистики, расчета непараметрических критериев, дискриминантного анализа, расчета диагностической информативности тестов.

Основные положения, выносимые на защиту

1. Визуальная оценка МРТ позволяет с высокой степенью вероятности установить тип выявленной первичной внемозговой опухоли, но в ряде случаев не позволяет дифференцировать злокачественные и доброкачественные менингиомы. Радиомические параметры МРТ изображений высокоинформативны для дифференциальной диагностики ПВО, что позволяет дифференцировать три типа наиболее частых опухолей данной группы (доброкачественные и злокачественные менингиомы, невриномы).

2. Признаки семиотики и радиомические параметры обладают сопоставимой эффективностью для прогнозирования характера изменений размеров ПВО во времени, но чувствительность и специфичность радиомических параметров выше для прогнозирования прогрессирования ПВО.

3. Радиомические параметры обладают высокой диагностической эффективностью для прогнозирования реакции ПВО на радиохирургическое лечение, значительно превосходя признаки семиотики для установления прогностически неблагоприятного исхода SRS-прогрессирования.

Степень достоверности и внедрения результатов исследования в

клиническую практику

Достаточный объем групп пациентов и последующая валидационная проверка дифференциально-диагностических и прогностических моделей на независимой выборке обеспечивают достоверность результатов исследования. Нейровизуализация осуществлялась на современных высокопольных магнитно-резонансных томографах. В работе применялись актуальные международные классификации и критерии оценки эффективности лечения опухолей. Доказательность полученных результатов, выводов и практических

рекомендаций основана на адекватном комплексе статистических методов и подтверждена расчетом характеристик диагностической информативности тестов. Тип доказательности - II, уровень доказательности - 2++, степень доказательности рекомендаций - В.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Оптимизация диагностики и прогноза первичных внемозговых опухолей по данным магнитно-резонансной томографии»

Апробация работы

Основные положения и результаты диссертационной работы представлены и обсуждены на всероссийских и международных конференциях и конгрессах: конференции «Перспективные информационные технологи» (Самара, 2020 г.), конгрессе Российского общества специалистов по опухолям головы и шеи (Москва, 2020 г.), конференции «Аспирантские чтения» (Самара, 2021 г.), Европейском конгрессе радиологов (ECR; Вена, 2022 г.), конгрессе Российского общества рентгенологов и радиологов (Москва, 2021 г.), конгрессе «Радиология-2021» (Красногорск, 2021-22 гг.), конференции «Информационные технологии и нанотехнологии» (Самара, 2021 и 2023 гг.), конференции «3D-технологии в клинической анатомии и медицине» (Самара, 2022-23 гг.) и конференции «Перспективные направления в онкологии, радиологии и радиобиологии» (Обнинск, 2022 г.).

Апробация диссертационной работы проведена на межкафедральном заседании кафедры лучевой диагностики и лучевой терапии и кафедры онкологии Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Самарский государственный медицинский университет» Министерства здравоохранения Российской Федерации 22.12.2023 года.

Публикации по теме диссертации

По теме диссертации опубликовано 12 печатных работ, из них 7 статей в научных изданиях, из которых 4 входят в Перечень рецензируемых научных изданий, рекомендованных Высшей аттестационной комиссией при Министерстве науки и высшего образования Российской Федерации для опубликования основных научных результатов диссертационного исследования (в том числе 2 статьи - в индексируемой международной базе данных Scopus). Получены 3 свидетельства о государственной регистрации программы для ЭВМ: «Программа для прогнозирования эффективности лучевой терапии внемозговых объемных образований на основе анализа цифровых характеристик МРТ изображений» RU 2021667388, «Программа для автоматической сегментации внемозговых объемных образований на МРТ изображениях» RU 2021668752, «Программный комплекс для дифференциальной диагностики первичных внемозговых опухолей на основе текстурного анализа МРТ изображений» RU 2024618794.

Личный вклад автора

Научные результаты получены автором самостоятельно. Проведен подбор и анализ публикаций по тематике диссертационного исследования, сформулированы цель и задачи, подобраны объем и методы исследований, выполнено клиническое обследование пациентов, включенных в исследование. Автором лично была проведена оценка признаков семиотики ПВО, выполнены текстурный и гистограммные анализы МРТ изображений 142 опухолей у 140 пациентов с ПВО, а также клинический анализ и оценка данных повторных МРТ исследований пациентов при динамическом наблюдении с ретроспективной оценкой изменений. Проведена аналитическая и статистическая обработка полученных результатов с научным обоснованием и обобщением их в публикациях и докладах.

Внедрение результатов в практику

Предложенный алгоритм определения тактики лечения пациентов внедрен в деятельность ООО «Лечебно-диагностического центра Международного института биологических систем - Тольятти» (ЛДЦ МИБС - Тольятти). Материалы исследования используются в образовательной деятельности Самарского государственного медицинского университета на кафедре лучевой диагностики и лучевой терапии. Разработанные программы применяются в работе врачей-рентгенологов Клиник Самарского государственного медицинского университета и ООО «ЛДЦ МИБС - Тольятти».

Соответствие паспорту научной специальности

Диссертационное исследование соответствует паспорту научной специальности 3.1.25. Лучевая диагностика (медицинские науки). Основой исследования является диагностика и мониторинг патологического состояния - первичных внемозговых опухолей путем оценки качественных и количественных параметров МРТ визуализации. Задачами исследования является выявление информативных МРТ параметров для диагностики и прогнозирования эффективности лечения и исхода заболевания.

Структура и объем диссертации

Диссертация представлена на 145 страницах текста, включает введение, обзор литературы, описание материалов и методов, результаты собственных исследований, заключение, выводы, практические рекомендации, список литературы, состоящий из 223 наименований, в том числе 22 отечественных и 201 зарубежного источника. Работа проиллюстрирована 39 таблицами, 30 рисунками.

ГЛАВА 1 ДИАГНОСТИКА, МОНИТОРИНГ И ЛЕЧЕНИЕ ПЕРВИЧНЫХ ВНЕМОЗГОВЫХ ОПУХОЛЕЙ: СОВРЕМЕННОЕ СОСТОЯНИЕ ПРОБЛЕМЫ (обзор литературы)

1.1 Классификация, эпидемиология, диагностика и лечение первичных внемозговых опухолей

Первичные внемозговые опухоли (ПВО) - гетерогенная группа внутричерепных образований различной степени злокачественности (таблица 1.1).

Таблица 1.1 - Классификация ПВО ВОЗ 2021 года

Группа опухолей Grade Типы опухолей

Опухоли мозговых и параспинальных нервов (невриномы) 1 • Шваннома • Нейрофиброма

2-4 • Злокачественная опухоль оболочки нерва

Опухоли из менинготелиальных клеток 1-3 • Менингиомы (типичная, атипичная, анапластическая)

Мезенхимальные опухоли оболочек (неменинготелиоматозные) 1-3 • Солитарная фиброзная • Гемангиома опухоль • Гибернома • Миофибробластома • Лейомиома • Остеохондрома • Липома • Остеома • Рабдомиома

1 • Десмоидный фиброматоз • Ангиолипома • Гемангиобластома • Хондрома

3 • Липосаркома • Эпетелиоидная „ • Остеосаркома геменгиоэндотелиома _ • Рабдомиосаркома • Недифференцированная • Ангиосаркома плеоморфная саркома/ • Хондросаркома злокачественная фиброзная • Фибросаркома гистиоцитома ^ тг • Саркома Юинга • Саркома Капоши • Лейомиосаркома

Данная группа включает: опухоли черепных и параспинальных нервов, образования из менинготелиальных клеток и мезенхимальные (неменинготелиоматозные) опухоли мозговых оболочек [124]. Их суммарная

распространённость оценивается примерно в 30%-50% от всех внутричерепных образований [141, 163].

Наиболее частыми среди ПВО являются менингиомы, они составляют более трети от всех внутричерепных опухолей взрослых [71, 141, 163, 201]. Вторыми по частоте встречаемости среди ПВО являются невриномы, они составляют 6-8% от всех внутричерепных опухолей [72, 141, 163]. Мезенхимальные опухоли крайне редко локализуются интракраниально, так, наиболее распространённая среди них солитарная фиброзная опухоль (СФО) составляет менее 1% (~ 0,4%) от первичных опухолей ЦНС и 2-4% от всех опухолей мозговых оболочек [124, 141, 169]. Абсолютное большинство (8090%) ПВО являются доброкачественными (Grade 1 ВОЗ) [141]. Злокачественные ПВО (Grade 2-3 ВОЗ) представлены преимущественно менингиомами (Мз), которые составляют около 19% от всех менингиом [71, 110, 124, 141, 170]. Злокачественные мезенхимальные образования составляют 0,5-2,7% от всех внутричерепных образований [124, 169]. Злокачественные опухоли нервов относятся к крайне редким опухолям (1:1000000 населения в год) и практически не встречаются в полости черепа (менее чем 5% от всех случаев) [21, 112, 217].

Медицинская визуализация имеет фундаментальное значение для предоперационной дифференциальной диагностики всех опухолей центральной нервной системы, в том числе и ПВО [16, 20, 40]. Наличие ПВО должно быть подтверждено с помощью магнитно-резонансной томографии с внутривенным контрастированием [16, 71, 72, 167]. Дифференциальная диагностика ПВО основана прежде всего на данных визуализации, биопсия и гистологическое исследование выполняются редко [71, 72].

Тактика ведения пациентов с выявленными ПВО предполагает следующие варианты: наблюдение, хирургическую резекцию, стереотаксическое радиохирургическое лечение [71, 72, 181].

Наблюдение с периодическим выполнением МРТ для оценки динамики изменения размеров образования является разумной тактикой ведения

пациентов с небольшими и бессимптомными ПВО [6, 30, 66, 132]. Однако увеличение размеров образования может привести к необходимости хирургического вмешательства, в том числе через длительный промежуток времени после выявления опухоли, что на фоне старения и декомпенсации пациента может привести к невозможности выполнения менее травматических или любых хирургических вмешательств [32, 135, 157, 185]. Стратегия наблюдения не подразумевает гистологическую верификацию выявленного при нейровизуализации образования [71, 72].

Тотальное хирургическое удаление является стандартом лечения ПВО при подозрении на злокачественность ПВО, компрессии опухолью прилежащих структур, рентгенологически подтвержденном росте или при наличии выраженной неврологической симптоматики [5, 71, 72, 103]. Хирургическое вмешательство может быть ограничено размером, локализацией опухоли и выбором пациента [15, 29, 71, 72, 181, 203]. При выборе тактики лечения необходимо также учитывать, что инвазивные вмешательства при ПВО связаны с высокой вероятностью развития неврологических и когнитивных нарушений, а в ряде случаев - и летальным исходом [22, 60, 86, 183, 195]. К группе риска относятся пожилые люди, пациенты с сопутствующими заболеваниями, риск развития осложнений выше при повторном вмешательстве и случаях расположения опухоли в функционально значимых или труднодоступных областях [87, 102,184]. Учитывая, что большинство ПВО чаще встречаются у пациентов четвертого-шестого десятилетий жизни, можно предположить, что у большинства из них имеются противопоказания к хирургическому лечению [29, 49, 87].

В последние несколько десятилетий основная цель лечения ПВО сместилась с тактики, призывавшей к полному удалению опухоли, к методам (в том числе БЯБ), гарантирующим функциональную сохранность и сохранение качества жизни пациента [3, 4, 117, 155]. БЯБ может быть применена в качестве первичного метода лечения ПВО [8, 65, 70, 71, 100, 191]. Радиохирургия демонстрирует аналогичную с хирургическим лечением

выживаемость без прогрессирования, при значительно более низком риске неврологических нарушений у пациентов с ПВО [52, 74, 92, 146, 150, 159, 164, 182, 187, 212]. Более того, микрохирургическое лечение в среднем в четыре раза дороже, чем SRS [24]. После SRS размеры образования достоверно чаще остаются стабильными, чем при выборе тактики наблюдения [42, 58, 100, 148, 221]. Стереотаксическая лучевая терапия может быть выполнена без данных о гистологическом типе опухоли [71, 72, 108, 158, 198]. Причинами не достижения запланированного результата, а именно - контроля роста опухоли, при SRS являются: неполноценная визуализация опухоли, недостаточная (ограниченная) доза из-за близости опухоли к функционально значимым структурам [66, 158, 198]. В ряде случаев после SRS возможно увеличение опухоли (псевдопрогрессирование). Увеличение ПВО после радиохирургического лечения, по сообщениям разных авторов, наблюдается у 3-74% неврином и 1,5-29% менингиом [3, 39, 56, 105, 109, 111, 118, 127, 129, 137, 144, 145, 146, 149, 164, 189, 216]. Радиоиндуцированное увеличение опухоли может привести к тяжелым, а в некоторых случаях - и опасным для жизни осложнениям [53, 136, 146, 207].

