磁共振纹理动态特征鉴别乳腺良恶性肿块

• 作者: 余娟 刘侠静 林帆 梁超 胡若凡 雷益
• 来源期刊: 放射学实践
• 学科: 医学
• 关键词: 磁共振成像 纹理 乳腺肿瘤 人工智能
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 乳腺影像学
• 页码范围: 1037-1040
• 页数: 4页
• 分类号: R445.2|R737.9|R05
• 字数: 3666字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13609/j.cnki.1000-0313.2017.10.009

摘要

目的:提取乳腺病灶的时空变化特征作为新的DCE-MRI标记(称为纹理动态特征)并证明其鉴剐良恶性肿块的能力.方法:回顾性分析52个乳腺肿块,其中恶性肿瘤30个,良性肿块22个,提取并对动态特征信号强度特征、纹理特征、形态特征、边缘特征进行分组.为了更好评估这些特征,采用不同的特征类建立分组模型,计算正确率,敏感度,特异性及曲线下面积(AUC).结果:结合纹理动态特征所建立的良恶性肿瘤分类器具有最大的AUC=0.94,准确率90％,敏感度92％,特异性85％,优于其他各组分类器,与信号强度特征所建立的模型差异有统计学意义(AUC=0.80,P＜0.05).结论:磁共振纹理动态特征有助于鉴别良恶性肿块,甚至优于临床上最流行的DCE MRI标记信号强度动态特征.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷益	深圳市第二人民医院放射科	78	406	10.0	16.0
2	胡若凡	深圳市第二人民医院放射科	6	30	4.0	5.0
3	梁超	深圳市第二人民医院放射科	6	63	5.0	6.0
4	林帆	深圳市第二人民医院放射科	21	50	5.0	5.0
5	余娟	深圳市第二人民医院放射科	7	12	2.0	3.0
6	刘侠静	深圳市第二人民医院放射科	5	15	3.0	3.0