脑膜瘤是成人最常见的颅内肿瘤，虽然大多数脑膜瘤是良性的，但是一小部分表现出攻击性行为。根据最新的报告，高度脑膜瘤占所有新诊断脑膜瘤。高组织病理学分级与肿瘤复发增加和预后不良有关，因此术前对脑膜瘤分级的了解对于辅助治疗和手术计划具有重要意义。传统的磁共振成像仍然是术前评估脑膜瘤的首选方式。一些研究已经研究了能够区分高级别和低级别脑膜瘤的成像特征，其中最常评估的特征包括肿瘤异质性，形状，大小和位置;肿瘤-脑界面;囊增强;和肿瘤周围水肿。结果表明，一些影像学特征，如肿瘤异质性，肿瘤形态和脑界面，在高级别和低级别脑膜瘤之间具有不同的分布，因此可能对这些肿瘤的分级具有诊断价值。然而，这些研究的一个主要局限是评估的特征是主观测量的，需要相当多的经验和专业知识，因此受到观察者内部和观察者间的变异性的影响。该限制限制了在临床实践中使用所识别的特征。因此，客观定量方法可能更适合临床应用。
　　 医学图像以数字方式表示为一系列二维像素，通常包含复杂图案。虽然可以定性地观察某些图案，但是这些图案中的许多图案仍然肉眼难以察觉。纹理分析是一种成熟的图像模式识别定量方法，通过分析图像中强度变化的空间分布来提取客观信息。纹理和形状分析已被广泛用于评估具有良好结果的医学图像。然而，据研究人员所知，之前没有研究过术前磁共振成像纹理和形状分析对脑膜瘤分级的诊断价值。由于异质性和不规则形状是高级脑膜瘤的潜在预测因子，研究人员假设纹理和形状分析可以客观地评估这两个特征，可以帮助进行脑膜瘤分级。为了测试这个假设，研究人员选择了六个纹理和形状特征，然后使用这些特征构建了分类模型。在此之后，评估了脑膜瘤分级中的特征和模型的表现。尽管大多数原发性肿瘤理论上源自单个转化细胞并通过克隆扩增而增殖，但经常观察到不同程度的肿瘤内异质性。肿瘤内异质性被认为反映了基因表达，运动，代谢，增殖，血管生成和其他生物学特征的差异。现代成像技术，包括传统的磁共振成像，为快速，直接和非侵入性地检测这种异质性提供了理想的方法。一些研究试图确定脑膜瘤异质性与组织病理学分级之间的相关性。这些研究的结果通常与异质性是高级脑膜瘤的特征性观点一致。
　　 肿瘤形状是恶性肿瘤的指标的发现是有争议的。一些研究报道，不规则形状与脑膜瘤侵袭性显着相关。例如，在回顾了七种恶性脑膜瘤的放射学特征后，发现蘑菇形状是最有用的恶性指标。在另一项研究中，招募了患有脑膜瘤的患者。这些患者接受了手术，随访期间复发了脑膜瘤。术前放射学检查的评估显示，单变量和多变量分析中肿瘤形态是复发的唯一重要预测因素。与规则形状的脑膜瘤相比，分叶状和突出的脑膜瘤更容易复发。然而，其他研究并未支持这些研究结果。例如一项研究中，不规则形状增加了单变量分析中高度脑膜瘤的可能性，但这种相关性在多变量分析中并不显着。研究人员还使用与本研究中相同的数据评估了几种经典放射学特征。根据研究人员的研究结果，高级别和低级别脑膜瘤的三种放射学特征有显着差异：肿瘤异质性，肿瘤形态和脑界面。异质增强，不规则形状和不明确的脑界面是高级脑膜瘤的预测因素。上述研究的一个局限是所有放射学特征都是主观评估的。因此，分析可能受到诸如观察者内部和观察者间变异性等因素的影响。相反，客观方法可以提供定量评估，并且更适合临床应用。发现只有少数研究试图调查客观方法对术前确定脑膜瘤等级的价值。在一项研究中，纳入了脑膜瘤患者，在另一项研究中，一种称为分形分析的方法被用于客观评估。在高级脑膜瘤中发现平均分形维数和最大分形维数显着更高，表明分形分析可能对脑膜瘤分级有用。在本研究中，研究人员使用纹理和形状分析来定量评估肿瘤的异质性和形状。获得的三个纹理特征是比值比，是一个基于游程长度的游标参数，由于这三个特征属于三种不同的纹理类别，因此可以认为它们反映了肿瘤异质性的不同方面。根据这些形状特征的定义，它们彼此不紧密相关，因此可以被认为反映了肿瘤形态的不同方面。