Таким образом, для выбора оптимальной и персонализированной тактики ведения пациента с выявленным ПВО необходимо по данным МРТ не только установить локализацию опухоли, предположить ее тип и степень злокачественности, но и априори определить риск роста и увеличения размеров новообразования после SRS.

1.2 Дифференциально-диагностические и прогностические возможности визуальной МРТ семиотики при первичных внемозговых опухолях

1.2.1 Роль визуальной семиотики МРТ для дифференциальной диагностики

первичных внемозговых опухолей

Предварительное заключение о типе выявленного ПВО делается на основании МРТ с внутривенным контрастированием [61, 71, 72, 139]. Необходимость дифференцировать ПВО на дооперационном этапе обусловлена не только разницей прогноза доброкачественных и злокачественных ПВО, но и необходимостью планирования хирургического вмешательства и объема зоны облучения при стереотаксической лучевой терапии. Склонность менингиом инвазировать твердую мозговую оболочку обуславливает необходимость ее иссечения при хирургическом вмешательстве и включения в зону облучения при стереотаксической лучевой терапии [71, 158], что не является необходимым при невриномах [72]. Риск кровотечения выше при хирургическом вмешательстве на гиперваскулярных менингиомах и СФО, чем на невриномах [50, 71].

Общим МРТ проявлением всех ПВО является их преимущественно внемозговое расположение. Дифференциальная диагностика ПВО основана на ряде признаков: локализация, взаимосвязь образования с оболочками мозга или черепными нервами, структура опухоли, ограниченность образования от вещества мозга, наличие перитуморального отека, характер контрастирования, изменения подлежащей кости и наличие симптома «дурального хвоста» [9, 16, 122]. МРТ демонстрирует высокую специфичность (85,2-100%) в дифференциальной диагностике и определении степени злокачественности ПВО [33, 94]. Чувствительность варьируется в зависимости от типа опухоли: по сообщениям разных авторов, она составляет для доброкачественных менингиом (Мд) и неврином 82,6-100% [94, 95, 213].

В то же время чувствительность для злокачественных менингиом (Мз) стремится к нулю (95% ДИ 0,0-65,8%) [94]. Таким образом, наиболее сложной представляется дифференциальная диагностика между доброкачественными и злокачественными менингиомами, также затруднения возникают при локализации образования в мостомозжечковых углах [9, 16, 122, 158]. Редкие типы ПВО, как, например, солитарная фиброзная опухоль, редко верно идентифицируются при МРТ [61, 213].

Доброкачественные менингиомы в типичных случаях представляют собой четко отграниченную от вещества мозга внемозговую опухоль неправильной (линзовидной) формы, между веществом мозга и тканью новообразования определяется ликворная щель. Доброкачественные менингиомы широко прилежат к твердой мозговой оболочке. Отмечается гиперостоз подлежащей кости. Структура данных опухолей однородная, иногда с участками петрификации, контрастирование выраженное, гомогенное. Для Мд характерен симптом «дурального хвоста» - участок контрастного усиления в прилежащей к опухоли твердой мозговой оболочке [16]. Злокачественные менингиомы, напротив, имеют неоднородную структуру, в том числе за счет зон некроза - гетерогенное (иногда только капсулярное) контрастирование [16, 26, 37, 82, 152, 162]. Инвазия опухоли в вещество мозга является достоверным признаком злокачественности менингиомы [124, 220]. Данный признак при МРТ проявляется нечеткостью границы новообразования, отсутствием ликворной щели, перитуморальным отеком [16, 26, 37, 152, 220]. В отличие от Мд, для злокачественных вариантов характерен остеолиз [16, 162].

Указанные визуальные признаки МРТ семиотики не всегда могут быть надежными ориентирами для дифференциации злокачественных и доброкачественных менингиом [9, 122]. Доброкачественные опухоли в 8-23% имеют гетерогенную структуру, а четкая отграниченность Мд от вещества мозга с наличием непрерывной ликворной щели прослеживается только у 20% пациентов [16, 116]. Перитуморальный отек хотя и не характерен, но

возможен при Мд, его наличие, вероятно, больше зависит от размера опухоли, а не степени ее злокачественности [10, 37, 153, 168]. Данные о роли диффузионно-взвешенных изображений противоречивы. В части работ отмечается, что для доброкачественных менингиом характерны более высокие значения измеряемого коэффициента диффузии (ADC) по сравнению с Мз [1, 11, 16, 18, 126, 160, 220]. В других исследованиях показано, что значение ADC не является надежным критерием для определения злокачественности менингиом [37, 152].

В большинстве случаев дифференциальная диагностика между менингиомами и невриномами (Нев) в первую очередь основана на определении связи образования с мозговыми оболочками или черепными нервами. Однако в некоторых случаях однозначно установить связь опухоли не представляется возможным [9, 122].

Абсолютное большинство (80-90%) интракраниальных неврином локализуются на преддверно-улитковыми нервами и соответственно расположены в мостомозжечковых углах (ММУ) [16]. Неравномерность распределения приводит к тому, что невриномы, расположенные вне ММУ, редко верно диагностируются [17]. С другой стороны, в ММУ могут локализоваться и другие ПВО [158]. Характерная для неврином неоднородность структуры может привести к их неверной диагностике как злокачественных менингиом или других типов ПВО [16]. Наличие такого, казалось бы, специфического визуального симптома менингиом как «дуральный хвост» не является надежным ориентиром в дифференциальной диагностике между невриномами и менингиомами. Данный признак встречается в 35-80% менингиом, но может наблюдаться и при Нев [9, 16, 122, 134].

Менингиомы и СФО имеют схожие МРТ проявления. Обе опухоли гиперваскулярны [50, 82, 209]. Их локализации совпадают [51, 128, 140]. Они так же, как и злокачественные менингиомы, имеют неоднородную структуру, гетерогенное контрастирование, для них характерен перифокальный отек и остеолиз, в 50% случаев может наблюдаться симптом «дурального хвоста»

[16, 131, 134]. Значение ADC СФО выше, чем у менингиом, но данный показатель при высокой специфичности (96%) имеет низкую чувствительность (35%) для дифференциальной диагностики данных опухолей [47, 62, 126, 167]. Дополнительной предпосылкой для диагностической ошибки являются значительные различия в частоте встречаемости отдельных типов ПВО. Так, крайняя редкость СФО среди внутричерепных опухолей (менее 1%), а также сходство их МР-семиотики с менингиомами приводит к тому, что данные опухоли редко правильно распознаются [61, 124].

Типичная МРТ картина различных ПВО, описанная в регулярных руководствах, во многих случаях позволяет провести дифференциальную диагностику ПВО, однако наличие нетипичных проявлений может привести к ошибкам при интерпретации данных [9, 122, 64, 95, 161]. Необходимо также учитывать, что интерпретация визуальных признаков семиотики субъективна и зависит от опыта рентгенолога, поэтому использование количественных параметров, характеризующих неоднородность, форму опухоли может способствовать объективизации данных и стать основой автоматизации выполнения дифференциальной диагностики ПВО.

1.2.2 Роль визуальной семиотики МРТ для прогнозирования роста первичных внемозговых опухолей

Изменение размеров ПВО во времени во многом не предсказуемо. Многие их них длительное время остаются стабильными, большинство имеет медленный линейный рост, а часть (в том числе и доброкачественные) экспоненциально увеличиваются в размерах [36, 55, 64, 84, 101, 135, 154, 194, 197]. Можно ожидать прогрессирование в течении пяти лет в 24-92% менингиом и 30-50% неврином [30, 36, 84, 90, 93, 100, 101, 154, 194, 199].

В двух метанализах было выявлено, что среди признаков МРТ семиотики с прогрессированием менингиом связаны только гиперинтенсивный МР-сигнал на Т2-ВИ, отсутствие кальцификации и наличие периферического отека [135, 221]. Большинство клинических характеристик (за исключением молодого возраста и мужского пола) не показали наличие ассоциации с прогрессированием опухоли [135, 221].

По данным систематического обзора, в который было включено 437 исследований, только исходный размер невриномы и ее внутриканальцевая локализация были ассоциированы с прогрессированием [206].

Для менингиом и неврином было показано, что увеличение размеров опухоли в первый год является предиктором их дальнейшего прогрессирования, при этом чем дольше опухоль остается стабильной, тем ниже риск ее последующего роста [135, 166, 206].

Вероятно, из-за редкости мезенхимальных опухолей нет данных о предикторах прогрессирования этой группы опухолей.

Наличие у лечащего врача данных о возможном характере роста ПВО способствует принятию взвешенного решения о тактике ведения пациента. В то же время практически единственным надежным предиктором роста менингиом и неврином является увеличение их размеров на первом году наблюдения, в то время как значение признаков МРТ семиотики ограниченно. Важно отметить, что, учитывая сложность дифференциальной диагностики различных типов ПВО, необходимо выявить общие для всех опухолей данной группы характеристики изображений, являющиеся предикторами прогрессирования.

1.2.3 Роль визуальной семиотики МРТ для прогнозирования ответа первичных внемозговых опухолей на стереотаксическую радиохирургию

Ограниченное количество исследований было посвящено выявлению признаков МРТ семиотики, связанных с ответом ПВО на стереотаксичекую

радиохирургию. Большинство из них касалось неврином [7, 56, 81, 85, 98, 99, 105, 115, 130, 176, 200, 208], и только два - менингиом [45, 177].

В ряде представленных исследований, помимо МРТ признаков, оценивалась взаимосвязь клинических характеристик и параметров лечения с ответом опухоли на радиохирургическое лечение [98, 105, 200]. Во всех них было установлено, что данные характеристики не имеют корреляции с увеличением опухоли после SRS.

В двух работах было показано, что невриномы меньшего размера чаще увеличиваются после лечения [98, 200]. В то же время в исследовании C.C. Wu et al. [208], включавшем 187 пациентов, не было выявлено взаимосвязи между исходным размером Нев и результатом лечения.

Во многих работах было убедительно продемонстрировано, что наличие кист в структуре неврином достоверно не связано с их псевдопрогрессированием [7, 56, 115, 130, 200]. В отдельных исследованиях кистозные невриномы чаще и более выраженно уменьшались в размерах, по сравнению с солидных неврином [81, 99, 208].

Проанализировав интенсивность МР-сигнала неврином на МРТ исследовании, выполненном до лечения, C.Y. Huang et al. установили, что более высокие ее значения на Т2-ВИ и Т1-СЕ связаны с уменьшением размеров опухолей после радиохирургического лечения [81]. Значения ADC коррелировали с ответом неврином и менингиом на лечение [45, 176, 177, 208]. Невриномы, увеличивающиеся после лечения в размерах, имели более низкие значения коэффициента диффузии [176, 208]. Параметр диффузионно-тензорной МРТ - фракционная анизотропия - ассоциирован с ответом менингиом на SRS, его низкие значения, по данным D.H. Cesme et al., соответствовали уменьшению опухолей после SRS [45, 177].

В двух работах было отмечено, что параметры Т1 перфузии мозга (DCE) потенциально могут служить прогностическими факторами ответа как менингиом, так и неврином на SRS [23, 85]. Однако данная

последовательность сканирования практически не применяется в рутинной клинической практике.

Опубликованные работы предоставляют достаточно ограниченное количество данных о признаках МРТ семиотики для прогнозирования ответа и псевдопрогрессирования ПВО после БЯБ. К тому же все исследования сосредоточены на одном из типов ПВО, что при сложности их дифференциальной диагностики снижает клиническое применение их результатов.

Выводы по разделу 1.2

Визуальные признаки МРТ во многих случаях позволяют провести дифференциальную диагностику ПВО. Наличие атипичных проявлений, схожесть визуальных признаков ПВО, неравномерность встречаемости различных типов опухолей данной группы затрудняют их дифференциацию. Наиболее сложными представляются ситуации дифференциальной диагностики СФО и менингиом, а также Мз и Мд.

Визуальные признаки имеют ограниченное значение для прогнозирования роста опухолей и их ответа на БЯБ. Исследования, посвященные прогнозированию, сосредоточены на одном из типов ПВО, что при сложности дифференциальной диагностики по данным МРТ и ограниченном применении биопсии затрудняет использование их результатов в клинической практике.

1.3 Дифференциально-диагностические и прогностические возможности

радиомики при ПВО

1.3.1 Радиомический анализ

Интерпретация данных медицинской визуализации традиционно основана на качественной или полуколичественной оценке, в то же время количественные параметры медицинских изображений могут повысить точность диагностики и быть основой для прогнозирования течения и результатов лечения заболеваний [68, 104, 156].

В последние годы сформировалось новое направление в высокотехнологическом анализе и количественном описании медицинских изображений - радиомика [121, 138, 186, 196]. Радиомика базируется на постулате, что медицинские изображения достаточно полно передают фенотип изменений, который в свою очередь является отображением генотипических особенностей [34, 69, 121, 144, 173, 218]. Использование количественных параметров медицинских изображений с нахождением корреляции между ними и клиническими данными на основе статистического моделирования является практической реализацией радиомики [25, 27, 38, 67, 96, 104, 106, 219]. Радиомика, предоставляя дополнительные данные как для дифференциальной диагностики, так и для определения прогноза заболевания, способна обеспечить персонализированные критерии для принятия решений о тактике ведения пациентов с первичными внемозговыми опухолями [43, 193].

Радиомика включает в себя несколько последовательных этапов: сбор и предварительная обработка изображений, сегментация опухоли, извлечение параметров из сегментированной опухоли и построение дифференциально-диагностических или прогностических моделей, а также

их валидационная проверка [104, 120]. Для извлечения количественных характеристик для радиомического анализа традиционно используются гистограммный и текстурный анализы сегментированной области интереса [101, 154].

Часто материал для радиомического анализа получают из различных учреждений с использованием разных параметров сканирования и применением разных протоколов реконструкции изображений, что может сказаться на конечном результате [120, 172].

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Суровцев Евгений Николаевич, 2024 год

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Бывальцев, В.А. Диффузионно-взвешенная магнитно-резонансная томография в дифференциальной диагностике доброкачественных и злокачественных опухолей головного мозга / В.А. Бывальцев, А.П. Дергилев, А.И. Кичигин [и др.] // Современные проблемы науки и образования. - 2020. - № 3. - С. 122. doi: 10.17513/spno.29867.

2. Власов, В.В. Введение в доказательную медицину / В.В. Власов. - М.: МедиаСфера, 2001. - 392 с.

3. Голанов, А.В. Изменение парадигмы лечения нейрохирургических пациентов в эпоху стереотаксического облучения. К 15-летию нейрорадиохирургии в России / А.В. Голанов, Н.А. Антипина, В.В. Костюченко [и др.] // Вопросы нейрохирургии имени Н.Н. Бурденко. - 2021. - № 85(5). - С. 48-56. doi: 10.17116/neiro20218505148.

4. Заболотный, Р.А. Комплексное лечение больных с парасагиттальными менингиомами / Р.А. Заболотный, А.В. Федянин, У.А. Юлчиев // Вопросы нейрохирургии имени Н.Н. Бурденко. - 2019. - № 83(4). - С. 121-125. doi: 10.17116/neiro201983041121.

5. Зуев, С.Е. История развития методов лечения менингиом основания черепа / С.Е. Зуев, А.С. Токарев // Нейрохирургия. - 2021. - № 23(3). - С. 93-103. doi: 10.17650/1683- 329.

6. Ильялов, С.Р. Внутриканальные вестибулярные шванномы. Наблюдение, радиохирургия или микрохирургия - что выбрать? / С.Р. Ильялов, А.В. Голано, С.М. Банов // Нейрохирургия. - 2020. - № 22(3). - С. 102-109. doi: 10.17650/16833295-2020-22-3-102-109.

7. Ильялов, С.Р. Результаты радиохирургии солидных и кистозных вестибулярных шванном / С.Р. Ильялов, С.М. Банов, А.В. Голанов [и др.] // Российский нейрохирургический журнал им. профессора А.Л. Поленова. - 2021. - № 13(3). - С. 19-25.

8. Ильялов, С.Р. Сохранение функции лицевого нерва при стереотаксической радиохирургии опухолей мостомозжечковой цистерны / С.Р. Ильялов, К.М. Квашнин, К.Е. Медведева [и др.] // Нейрохирургия. - 2021. - № 23(2). - С. 57-65. doi: 10.17650/1683-3295-2021-23-2-57-65.

9. Капишников, А.В. Магнитно-резонансная томография первичных внемозговых опухолей: проблемы диагностики и перспективы радиомики / А.В. Капишников, Е.Н. Суровцев, Ю.Д. Удалов // Медицинская радиология и радиационная безопасность. - 2022. - Т. 67. - № 4. - С. 49-56. doi: 10.33266/10246177-2022-67-4-49-56.

10. Каримов, Ж.М. Перифокальный отек при менингиомах головного мозга / Ж.М. Каримов // Научно-практический журнал «Здравоохранение Кыргызстана». - 2020. - № 1. - С. 82.

11. Кичигин, А.И. Диффузионновзвешенная магнитно-резонансная томография как предиктор пролиферативного потенциала опухолей центральной нервной системы / А.И. Кичигин, А.П. Дергилев, В.А. Бывальцев // Сибирский медицинский вестник. - 2021. - № 2. - С. 24-28. doi: 10.31549/2541-8289-2021-2-24-28.

12. Коневский, В.В. Повышение эффективности анализа изображений МРТ головного мозга с использованием отбора признаков / В.В. Коневский, А.В. Благов, А.В. Гайдель [и др.] // Компьютерная оптика. - 2022. - № 46(4). - С. 621627. doi: 10.18287/2412-6179-CO-1040

13. Котельников, Г.П. Доказательная медицина. Научно-обоснованная медицинская практика: монография / Г.П. Котельников, А.С. Шпигель; МЗ РФ, ГБОУ ВПО СамГМУ. - 2-е изд., перераб. и доп. - М.: ГОЭТАР-Медиа, 2012. - 239 с.

14. Медицинская информатика: Учебник / И.П. Королюк. - 2 изд., перераб. и доп. - Самара: Офорт; ГБОУ ВПО «СамГМУ», 2012. - 244 с.

15. Назаренко, А.В. Лучевая терапия в лечении больных менингеальной гемангиоперицитомой (солитарной фиброзной) опухолью твердой мозговой оболочки / А.В. Назаренко, Т.Н. Борисова, Д.С. Романов [и др.] // Медицинский алфавит. - 2020. - № (8). - С. 40-46. doi: 10.33667/2078-5631.

16. Осборн, А.Г. Лучевая диагностика. Головной мозг: перевод 3-го изд. / А.Г. Осборн, К.Л. Зальцман, М.Д. Завери; пер. с англ. Д.И. Волобуев. - Москва: Изд-во Панфилова, 2018. - 1197 с.

17. Пустовой, С.В. Сложности клинической и нейровизуализационной диагностики тригеминальных шванном, растущих из гассерова узла / С.В. Пустовой, Л.Н. Маслова, С.С. Кияшко [и др.] // Российский нейрохирургический журнал им. профессора А.Л. Поленова. - 2021. - №13(4). - С. 78-84.

18. Середенко Е.В. Лучевая диагностика опухолей мозговых оболочек / Е.В. Середенко, Ю.О. Глазкова // Новообразование. - 2020. - №12(4). - С. 145-157. doi: 10.26435/neoplasm.v12i4.352.

19. Халафян, А.А. Statistica 6: статистический анализ данных. Учебное пособие / А.А. Халафян. - М.: Бином-Пресс, 2008. - 512 с.

20. Холин, А.В. Магнитно-резонансная томография при заболеваниях и травмах центральной нервной системы / А.В. Холин. - М.: МЕДпресс-информ, 2017. - 256 с.

21. Шиманский, В.Н. Злокачественная опухоль оболочек периферических нервов, развившаяся из слухового нерва: случай из практики и обзор литературы / В.Н. Шиманский, К.В. Шевченко, М.В. Рыжова [и др.] // Вопросы нейрохирургии. - 2017. - № 81(4). - С. 95- 100. doi: 10.17116/neiro201781495-100.

22. Ырысов, К.Б. Сохранение функции лицевого нерва после резекции вестибулярной шванномы / К.Б. Ырысов, М.М. Мамытов, Р.М. Кадыров [и др.] // Вестник неврологии, психиатрии и нейрохирургии. - 2022. - № 2. doi: 10.33920/med-01-2202-02.

23. Abdallah, A. Early stage T1-weighted perfusion magnetic resonance imaging: a factor that predicts local control response in patients with meningioma who underwent gamma-knife radiosurgery / A. Abdallah, M.H. Seyithanoglu, P.M. Gundag [et al.] // Neurol Res. - 2022; Dec. - Vol. 44(12). - Р. 1113-1121. doi: 10.1080/01616412.2022.2112377.

24. Abou-Al-Shaar, H. Assessment of costs in open surgery and stereotactic radiosurgery for vestibular schwannomas / H. Abou-Al-Shaar, M.A. Azab, M. Karsy

[et al.] // J Neurosurg. - 2018; Oct. - Vol. 131(2). - P. 561-568. doi: 10.3171/2018.4.JNS18365.

25. Abrol, S. Radiomic phenotyping in brain cancer to unravel hidden information in medical images / S. Abrol, A. Kotrotsou, A. Salem [et al.] // Top Magn Reson Imaging. - 2017; Feb. - Vol. 26(1). - P. 43-53. doi: 10.1097/RMR.0000000000000117.

26. Adeli, A. Prediction of brain invasion in patients with meningiomas using preoperative magnetic resonance imaging / A. Adeli, K. Hess, C. Mawrin [et al.] // Oncotarget. - 2018. - Vol. 9(89). - P. 35974-35982. doi: 10.18632/oncotarget.26313.

27. Aerts, H.J. The Potential of radiomic-based phenotyping in precision medicine: a review / H.J. Aerts // JAMA Oncol. - 2016. - Vol. 2(12). - P. 1636-1642. doi:10.1001/jamaoncol.2016.2631.

28. Agafonova, Y.D. Meningioma detection in mr images using convolutional neural network and computer vision methods / Y.D. Agafonova, A.V. Gaidel, E.N. Surovtsev [et al.] // J of Biomedical Photonics & Eng. - 2020. - № 6(3). - P. 030301-1 - 0303015. doi:10.18287/JBPE20.06.030301.

29. Alatriste-Martinez, S. Linear Accelerator-Based Radiosurgery of Grade I Intracranial Meningiomas / S. Alatriste-Martinez, S. Moreno-Jiménez, G.A. Gutiérrez-Aceves [et al.] // World Neurosurg X. - 2019 - № 3. - P. 100027. doi: 10.1016/j.wnsx.2019.100027.

30. Amelot, A. Natural history of cavernous sinus meningiomas / A. Amelot, R. van Effenterre, M. Kalamarides [et al.] // J Neurosurg. - 2018. - Vol. 130(3). - P. 1-8. doi: 10.3171/2017.7.JNS17662.

31. Ammari, S. Influence of Magnetic Field Strength on Magnetic Resonance Imaging Radiomics Features in Brain Imaging, an In Vitro and In Vivo Study / S. Ammari, S. Pitre-Champagnat, L. Dercle [et al.] // Front Oncol. - 2021. - № 10. - P. 541663. doi: 10.3389/fonc.2020.541663.

32. Amoo, M. Meningioma in the elderly / M. Amoo, J. Henry, M. Farrell [et al.] // Neurooncol Adv. - 2023; Jun. - Vol. 5(Suppl 1). - P. i13-i25. doi: 10.1093/noajnl/vdac107.

33. Arita, K. Precision of preoperative diagnosis in patients with brain tumor - A prospective study based on "top three list" of differential diagnosis for 1061 patients / K. Arita, M. Miwa, M. Bohara [et al.] // Surg Neurol Int. - 2020; Mar. - № 11. - P. 55. doi: 10.25259/SNI_5_2020.

34. Avanzo, M. Beyond imaging: The promise of radiomics / M. Avanzo, J. Stancanello, I. El Naqa // Phys Med. - 2017. - Vol. 38. - P. 122-139. doi:10.1016/j.ejmp.2017.05.071.

35. Bal, J. Management of non-vestibular schwannomas in adult patients: a systematic review and consensus statement on behalf of the EANS skull base section. Part I: oculomotor and other rare non-vestibular schwannomas (I, II, III, IV, VI) / J. Bal, M. Bruneau, M. Berhouma [et al.] // Acta Neurochir (Wien). - 2022; Feb. - Vol. 164(2). - P. 285-297. doi: 10.1007/s00701-021-05048-y.

36. Behbahani, M. A prospective study of the natural history of incidental meningioma - Hold your horses! / M. Behbahani, G.O. Skeie, G.E. Eide [et al.] // Neurooncol Pract. - 2019; Dec. - Vol. 6(6). - P. 438-450. doi: 10.1093/nop/npz011.

37. Berhouma, M. Pathogenesis of peri-tumoral edema in intracranial meningiomas / M. Berhouma, T. Jacquesson, E. Jouanneau [et al.] // Neurosurg Rev. - 2019; Mar. -Vol. 42(1). - P. 59-71. doi: 10.1007/s10143-017-0897-x.

38. Bi, W.L. Artificial intelligence in cancer imaging: Clinical challenges and applications / W.L. Bi, A. Hosny, M.B. Schabath [et al.] // CA Cancer J Clin. -2019; Mar. - Vol. 69(2). - P. 127-157. doi: 10.3322/caac.21552.

39. Bin Alamer, O. Stereotactic radiosurgery in the management of petroclival meningiomas: a systematic review and meta-analysis of treatment outcomes of primary and adjuvant radiosurgery / O. Bin Alamer, P. Palmisciano, A.N. Mallela [et al.] // J Neurooncol. - 2022; Apr. - Vol. 157(2). - P. 207-219. doi: 10.1007/s11060-021-03934-0.

40. Bodalal, Z. Radiogenomics: bridging imaging and genomics / Z. Bodalal, S. Trebeschi, T.D.L. Nguyen-Kim [et al.] // Abdom Radiol (NY). - 2019; Jun. - Vol. 44(6). - P. 1960-1984. doi: 10.1007/s00261-019-02028-w.

41. Borsetto, D. When Should We Stop Scanning Older Patients with Vestibular Schwannomas? / D. Borsetto, J. Gair, O. Kenyon [et al.] // J Neurol Surg B Skull Base. - 2019 Aug. - Vol. 80(4). - P. 333-337. doi: 10.1055/s-0038-1676820.

42. Breivik, C.N. Conservative management or gamma knife radiosurgery for vestibular schwannoma: tumor growth, symptoms, and quality of life / C.N. Breivik, R.M. Nilsen, E. Myrseth [et al.] // Neurosurgery. - 2013. - Vol. 73(1). - P. 48-56; discussion 56-7. doi: 10.1227/01.neu.0000429862.50018.b9.

43. Brunasso, L. A Spotlight on the Role of Radiomics and Machine-Learning Applications in the Management of Intracranial Meningiomas: A New Perspective in Neuro-Oncology: A Review / L. Brunasso, G. Ferini, L. Bonosi [et al.] // Life (Basel). - 2022 Apr 14. - Vol. 12(4). - P. 586. doi: 10.3390/life12040586.

44. Buch, K. Quantitative variations in texture analysis features dependent on MRI scanning parameters: A phantom model / K. Buch, H. Kuno, M.M. Qureshi [et al.] // J Appl Clin Med Phys. - 2018 Nov. - Vol. 19(6). - P. 253-264. doi: 10.1002/acm2.12482.

45. Cesme, D.H. Importance of Pre-treatment Fractional Anisotropy Value in Predicting Volumetric Response in Patients with Meningioma Treated with Gamma Knife Radiosurgery / D.H. Cesme, A. Alkan, L. Sari [et al.] // Curr Med Imaging. -2021. - Vol. 17(7). - P. 871-877. doi: 10.2174/2213335608999210128182047.

46. Chen, C. The Diagnostic Value of Radiomics-Based Machine Learning in Predicting the Grade of Meningiomas Using Conventional Magnetic Resonance Imaging: A Preliminary Study / C. Chen, X. Guo, J. Wang [et al.] // Front Oncol. -2019; Dec 6. - № 9. - P. 1338. doi: 10.3389/fonc.2019.01338.

47. Chen, T. Differentiating intracranial solitary fibrous tumor/hemangiopericytoma from meningioma using diffusion-weighted imaging and susceptibility-weighted imaging / T. Chen, B. Jiang, Y. Zheng [et al.] // Neuroradiology. - 2020 Feb. - Vol. 62(2). - P. 175-184. doi: 10.1007/s00234-019-02307-9.

48. Chu, H. Value of MRI Radiomics Based on Enhanced T1WI Images in Prediction of Meningiomas Grade / H. Chu, X. Lin, J. He [et al.] // Acad Radiol. - 2021; May. -Vol. 28(5). - P. 687-693. doi: 10.1016/j.acra.2020.03.034.

49. Claus, E.B. Epidemiology of intracranial meningioma / E.B. Claus, M.L. Bondy, J.M. Schildkraut [et al.] // Neurosurgery. - 2005. - Vol. 57(6). - P. 1088-1095. doi:10.1227/01.neu.0000188281.91351.b9.

50. Cohen-Inbar, O. Nervous System Hemangiopericytoma / O. Cohen-Inbar // Can J Neurol Sci. - 2020; Jan. - Vol. 47(1). - P. 18-29. doi: 10.1017/cjn.2019.311.

51. Cohen-Inbar, O. Stereotactic radiosurgery for intracranial hemangiopericytomas: a multicenter study / O. Cohen-Inbar, C.C. Lee, S.H. Mousavi [et al.] // J Neurosurg. -2017; Mar. - Vol. 126(3). - P. 744-754. doi: 10.3171/2016.1.JNS152860.

52. Combs, S.E. Long-term outcome after highly advanced single-dose or fractionated radiotherapy in patients with vestibular schwannomas - pooled results from 3 large German centers / S.E. Combs, C. Engelhard, C. Kopp [et al.] // Radiother Oncol. - 2015; Mar. - Vol. 114(3). - P. 378-83. doi: 10.1016/j.radonc.2015.01.011.

53. De Sanctis, P. Communicating hydrocephalus after radiosurgery for vestibular schwannomas: does technique matter? A systematic review and meta-analysis / P. De Sanctis, S. Green, I. Germano // J Neurooncol. - 2019; Nov. - Vol. 145(2). - P. 365373. doi: 10.1007/s11060-019-03305-w.

54. De Stefano, N. MAGNIMS recommendations for harmonization of MRI data in MS multicenter studies / N. De Stefano, M. Battaglini, D. Pareto [et al.] // Neuroimage Clin. - 2022; Feb. - № 34. - P. 102972. doi: 10.1016/j.nicl.2022.102972.

55. Delgado-López, P.D. Volumetric growth rate of incidental asymptomatic meningiomas: a single-center prospective cohort study / P.D. Delgado-López, A. Montalvo-Afonso, J. Martín-Alonso [et al.] // Acta Neurochir (Wien). - 2021; Jun. -Vol. 163(6). - P. 1665-1675. doi: 10.1007/s00701-021-04815-1.

56. Ding, K. Meta-analysis of tumor control rates in patients undergoing stereotactic radiosurgery for cystic vestibular schwannomas / K. Ding, E. Ng, P. Romiyo [et al.] // Clin Neurol Neurosurg. - 2020; Jan. - № 188. - P. 105571. doi: 10.1016/j.clineuro.2019.105571.

57. Dong, J. Differential Diagnosis of Solitary Fibrous Tumor/Hemangiopericytoma and Angiomatous Meningioma Using Three-Dimensional Magnetic Resonance

Imaging Texture Feature Model / J. Dong, M. Yu, Y. Miao [et al.] // Biomed Res Int. -2020; Dec 1. - P. 5042356. doi: 10.1155/2020/5042356.

58. Dougherty, M.C. The biological underpinnings of radiation therapy for vestibular schwannomas: Review of the literature / M.C. Dougherty, S.B. Shibata, M.R. Hansen // Laryngoscope Investig Otolaryngol. - 2021; Mar. - Vol. 6(3). - P. 458-468. doi: 10.1002/lio2.553.

59. Dunn, I.F. Congress of Neurological Surgeons Systematic Review and Evidence-Based Guidelines on the Role of Imaging in the Diagnosis and Management of Patients with Vestibular Schwannomas / I.F. Dunn, W.L. Bi, S. Mukundan [et al.] // Neurosurgery. - 2018; Feb. - Vol. 82(2). - P. E32-E34. doi: 10.1093/neuros/nyx510.

60. Ek§i, M.§. Elderly Patients with Intracranial Meningioma: Surgical Considerations in 228 Patients with a Comprehensive Analysis of the Literature / M.§. Ek§i, Q. Canbolat, A. Akba§ [et al.] // World Neurosurg. - 2019; Dec. - № 132. - P. e350-e365. doi: 10.1016/j.wneu.2019.08.150.

61. El-Abtah, M.E. Radiological Differentiation Between Intracranial Meningioma and Solitary Fibrous Tumor/Hemangiopericytoma: A Systematic Literature Review / M.E. El-Abtah, R. Murayi, J. Lee [et al.] // World Neurosurg. - 2023; Feb. - № 170. -P. 68-83. doi: 10.1016/j.wneu.2022.11.062.

62. El-Ali, A.M. Clinical metric for differentiating intracranial hemangiopericytomas from meningiomas using diffusion weighted MRI / A.M. El-Ali, V. Agarwal, A. Thomas [et al.] // Clin Imaging. - 2019. - № 54. - P. 1-5. doi:10.1016/j.clinimag.2018.10.018.

63. Fan, Y. Non-Invasive Preoperative Imaging Differential Diagnosis of Intracranial Hemangiopericytoma and Angiomatous Meningioma: A Novel Developed and Validated Multiparametric MRI-Based Clini-Radiomic Model / Y. Fan, P. Liu, Y. Li // Front Oncol. - 2022; Jan. - № 11. - P. 792521. doi: 10.3389/fonc.2021.792521.

64. Fountain, D.M. Malignant meningiomas / D.M. Fountain, A.M.H. Young, T. Santarius // Handb Clin Neurol. - 2020. - Vol. 170. - P. 245-250. doi: 10.1016/B978-0-12-822198-3.00044-6.

65. Fu, J. Initial Gamma Knife Radiosurgery for Large or Documented Growth Asymptomatic Meningiomas: Long-Term Results from a 27-Year Experience / J. Fu, L. Wu, C. Peng [et al.] // Front Oncol. - 2020. - № 10. - P. 598582. doi: 10.3389/fonc.2020.598582.

66. Germano, I.M. Congress of Neurological Surgeons Systematic Review and Evidence-Based Guidelines on the Role of Radiosurgery and Radiation Therapy in the Management of Patients with Vestibular Schwannomas. / I.M. Germano, J. Sheehan, J. Parish [et al.] // Neurosurgery. - 2018; Feb. - Vol. 82(2). - P. E49-E51. doi: 10.1093/neuros/nyx515.

67. Gihr, G.A. Histogram Profiling of Postcontrast T1-Weighted MRI Gives Valuable Insights into Tumor Biology and Enables Prediction of Growth Kinetics and Prognosis in Meningiomas / G.A. Gihr, D. Horvath-Rizea, P. Kohlhof-Meinecke [et al.] // Transl Oncol. - 2018; Aug. - Vol. 11(4). - P. 957-961. doi: 10.1016/j.tranon.2018.05.009.

68. Gillies, R.J. Radiomics Improves Cancer Screening and Early Detection / R.J. Gillies, M.B. Schabath // Cancer Epidemiol Biomarkers Prev. - 2020. - Vol. 29(12). -P. 2556-2567. doi:10.1158/1055-9965.EPI-20-0075.

69. Gillies, R.J. Radiomics: Images Are More than Pictures, They Are Data / R.J. Gillies, P.E. Kinahan, H. Hricak // Radiology. - 2016; Feb. - Vol. 278(2). - P. 563577. doi: 10.1148/radiol.2015151169.

70. Glenn, C.A. Natural history of intracranial meningiomas / C.A. Glenn, H.J. Tullos, M.E. Sughrue // Handb Clin Neurol. - 2020. - Vol. 169. - P. 205-227. doi: 10.1016/B978-0-12-804280-9.00014-7.

71. Goldbrunner, R. EANO guideline on the diagnosis and management of meningiomas / R. Goldbrunner, P. Stavrinou, M.D. Jenkinson [et al.] // Neuro Oncol. -2021; Nov. - Vol. 23(11). - P. 1821-1834. doi: 10.1093/neuonc/noab150.

72. Goldbrunner, R. EANO guideline on the diagnosis and treatment of vestibular schwannoma / R. Goldbrunner, M. Weller, J. Regis [et al.] // Neuro Oncol. - 2020; Jan. - Vol. 22(1). - P. 31-45. doi: 10.1093/neuonc/noz153.

73. Gopakumar, S. Intracranial Solitary Fibrous Tumor of the Skull Base: 2 Cases and Systematic Review of the Literature / S. Gopakumar, V.M. Srinivasan, C.C.

Hadley [et al.] // World Neurosurg. - 2021; May. - Vol. 149. - P. e345-e359. doi: 10.1016/j.wneu.2021.02.026.

74. Gul, M. Diagnostic Utility of Radiomics in Thyroid and Head and Neck Cancers / M. Gul, K.C. Bonjoc, D. Gorlin [et al.] // Front Oncol. - 2021; Jul. - № 11. - P. 639326. doi: 10.3389/fonc.2021.639326.

75. Han, Y. Meningiomas: Preoperative predictive histopathological grading based on radiomics of MRI / Y. Han, T. Wang, P. Wu [et al.] // Magn Reson Imaging. -2021; Apr. - Vol. - P. 36-43. doi: 10.1016/j.mri.2020.11.009.

76. He, K. Convolutional neural networks at constrained time cost, 2015 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) / K. He, J. Sun. -Boston, MA, USA, 2015. - P. 5353-5360, doi: 10.1109/CVPR.2015.7299173.

77. Heye, T. Reproducibility of dynamic contrast-enhanced MR imaging. Part II. Comparison of intra- and interobserver variability with manual region of interest placement versus semiautomatic lesion segmentation and histogram analysis / T. Heye, E.M. Merkle, C.S. Reiner [et al.] // Radiology. - 2013. - Vol. 266(3). - P. 812-21. doi: 10.1148/radiol. 12120255.

78. Hosny, A. Artificial intelligence in radiology / A. Hosny, C. Parmar, J. Quackenbush [et al.] // Nat. Rev. Cancer. - 2018 Aug. - Vol. 18(8). - P. 500-510. doi: 10.1038/s41568-018-0016-5.

79. Hotta, M. 11C-methionine-PET for differentiating recurrent brain tumor from radiation necrosis: radiomics approach with random forest classifier / M. Hotta, R. Minamimoto, K. Miwa // Sci Rep. - 2019. - Vol. 9(1). - P. 15666. doi: 10.1038/s41598-019-52279-2.

80. Hu, J. Machine learning-based radiomics analysis in predicting the meningioma grade using multiparametric MRI / J. Hu, Y. Zhao, M. Li [et al.] // Eur J Radiol. -2020 Oct. - Vol. 131. - P. 109251. doi: 10.1016/j.ejrad.2020.109251.

81. Huang, CY. Quantification of tumor response of cystic vestibular schwannoma to Gamma Knife radiosurgery by using artificial intelligence / C.Y. Huang, S.J. Peng, H.M. Wu [et al.] // J. Neurosurg. - 2021; Oct. - P. 1-9. doi: 10.3171/2021.4.JNS203700.

82. Huang, R.Y. International Consortium on Meningiomas. Imaging and diagnostic advances for intracranial meningiomas / R.Y. Huang, W.L. Bi, B. Griffith [et al.] // Neuro Oncol. - 2019. - Vol. 21(1). - P. i44-i61. doi: 10.1093/neuonc/noy143.

83. Huang, R.Y. Proposed response assessment and endpoints for meningioma clinical trials: report from the Response Assessment in Neuro-Oncology Working Group / R.Y. Huang, W.L. Bi, M. Weller [et al.] // Neuro Oncol. - 2019; Jan. - Vol. 21(1). - P. 26-36. doi: 10.1093/neuonc/noy137.

84. Hunter, J.B. Single Institutional Experience with Observing 564 Vestibular Schwannomas: Factors Associated with Tumor Growth / J.B. Hunter, D.O. Francis, B.P. O'Connell [et al.] // Otol Neurotol. - 2016; Dec. - Vol. 37(10). - P. 1630-1636. doi: 10.1097/MAO.0000000000001219.

85. Hwang, I. Response prediction of vestibular schwannoma after gamma-knife radiosurgery using pretreatment dynamic contrast-enhanced MRI: a prospective study / I. Hwang, S.H. Choi, J.W. Kim [et al.] // Eur Radiol. - 2022; Jun. - Vol. 32(6). - P. 3734-3743. doi: 10.1007/s00330-021-08517-1.

86. Ikawa, F. Review of Current Evidence Regarding Surgery in Elderly Patients with Meningioma / F. Ikawa, Y. Kinoshita, M. Takeda [et al.] // Neurol Med Chir (Tokyo). - 2017; Oct. - Vol. 57(10). - P. 521-533. doi: 10.2176/nmc.ra.2017-0011.

87. Islim, A.I. Treatment Outcomes of Incidental Intracranial Meningiomas: Results from the IMPACT Cohort / A.I. Islim, M. Mohan, R.D.C. Moon [et al.] // World Neurosurg. - 2020; Jun. - Vol. 138. - P. e725-e735. doi: 10.1016/j.wneu.2020.03.060.

88. Itoyama, T. Whole Tumor Radiomics Analysis for Risk Factors Associated with Rapid Growth of Vestibular Schwannoma in Contrast-Enhanced T1-Weighted Images / T. Itoyama, T. Nakaura, T. Hamasaki [et al.] // World Neurosurg. - 2022; Oct. - Vol. 166. - P. e572-e582. doi: 10.1016/j.wneu.2022.07.058.

89. Iwai, Y. Surgery after radiosurgery for acoustic neuromas: surgical strategy and histological findings / Y. Iwai, K. Yamanaka, K. Yamagata [et al.] // Neurosurgery. -2007; Feb. - Vol. 60(2 Suppl 1). - P. ONS75-82; discussion ONS82. doi: 10.1227/01.

90. Jadi, K.D. Long-term follow-up of incidentally discovered meningiomas / K.D. Jadid, M. Feychting, J. Hoijer [et al.] // Acta Neurochir (Wien). - 2015. - Vol. 157(2).

- P. 225-30; discussion 230. doi: 10.1007/s00701-014-2306-3.

91. Jain, R. How Far Are We from Using Radiomics Assessment of Gliomas in Clinical Practice? / R. Jain, Y.W. Lui // Radiology. - 2018; Dec. - Vol. 289(3). - P .807-808. doi: 10.1148/radiol.2018182033.

92. Jakubeit, T. Single-fraction stereotactic radiosurgery versus microsurgical resection for the treatment of vestibular schwannoma: a systematic review and metaanalysis / T. Jakubeit, S. Sturtz, D. Sow [et al.] // Syst Rev. - 2022; Dec. - Vol. 11(1).

- P. 265. doi: 10.1186/s13643-022-02118-9.

93. Jo, K.W. Treatment modalities and outcomes for asymptomatic meningiomas / K.W. Jo, C.H. Kim, D.S. Kong [et al.] // Acta Neurochir (Wien). - 2011 Jan. - Vol. 153(1). - P. 62-67; discussion 67. doi: 10.1007/s00701-010-0841-0.

94. Julia-Sape, M. Comparison between neuroimaging classifications and histopathological diagnoses using an international multicenter brain tumor magnetic resonance imaging database / M. Julia-Sape, D. Acosta, C. Majos [et al.] // J Neurosurg. - 2006 Jul. - Vol. 105(1). - P. 6-14. doi: 10.3171/jns.2006.105.1.6.

95. Kabashi, S. The Role of Magnetic Resonance Imaging (MRI) in Diagnostics of Acoustic Schwannoma / S. Kabashi, M.S. Ugurel, K. Dedushi [et al.] // Acta Inform Med. - 2020; Dec. - Vol. 28(4). - P. 287-291. doi: 10.5455/aim.2020.28.287-291.

96. Kawahara, Y. Prediction of high-grade meningioma by preoperative MRI assessment / Y. Kawahara, M. Nakada, Y. Hayashi [et al.] // J Neurooncol. - 2012; May. - Vol. 108(1). - P. 147-52. doi: 10.1007/s11060-012-0809-4.

97. Ke, C. Differentiation Between Benign and Nonbenign Meningiomas by Using Texture Analysis from Multiparametric MRI / C. Ke, H. Chen, X. Lv [et al.] // J Magn Reson Imaging. - 2020; Jun. - Vol. 51(6). - P. 1810-1820. doi: 10.1002/jmri.26976.

98. Killeen, D.E. Vestibular Schwannoma Tumor Size and Growth Rate Predict Response with Gamma Knife Stereotactic Radiosurgery / D.E. Killeen, A.M. Tolisano, B. Isaacson [et al.] // J Neurol Surg B Skull Base. - 2020; Oct. - Vol. 83(1). - P .1118. doi: 10.1055/s-0040-1716677.

99. Kim, J.H. Predictive Factors of Unfavorable Events After Gamma Knife Radiosurgery for Vestibular Schwannoma / J.H. Kim, H.H. Jung, J.H. Chang [et al.] // World Neurosurg. - 2017; Nov. - № 107. - P. 175-184. doi: 10.1016/j.wneu.2017.07.139.

100. Kim, K.H. Clinical and radiological outcomes of proactive Gamma Knife surgery for asymptomatic meningiomas compared with the natural course without intervention / K.H. Kim, S.J. Kang J.W. Choi [et al.] // J Neurosurg. - 2018; May. - P. 1-10. doi: 10.3171/2017.12.JNS171943.

101. Kirchmann, M. Ten-Year Follow-up on Tumor Growth and Hearing in Patients Observed with an Intracanalicular Vestibular Schwannoma / M. Kirchmann, K. Karnov, S. Hansen [et al.] // Neurosurgery. - 2017. - Vol. 80(1). - P. 49-56. doi:10.1227/NEU.0000000000001414.

102. Kirkpatrick, J.P. The radiosurgery fractionation quandary: single fraction or hypofractionation? / J.P. Kirkpatrick, S.G. Soltys, S.S. Lo [et al.] // Neuro Oncol. -2017; Apr 1. - Vol. 19(2). - P. ii38-ii49. doi: 10.1093/neuonc/now301.

103. Koos, W.T. Neurotopographic considerations in the microsurgical treatment of small acoustic neurinomas / W.T. Koos, J.D. Day, C. Matula [et al.] // J Neurosurg. -1998. - Vol. 88(3). - P. 506-512. doi:10.3171/jns.1998.88.3.0506.

104. Lambin, P. Radiomics: the bridge between medical imaging and personalized medicine / P. Lambin, R.T.H. Leijenaar, T.M. Deist [et al.] // Nat Rev Clin Oncol. -2017 Dec. - Vol. 14(12). - P. 749-762. doi: 10.1038/nrclinonc.2017.141.

105. Langenhuizen, P.P.J.H. Prediction of transient tumor enlargement using MRI tumor texture after radiosurgery on vestibular schwannoma / P.P.J.H. Langenhuizen, S.H.P. Sebregts, S. Zinger [et al.] // Med Phys. - 2020; Apr. - Vol. 47(4). - P. 16921701. doi: 10.1002/mp.14042.

106. Larue, R.T. Quantitative radiomics studies for tissue characterization: a review of technology and methodological procedures / R.T. Larue, G. Defraene, D. de Ruysscher [et al.] // Br J Radiol. - 2017. - Vol. 90(1070). - P. 20160665. doi: 10.1259/bjr.20160665.

107. Laukamp, K.R. Accuracy of Radiomics-Based Feature Analysis on Multiparametric Magnetic Resonance Images for Noninvasive Meningioma Grading / K.R. Laukamp, G. Shakirin, B. Baeßler [et al.] // World Neurosurg. - 2019; Dec. - № 132. - P. te366-e390. doi: 10.1016/j.wneu.2019.08.148.

108. Laviv, Y. Hypervascular Lesions of the Cerebellopontine Angle: The Relevance of Angiography as a Diagnostic and Therapeutic Tool and the Role of Stereotactic Radiosurgery in Management. A Comprehensive Review / Y. Laviv, A. Thomas, E.M. Kasper // World Neurosurg. - 2017; Apr. - № 100. - P. 100-117. doi: 10.1016/j.wneu.2016.12.091.

109. Lee, C.C. Stereotactic Radiosurgery for Benign (World Health Organization Grade I) Cavernous Sinus Meningiomas-International Stereotactic Radiosurgery Society (ISRS) Practice Guideline: A Systematic Review / C.C. Lee, D.M. Trifiletti, A. Sahgal [et al.] // Neurosurgery. - 2018; Dec. - Vol. 83(6). - P. 1128-1142. doi: 10.1093/neuros/nyy009.

110. Lee, Y.S. Molecular characteristics of meningiomas / Y.S. Lee, Y.S. Lee // J Pathol Transl Med. - 2020; Jan. - Vol. 54(1). - P. 45-63. doi: 10.4132/jptm.2019.11.05.

111. Leroy, H.A. Radiosurgery and fractionated radiotherapy for cavernous sinus meningioma: a systematic review and meta-analysis / H.A. Leroy, C. Tuleasca, N. Reyns [et al.] // Acta Neurochir (Wien). - 2018; Dec. - Vol. 160(12). - P. 2367-2378. doi: 10.1007/s00701-018-3711-9.

112. Li, J. Malignant Transformation in Vestibular Schwannoma: Clinical Study with Survival Analysis / J. Li, Q. Wang, M. Zhang [et al.] // Front Oncol. - 2021; Apr. - № 11. - P. 655260. doi: 10.3389/fonc.2021.655260.

113. Li, X. Meningioma grading using conventional MRI histogram analysis based on 3D tumor measurement / X. Li, Y. Miao, L. Han [et al.] // Eur J Radiol. - 2019; Jan. -№ 110. - P. 45-53. doi: 10.1016/j.ejrad.2018.11.016.

114. Li, X. Presurgical differentiation between malignant haemangiopericytoma and angiomatous meningioma by a radiomics approach based on texture analysis / X. Li,

Y. Lu, J. Xiong [et al.] // J Neuroradiol. - 2019; Sep. - Vol. 46(5). - P. 281-287. doi: 10.1016/j.neurad.2019.05.013.

115. Lim, S.H. Long-Term Outcomes of Gamma Knife Radiosurgery for Cystic Vestibular Schwannomas / S.H. Lim, C.K. Park, B.J. Park [et al.] // World Neurosurg. - 2019; Dec. - № 132. - P. e34-e39. doi: 10.1016/j.wneu.2019.09.009.

116. Lin, B.J. Correlation between magnetic resonance imaging grading and pathological grading in meningioma / B.J. Lin, K.N. Chou, H.W. Kao [et al.] // J Neurosurg. - 2014; Nov. - Vol. 121(5). - P. 1201-1208. doi: 10.3171/2014.7.JNS132359.

117. Lin, E.P. The Management and Imaging of Vestibular Schwannomas / E.P. Lin, B.T. Crane // AJNR Am J Neuroradiol. - 2017. - Vol. 38(11). - P. 2034-2043. doi: 10.3174/ajnr.A5213.

118. Lippitz, B.E. Ten-year follow-up after Gamma Knife radiosurgery of meningioma and review of the literature / B.E. Lippitz, J.Jr. Bartek, T. Mathiesen [et al.] // Acta Neurochir (Wien). - 2020 Sep. - Vol. 162(9). - P. 2183-2196. doi: 10.1007/s00701-020-04350-5.

119. Litvin, A.A. Radiomics and Digital Image Texture Analysis in Oncology (Review) / A.A. Litvin, D.A. Burkin, A.A. Kropinov [et al.] // Sovrem Tekhnologii Med. - 2021. - Vol. 13(2). - P. 97-104. doi: 10.17691/stm2021.13.2.11.

120. Liu, Z. The Applications of Radiomics in Precision Diagnosis and Treatment of Oncology: Opportunities and Challenges / Z. Liu, S. Wang, D. Dong [et al.] // Theranostics. - 2019; Feb. - Vol. 9(5). - P. 1303-1322. doi: 10.7150/thno.30309.

121. Lohmann, P. Radiomics in neuro-oncology: Basics, workflow, and applications / P. Lohmann, N. Galldiks, M. Kocher [et al.] // Methods. - 2021; Apr. - № 188. - P. 112-121. doi: 10.1016/j .ymeth.2020.06.003.

122. Loken, E. Advanced Meningioma Imaging / E. K. Loken, R. Y. Huang // Neurosurgery clinics of North America. - 2023. - Vol. 34(3). - P. 335-345. doi: 10.1016/j.nec.2023.02.015.

123. Lottin, M. Quoi de neuf dans la prise en charge des tumeurs fibreuses solitaires/hémangiopéricytomes des méninges? [What's new in the management of

meningeal solitary fibrous tumor/hemangiopericytoma?] / M. Lottin, A. Escande, M. Peyre [et al.] // Bull Cancer. - 2020; Dec. - Vol. 107(12). - P. 1260-1273. French. doi: 10.1016/j.bulcan.2020.09.011.

124. Louis, D.N. The 2021 WHO Classification of Tumors of the Central Nervous System: a summary / D.N. Louis, A. Perry, P. Wesseling [et al.] // Neuro Oncol. -2021; Aug. - Vol. 23(8). - P. 1231-1251. doi: 10.1093/neuonc/noab106.

125. Lu, Y. The diagnostic value of texture analysis in predicting WHO grades of meningiomas based on ADC maps: an attempt using decision tree and decision forest / Y. Lu, L. Liu, S. Luan [et al.] // Eur Radiol. - 2019; Mar. - Vol. 29(3). - P. 1318-1328. doi: 10.1007/s00330-018-5632-7.

126. Lu, Z. Apparent diffusion coefficient values in differential diagnosis and prognostic prediction of solitary of fibrous tumor/hemangiopericytoma (WHOII) and atypical meningioma / Z. Lu, Z. You, D. Xie [et al.] // Technol Health Care. - 2019. -Vol. 27(2). - P. 137-147. doi:10.3233/THC-181447

127. Mahboubi, H. CyberKnife for Treatment of Vestibular Schwannoma: A Metaanalysis / H. Mahboubi, R. Sahyouni, O. Moshtaghi [et al.] // Otolaryngol Head Neck Surg. - 2017; Jul. - Vol. 157(1). - P. 7-15. doi: 10.1177/0194599817695805.

128. Mama, N. MR imaging of intracranial hemangiopericytomas / N. Mama, A.A. Ben, I. Hasni [et al.] // J Neuroradiol. - 2014; Dec. - Vol. 41(5). - P. 296-306. doi: 10.1016/j.neurad.2013.10.007.

129. Marchetti, M. Stereotactic Radiosurgery for Intracranial Noncavernous Sinus Benign Meningioma: International Stereotactic Radiosurgery Society Systematic Review, Meta-Analysis and Practice Guideline / M. Marchetti, A. Sahgal, A.A.F. De Salles [et al.] // Neurosurgery. - 2020; Oct. - Vol. 87(5). - P. 879-890. doi: 10.1093/neuros/nyaa169.

130. Massaad, E. Equivalent Efficacy and Safety of Radiosurgery for Cystic and Solid Vestibular Schwannomas: A Systematic Review / E. Massaad, N. Hamidi, J. Goetz [et al.] // World Neurosurg. - 2021; Feb. - № 146. - P. 322-331.e1. doi: 10.1016/j.wneu.2020.11.040.

131. Meng, Y. Preoperative radiologic characters to predict hemangiopericytoma from angiomatous meningioma / Y. Meng, W. Chaohu, L. Yi [et al.] // Clin Neurol Neurosurg. - 2015 Nov. - № 138. - P. 78-82. doi: 10.1016/j.clineuro.2015.08.005.

132. Millward, C.P. Clinical Presentation and Prognosis / C.P. Millward, S. Keshwara, A.I. Islim [et al.] // Adv Exp Med Biol. - 2023. - № 1416. - P. 5-20. doi: 10.1007/978-3-031-29750-2_2.

133. Morin, O. Integrated models incorporating radiologic and radiomic features predict meningioma grade, local failure, and overall survival / O. Morin, W.C. Chen,

F. Nassiri [et al.] // Neurooncol Adv. - 2019; May-Dec. - Vol. 1(1). - P. vdz011. doi: 10.1093/noajnl/vdz011.

134. Nagai Yamaki, V. Dural-based lesions: is it a meningioma? / V. Nagai Yamaki, L.F. de Souza Godoy, G. Alencar Bandeira [et al.] // Neuroradiology. - 2021 Aug. -Vol. 63(8). - P. 1215-1225. doi: 10.1007/s00234-021-02632-y.

135. Nakasu, S. Natural History of Meningiomas: Review with Meta-analyses / S. Nakasu, Y. Nakasu // Neurol Med Chir (Tokyo). - 2020; Mar. - Vol. 60(3). - P. 109120. doi: 10.2176/nmc.ra.2019-0213.

136. Nasi, D. Early life-threating enlargement of a vestibular schwannoma after gamma knife radiosurgery / D. Nasi, E. Zunarelli, A. Puzzolante [et al.] // Acta Neurochir (Wien). - 2020. - Vol. 162(8). - P. 1977-1982. doi: 10.1007/s00701-020-04434-2.

137. Nguyen, E.K. Hypofractionated Stereotactic Radiotherapy for the Treatment of Benign Intracranial Meningiomas: Long-Term Safety and Efficacy / E.K. Nguyen,

G.R. Pond, J.N. Greenspoon [et al.] // Curr Oncol. - 2021; Sep. - Vol. 28(5). - P. 3683-3691. doi: 10.3390/curroncol28050314.

138. Nougaret, S. Radiomics: an Introductory Guide to What It May Foretell / S. Nougaret, H. Tibermacine, M. Tardieu [et al.] // Curr Oncol Rep. - 2019 Jun 25. - Vol. 21(8). - P. 70. doi: 10.1007/s11912-019-0815-1.

139. Nowosielski, M. Diagnostic challenges in meningioma / M. Nowosielski, N. Galldiks, S. Iglseder [et al.] // Neuro Oncol. - 2017; Nov. - Vol. 19(12). - P. 15881598. doi: 10.1093/neuonc/nox101.

140. Ohba, S. Clinical and Radiographic Features for Differentiating Solitary Fibrous Tumor/Hemangiopericytoma from Meningioma / S. Ohba, K. Murayama, Y. Nishiyama [et al.] // World Neurosurg. - 2019; Oct. - № 130. - P. e383-e392. doi: 10.1016/j.wneu.2019.06.094.

141. Ostrom, Q.T. CBTRUS Statistical Report: Primary Brain and Other Central Nervous System Tumors Diagnosed in the United States in 2015-2019 / Q.T. Ostrom, M. Price, C. Neff [et al.] // Neuro Oncol. - 2022; Oct. - Vol. 24(5). - P. v1-v95. doi: 10.1093/neuonc/noac202.

142. Owens, C.A. Lung tumor segmentation methods: Impact on the uncertainty of radiomics features for non-small cell lung cancer / C.A. Owens, C.B. Peterson, C. Tang [et al.] // PLoS One. - 2018; Oct. - Vol. 13(10). - P. e0205003. doi: 10.1371/journal.pone.0205003.

143. Park, Y.W. Radiomics and machine learning may accurately predict the grade and histological subtype in meningiomas using conventional and diffusion tensor imaging / Y.W. Park, J. Oh, S.C. You [et al.] // Eur Radiol. - 2019; Aug. - Vol. 29(8). - P. 40684076. doi: 10.1007/s00330-018-5830-3.

144. Patibandla, M.R. Stereotactic radiosurgery for WHO grade I posterior fossa meningiomas: long-term outcomes with volumetric evaluation / M.R. Patibandla, C.C. Lee, A. Tata [et al.] // J Neurosurg. - 2018; Nov. - Vol. 129(5). - P. 1249-1259. doi: 10.3171/2017.6.JNS17993.

145. Peciu-Florianu, I. Tumor control and trigeminal dysfunction improvement after stereotactic radiosurgery for trigeminal schwannomas: a systematic review and metaanalysis / I. Peciu-Florianu, J. Régis, M. Levivier [et al.] // Neurosurg Rev. - 2021; Oct. - Vol. 44(5). - P. 2391-2403. doi: 10.1007/s10143-020-01433.

146. Persson, O. Stereotactic radiosurgery vs. fractionated radiotherapy for tumor control in vestibular schwannoma patients: a systematic review / O. Persson, J.Jr. Bartek, N.B. Shalom [et al.] // Acta Neurochir (Wien). - 2017. - Vol. 159(6). - P. 1013-1021. doi:10.1007/s00701 -017-3164-6.

147. Pfaehler, E. A systematic review and quality of reporting checklist for repeatability and reproducibility of radiomic features / E. Pfaehler, I. Zhovannik, L.

Wei [et al.] // Phys Imaging Radiat Oncol. - 2021; Nov. - № 20. - P. 69-75. doi: 10.1016/j.phro.2021.10.007.

148. Pialat, P.M. Vestibular Schwannoma: Results of Hypofractionated Stereotactic Radiation Therapy / P.M. Pialat, M. Fieux, S. Tringali [et al.] // Adv Radiat Oncol. -2021; Mar. - Vol. 6(4). - P. 100694. doi: 10.1016/j.adro.2021.100694.

149. Pinzi, V. Radiosurgery for intracranial meningiomas: A systematic review and meta-analysis / V. Pinzi, E. Biagioli, A. Roberto [et al.] // Crit Rev Oncol Hematol. -2017 May. - № 113. - P. 122-134. doi: 10.1016/j.critrevonc.2017.03.005.

150. Pollock, B.E. Patient outcomes after vestibular schwannoma management: a prospective comparison of microsurgical resection and stereotactic radiosurgery / B.E. Pollock, C.L. Driscoll, R.L. Foote [et al.] // Neurosurgery. - 2006; Jul. - Vol. 59(1). -P. 77-85. doi: 10.1227/01.NEU.0000219217.14930.14.

151. Prasad, D. Gamma surgery for vestibular schwannoma / D. Prasad, M. Steiner, L. Steiner // J Neurosurg. - 2000; May. - Vol. 92(5). - P. 745-59. doi: 10.3171/jns.2000.92.5.0745.

152. Ranabhat, K. Role of MR Morphology and Diffusion-Weighted Imaging in the Evaluation of Meningiomas: Radio-Pathologic Correlation / K. Ranabhat, S. Bishokarma, P. Agrawal [et al.] // JNMA J Nepal Med Assoc. - 2019; Jan-Feb. - Vol. 57(215). - P. 37-44. doi: 10.31729/jnma.3968.

153. Ressel, A. WHO grade of intracranial meningiomas differs with respect to patient's age, location, tumor size and peritumoral edema / A. Ressel, S. Fichte, M. Brodhun [et al.] // J Neurooncol. - 2019. - Vol. 145(2). - P. 277-86. 10.1007/s11060-019-03293-x.

154. Reznitsky, M. The natural history of vestibular schwannoma growth-prospective 40-year data from an unselected national cohort / M. Reznitsky, M.M.B.S. Petersen, N. West [et al.] // Neuro Oncol. - 2021; May. - Vol. 23(5). - P. 827-836. doi: 10.1093/neuonc/noaa230.

155. Rogers, L. Meningiomas: knowledge base, treatment outcomes, and uncertainties. A RANO review / L. Rogers, I. Barani, M. Chamberlain [et al.] // J Neurosurg. -2015; Jan. - Vol. 122(1). - P. 4-23. doi: 10.3171/2014.7.JNS131644.

156. Rogers, W. Radiomics: from qualitative to quantitative imaging / W. Rogers, S. Thulasi Seetha, T.A.G. Refaee [et al.] // Br J Radiol. - 2020; Apr. - Vol. 93(1108). -P. 20190948. doi: 10.1259/bjr.20190948.

157. Romani, R. Non-operative meningiomas: long-term follow-up of 136 patients / R. Romani, G. Ryan, C. Benner [et al.] // Acta Neurochir (Wien). - 2018; Aug. - Vol. 160(8). - P. 1547-1553. doi: 10.1007/s00701-018-3554-4.

158. Roos, D.E. When is an acoustic neuroma not an acoustic neuroma? Pitfalls for radiosurgeons / D.E. Roos, S.G. Patel, A.E. Potter [et al.] // J Med Imaging Radiat Oncol. - 2015. - Vol. 59(4). - P. 474-479. doi:10.1111/1754-9485.12328.

159. Rueb, D. Outcome and toxicity analysis of single dose stereotactic radiosurgery in vestibular schwannoma based on the Koos grading system / D. Rueb, L. Pöhlmann, S. Grau [et al.] // Sci Rep. - 2020; Jun. - Vol. 10(1). - P. 9309. doi: 10.1038/s41598-020-66213-4.

160. Sacco, S. Multi-parametric qualitative and quantitative MRI assessment as predictor of histological grading in previously treated meningiomas / S. Sacco, F. Ballati, C. Gaetani [et al.] // Neuroradiology. - 2020; Nov. - Vol. 62(11). - P. 14411449. doi: 10.1007/s00234-020-02476-y.

161. Saigal, G. Utility of Microhemorrhage as a Diagnostic Tool in Distinguishing Vestibular Schwannomas from other Cerebellopontine Angle (CPA) Tumors / G. Saigal, L. Pisani, E. Allakhverdieva [et al.] // Indian J Otolaryngol Head Neck Surg. -2021; Sep. - Vol. 73(3). - P. 321-326. doi: 10.1007/s12070-021-02372-8.

162. Salah, F. Can CT and MRI features differentiate benign from malignant meningiomas? / F. Salah, A. Tabbarah, Y.N. ALArab [et al.] // Clin Radiol. - 2019; Nov. - Vol. 74(11). - P. 898.e15-898.e23. doi: 10.1016/j.crad.2019.07.020.

163. Salari, N. The global prevalence of primary central nervous system tumors: a systematic review and meta-analysis / N. Salari, H. Ghasemi, R. Fatahian [et al.] // Eur J Med Res. - 2023; Jan. - Vol. 28(1). - P. 39. doi: 10.1186/s40001-023-01011-y.

164. Savardekar, A.R. Primary Treatment of Small to Medium (<3 cm) Sporadic Vestibular Schwannomas: A Systematic Review and Meta-Analysis on Hearing Preservation and Tumor Control Rates for Microsurgery versus Radiosurgery / A.R.

Savardekar, D. Terrell, S.J. Lele [et al.] // World Neurosurg. - 2022; Apr. - Vol. 160. -P. 102-113.e12. doi: 10.1016/j.wneu.2021.11.083.

165. Savio, S.J. Effect of slice thickness on brain magnetic resonance image texture analysis / S.J. Savio, L.C. Harrison, T. Luukkaala [et al.] // Biomed Eng Online. -2010; Oct. - № 9. - P. 60. doi: 10.1186/1475-925X-9-60.

166. Sethi, M. The Conditional Probability of Vestibular Schwannoma Growth at Different Time Points After Initial Stability on an Observational Protocol / M. Sethi, D. Borsetto, Y. Cho [et al.] // Otol Neurotol. - 2020; Feb. - Vol. 41(2). - P. 250-257. doi: 10.1097/MAO.0000000000002448.

167. Shabani, S. Intracranial Extraskeletal Mesenchymal Chondrosarcoma: Case Report and Review of the Literature of Reported Cases in Adults and Children / S. Shabani, M. Kaushal, B. Kaufman [et al.] // World Neurosurg. - 2019; Sep. - № 129. -P. 302-310. doi: 10.1016/j.wneu.2019.05.221.

168. Shin, C. Association between tumor size and peritumoral brain edema in patients with convexity and parasagittal meningiomas / C. Shin, J.M. Kim, J.H. Cheong [et al.] // PLoS One. - 2021; Jun. - Vol. 16(6). - P. e0252945. doi: 10.1371/journal.pone.0252945.

169. Shin, D.W. Intracranial solitary fibrous tumor/hemangiopericytoma: tumor reclassification and assessment of treatment outcome via the 2016 WHO classification / D.W. Shin, J.H. Kim, S. Chong [et al.] // J Neurooncol. - 2021; Sep. - Vol. 154(2). -P. 171-178. doi: 10.1007/s11060-021-03733-7.

170. Shin, H.K. Risk Factors for High-Grade Meningioma in Brain and Spine: Systematic Review and Meta-analysis / H.K. Shin, J.H. Park, Y.H. Cho [et al.] // World Neurosurg. - 2021; Jul. - Vol. 151. - P. e718-e730. doi: 10.1016/j.wneu.2021.04.138.

171. Shinohara, R.T. Australian Imaging Biomarkers Lifestyle Flagship Study of Ageing; Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative. Statistical normalization techniques for magnetic resonance imaging / R.T. Shinohara, E.M. Sweeney, J. Goldsmith [et al.] // Neuroimage Clin. - 2014; Aug. - № 6. - P. 9-19. doi: 10.1016/j.nicl.2014.08.008.

172. Singh, G. Radiomics and radiogenomics in gliomas: a contemporary update / G. Singh, S. Manjila, N. Sakla [et al.] // Br J Cancer. - 2021; Aug. - Vol. 125(5). - P. 641-657. doi: 10.1038/s41416-021-01387-w.

173. Smits, M. MRI biomarkers in neuro-oncology / M. Smits // Nat Rev Neurol. -2021; Aug; - Vol. 17(8). - P. 486-500. doi: 10.1038/s41582-021-00510-y.

174. Sollin, M. Artificial intelligence and hybrid imaging: the best match for personalized medicine in oncology / M. Sollini, F. Bartoli, A. Marciano [et al.] // Eur J Hybrid Imaging. - 2020; Dec. - Vol. 4(1). - P. 24. doi: 10.1186/s41824-020-00094-8.

175. Soni, N. Texture analysis in cerebral gliomas: a review of the literature / N. Soni, S. Priya, G. Bathla // AJNR Am J Neuroradiol. - 2019. - № 40. - P. 928-934. doi: 10.3174/ajnr.A6075.

176. Soni, P. Pretreatment ADC predicts tumor control after Gamma Knife radiosurgery in solid vestibular schwannomas / P. Soni, T. Potter, M. Poturalski [et al.] // Acta Neurochir (Wien). - 2021; Apr. - Vol. 163(4). - P. 1013-1019. doi: 10.1007/s00701 -021 -04738-x.

177. Speckter, H. Can Apparent Diffusion Coefficient (ADC) maps replace Diffusion Tensor Imaging (DTI) maps to predict the volumetric response of meningiomas to Gamma Knife Radiosurgery? / H. Speckter, S. Palque-Santos, R. Mota-Gonzalez [et al.] // J Neurooncol. - 2023 Feb. - Vol. 161(3). - P. 547-554. doi: 10.1007/s11060-023-04243-4.

178. Speckter, H. MRI radiomics in the prediction of the volumetric response in meningiomas after gamma knife radiosurgery / H. Speckter, M. Radulovic, K. Trivodaliev [et al.] // J Neurooncol. - 2022; Sep. - Vol. 159(2). - P. 281-291. doi: 10.1007/s11060-022-04063-y.

179. Speckter, H. Pretreatment texture analysis of routine MR images and shape analysis of the diffusion tensor for prediction of volumetric response after radiosurgery for meningioma / H. Speckter, J. Bido, G. Hernandez [et al.] // J Neurosurg. - 2018; Dec. - Vol. 129(1). - P. 31-37. doi: 10.3171/2018.7.GKS181327.

180. Speckter, H. Texture Analysis of Standard Magnetic Resonance Images to Predict Response to Gamma Knife Radiosurgery in Vestibular Schwannomas / H. Speckter, J.

Santana, J. Bido [et al.] // World Neurosurg. - 2019; Dec. - № 132. - P. e228-e234. doi: 10.1016/j.wneu.2019.08.193.

181. Spina, A. The current role of Gamma Knife radiosurgery in the management of intracranial haemangiopericytoma / A. Spina, N. Boari, F. Gagliardi [et al.] // Acta Neurochir (Wien). - 2016 Apr. - Vol. 158(4). - P. 635-642. doi: 10.1007/s00701-016-2742-3.

182. Starnoni, D. Surgical management for large vestibular schwannomas: a systematic review, meta-analysis, and consensus statement on behalf of the EANS skull base section / D. Starnoni, L. Giammattei, G. Cossu [et al.] //Acta Neurochir (Wien). - 2020; Nov. -Vol. 162(11). - P. 2595-2617. doi: 10.1007/s00701-020-04491-7.

183. Steinberger, J. Morbidity and Mortality of Meningioma Resection Increases in Octogenarians / J. Steinberger, R.S. Bronheim P. Vempati [et al.] // World Neurosurg. - 2018; Jan. - № 109. - P. e16-e23. doi: 10.1016/j.wneu.2017.09.021.

184. Suarez, C. Trends in the Management of Non-Vestibular Skull Base and Intracranial Schwannomas / C. Suarez, F. López, W.M. Mendenhall [et al.] // Cancer Manag Res. - 2021; Jan. - № 13. - P. 463-478. doi: 10.2147/CMAR.S287410.

185. Sughrue, M.E. Rate of small meningiomas / M.E. Sughrue, M.J. Rutkowski, D. Aranda // J Neurosurg. - 2010; Nov. - Vol. 113(5). - P. 1036-42. doi: 10.3171/2010.3.JNS091966.

186. Taha, B. Potential and limitations of radiomics in neuro-oncology / B. Taha, D. Boley, J. Sun [et al.] // J Clin Neurosci. - 2021; Aug. - № 90. - P. 206-211. doi: 10.1016/j.jocn.2021.05.015.

187. Thai, N.L.B. Treatment for vestibular schwannoma: Systematic review and single arm meta-analysis / N.L.B. Thai, N.Y. Mai, N.L. Vuong [et al.] // Am J Otolaryngol. -2022 Mar-Apr. - Vol. 43(2). - P. 103337. doi: 10.1016/j.amjoto.2021.103337.

188. Tian, Z. Radiomic Analysis of Craniopharyngioma and Meningioma in the Sellar/Parasellar Area with MR Images Features and Texture Features: A Feasible Study / Z. Tian, C. Chen, Y. Zhang [et al.] // Contrast Media Mol Imaging. - 2020; Feb. - P. 4837156. doi: 10.1155/2020/4837156.

189. Tosi, U. Efficacy and comorbidities of hypofractionated and single-dose radiosurgery for vestibular schwannomas: a systematic review and meta-analysis / U. Tosi, S. Guadix, A. An [et al.] // Neurooncol Pract. - 2021; Feb. - Vol. 8(4). - P. 391404. doi: 10.1093/nop/npab009.

190. Truong, L.F. The study of predictive factors for the evolution of vestibular schwannomas / L.F. Truong, J.C. Kleiber, C. Durot [et al.] // Eur Arch Otorhinolaryngol.

- 2023 Apr. - Vol. 280(4). - P. 1661-1670. doi: 10.1007/s00405-022-07651-w.

191. Tuleasca, C. Stereotactic Therapies for Meningiomas / C. Tuleasca, D. Ruess, M. Ruge [et al.] // Adv Exp Med Biol. - 2023. - № 1416. - P. 107-119. doi: 10.1007/978-3-031-29750-2_9.

192. Tustison, N.J. N4ITK: improved N3 bias correction / N.J. Tustison, B.B. Avants, P.A. Cook [et al.] // IEEE Trans Med Imaging. - 2010 Jun. - Vol. 29(6). - P. 1310-20. doi: 10.1109/TMI.2010.2046908.

193. Ugga, L. Meningioma Radiomics: At the Nexus of Imaging, Pathology and Biomolecular Characterization / L. Ugga, G. Spadarella, L. Pinto [et al.] // Cancers (Basel). - 2022; May. - Vol. 14(11). - P. 2605. doi: 10.3390/cancers14112605.

194. van de Langenberg, R. Predictors of volumetric growth and auditory deterioration in vestibular schwannomas followed in a wait and scan policy / R. van de Langenberg, B.J. de Bondt, P.J. Nelemans [et al.] // Otol Neurotol. - 2011. - Vol. 32(2). - P. 338344. doi: 10.1097/MAO.0b013e3182040d9f.

195. van der Vossen, S. Cognitive and emotional problems in patients after cerebral meningioma surgery / S. van der Vossen, V.P. Schepers, J.W. Berkelbach van der Sprenkel [et al.] // J Rehabil Med. - 2014. - Vol. 46(5). - P. 430-437. doi: 10.2340/16501977-1795.

196. van Timmeren, J.E. Radiomics in medical imaging-"how-to" guide and critical reflection / J.E. van Timmeren, D. Cester, S. Tanadini-Lang [et al.] // Insights Imaging.

- 2020; Aug. - Vol. 11(1). - P. 91. doi: 10.1186/s13244-020-00887-2.

197. Vellutini, E.A.S. Radiologic Features of Spontaneous Regression of Vestibular Schwannomas / E.A.S. Vellutini, M.Q. Teles Gomes, R.S. Brock [et al.] // World Neurosurg. - 2020; Mar. - № 135. - P. e488-e493. doi: 10.1016/j.wneu.2019.12.034

198. Velnar, T. Radiosurgical techniques for the treatment of brain neoplasms: A short review / T. Velnar, R. Bosnjak // World J Methodol. - 2018; Dec. - Vol. 8(4). - P. 5158. doi: 10.5662/wjm.v8.i4.51.

199. Vernooij, M.W. Incidental findings on brain MRI in the general population / M.W. Vernooij, M.A. Ikram, H.L. Tanghe [et al.] // N Engl J Med. - 2007; Nov. - Vol. 357(18). - P. 1821-1828. doi: 10.1056/NEJMoa070972.

200. Wage, J. Tufts Medical Center Experience With Long-Term Follow-Up of Vestibular Schwannoma Treated With Gamma Knife Stereotactic Radiosurgery: Novel Finding of Delayed Pseudoprogression / J. Wage, J. Mignano, J. Wu // Adv Radiat Oncol. - 2021; Apr. - Vol. 6(4). - P. 100687. doi: 10.1016/j.adro.2021.100687.

201. Walsh, K.M. Epidemiology of meningiomas / K.M. Walsh // Handb Clin Neurol. - 2020. - № 169. - P. 3-15. doi: 10.1016/B978-0-12-804280-9.00001-9.

202. Wang, C. A radiomics-based study for differentiating parasellar cavernous hemangiomas from meningiomas / C. Wang, L. You, X. Zhang [et al.] // Sci Rep. -2022; Sep 15. - Vol. 12(1). - P. 15509. doi: 10.1038/s41598-022-19770-9.

203. Wang, N. Meningiomas: Overview and New Directions in Therapy / N. Wang, M. Osswald // Semin Neurol. - 2018. - Vol. 38(1). - P. 112-120. doi:10.1055/s-0038-1636502.

204. Waugh, S.A. The influence of field strength and different clinical breast MRI protocols on the outcome of texture analysis using foam phantoms / S.A. Waugh, R.A. Lerski, L. Bidaut [et al.] // Med Phys. - 2011; Sep. - Vol. 38(9). - P. 5058-5066. doi: 10.1118/1.3622605.

205. Wei, J. Accurate Preoperative Distinction of Intracranial Hemangiopericytoma From Meningioma Using a Multihabitat and Multisequence-Based Radiomics Diagnostic Technique / J. Wei, L. Li, Y. Han [et al.] // Front Oncol. - 2020; May 19. -№ 10. - P. 534. doi: 10.3389/fonc.2020.00534.

206. Whitley, H. Identifying Factors Associated with the Growth of Vestibular Schwannomas: A Systematic Review / H. Whitley, N.T. Benedict, S. Tringali [et al.] // World Neurosurg. - 2021; May. - № 149. - P. e766-e779. doi: 10.1016/j.wneu.2021.01.101.

207. Whitmeyer, M. Resection of vestibular schwannomas after stereotactic radiosurgery: a systematic review / M. Whitmeyer, B.C. Brahimaj, A. Beer-Furlan [et al.] // J Neurosurg. - 2020; Nov 27. - P. 1-9. doi: 10.3171/2020.7.JNS2044.

208. Wu, C.C. Magnetic resonance imaging characteristics and the prediction of outcome of vestibular schwannomas following Gamma Knife radiosurgery / C.C. Wu, W.Y. Guo, W.Y. Chung [et al.] // J Neurosurg. - 2017 Dec. - Vol. 127(6). - P. 13841391. doi: 10.3171/2016.9. JNS161510.

209. Wu, W. Hemangiopericytomas in the central nervous system / W. Wu, J.X. Shi, H.L. Cheng [et al.] // J Clin Neurosci. - 2009 Apr. - Vol. 16(4). - P. 519-23. doi: 10.1016/j.jocn.2008.06.011.

210. Xu, X.Q. Radiological indeterminate vestibular schwannoma and meningioma in cerebellopontine angle area: differentiating using whole-tumor histogram analysis of apparent diffusion coefficient / X.Q. Xu, Y. Li, X.N. Hong [et al.] // Int J Neurosci. -2017. - Vol. 127(2). - P. 183-190. doi:10.3109/00207454.2016.1164157.

211. Xue, C. Radiomics feature reliability assessed by intraclass correlation coefficient: a systematic review / C. Xue, J. Yuan, G.G. Lo [et al.] // Quant Imaging Med Surg. - 2021; Oct. - Vol. 11(10). - P. 4431-4460. doi: 10.21037/qims-21-86.

212. Yakkala, V.K. Audiovestibular symptoms and facial nerve function comparing microsurgery versus SRS for vestibular schwannomas: a systematic review and metaanalysis / V.K. Yakkala, M. Mammi, N. Lamba [et al.] // Acta Neurochir (Wien). -2022; Dec. - Vol. 164(12). - P. 3221-3233. doi: 10.1007/s00701-022-05338-z.

213. Yan, P.F. Accuracy of conventional MRI for preoperative diagnosis of intracranial tumors: A retrospective cohort study of 762 cases / P.F. Yan, L. Yan, Z. Zhang [et al.] // Int J Surg. - 2016; Dec. - № 36(Pt. A). - P. 109-117. doi: 10.1016/j.ijsu.2016.10.023.

214. Yang, F. valuation of radiomic texture feature error due to MRI acquisition and reconstruction: A simulation study utilizing ground truth / F. Yang, N. Dogan, R. Stoyanova [et al.] // Phys Med. - 2018. - № 50. - P. 26-36. doi: 10.1016/j.ejmp.2018.05.017.

215. Yang, H.C. Prediction of pseudoprogression and long-term outcome of vestibular schwannoma after Gamma Knife radiosurgery based on preradiosurgical MR

radiomics / H.C. Yang, C.C. Wu, C.C. Lee [et al.] // Radiother Oncol. - 2020; Nov. -№ 155. - P. 123-130. doi: 10.1016/j.radonc.2020.10.041.

216. Yang, S. Gamma knife radiosurgery for trigeminal schwannomas: A systematic review and meta-analysis / S. Yang, J. Wang, X. Li [et al.] // J Clin Neurosci. - 2022; Jul. - № 101. - P. 67-79. doi: 10.1016/j.jocn.2022.05.001.

217. Yeole, U. Cranial and Spinal Malignant Peripheral Nerve Sheath Tumor: A Pathological Enigma / U. Yeole, K.V.L.N. Rao, M. Beniwal [et al.] // J Neurosci Rural Pract. - 2021; Sep. - Vol. 12(4). - P. 770-779. doi: 10.1055/s-0041-1735325.

218. Yi, Z. Current Advances and Challenges in Radiomics of Brain Tumors / Z. Yi, L. Long, Y. Zeng [et al.] // Front Oncol. - 2021 Oct. - № 11. - P. 732196. doi: 10.3389/fonc.2021.732196.

219. Yin, B. Correlating apparent diffusion coefficients with histopathologic findings on meningiomas / B. Yin, L. Liu, B.Y. Zhang [et al.] // Eur J Radiol. - 2012; Dec. -Vol. 81(12). - P. 4050-6. doi: 10.1016/j.ejrad.2012.06.002.

220. Yu, J. Comparative Analysis of the MRI Characteristics of Meningiomas According to the 2016 WHO Pathological Classification / J. Yu, F.F. Chen, H.W. Zhang [et al.] // Technol Cancer Res Treat. - 2020. - № 19. - P. 1533033820983287. doi: 10.1177/1533033820983287.

221. Zhang, C. Stereotactic Radiosurgery Versus Observation for Treating Incidental Meningiomas: A Systematic Review and Meta-Analysis / C. Zhang, H. Zhang // Turk Neurosurg. - 2021. - Vol. 31(2). - P. 151-160. doi: 10.5137/1019-5149.JTN.31405-20.2.

222. Zhang, J. A Magnetic Resonance Imaging-Based Radiomic Model for the Noninvasive Preoperative Differentiation Between Transitional and Atypical Meningiomas / J. Zhang, G. Zhang, Y. Cao [et al.] // Front Oncol. - 2022; Jan. - № 12. - P. 811767. doi: 10.3389/fonc.2022.811767.

223. Zhu, Y. A deep learning radiomics model for preoperative grading in meningioma / Y. Zhu, C. Man, L. Gong [et al.] // Eur J Radiol. - 2019; Jul. - № 116. -P. 128-134. doi: 10.1016/j.ejrad.2019.04.022.