基于Tirm序列联合直方图及纹理特征分析鉴别乳腺良恶性病变

• 作者: 刘彩云 姚标 李晓峰 王刚 石岩 罗小虎
• 来源期刊: 肿瘤防治研究
• 学科: 医学
• 关键词: 磁共振成像 乳腺肿瘤 直方图分析 纹理分析 鉴别诊断
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 临床诊断
• 页码范围: 1009-1013
• 页数: 5页
• 分类号: R445.2|R737.9
• 语种: 中文
• DOI: 10.3971/j.issn.1000-8578.2018.18.0815

摘要

目的 分析乳腺良恶性病变在T2反转恢复压脂序列上的直方图及纹理特征,并评价诊断乳腺良恶性病变的效能.方法 回顾性分析100例行MRI检查并经病理证实的乳腺肿瘤资料.纹理特征提取采用灰度共生矩阵法得到病灶能量值、熵值、惯量值、自相关性、逆差矩及群显著性;直方图分析得到平均值、偏度、峰度.分别评价不同参数值在乳腺良恶性病变中的诊断效能.构建受试者工作特征曲线(ROC)结合临床实际评价乳腺良恶性组间的差异,确定诊断临界值.结果 各参数在良恶性组间比较,自相关性、群显著性、平均值及峰度值差异均有统计学意义(均P＜0.001);能量值、熵值、惯量值、逆差距及偏度值差异无统计学意义(P＞0.05).构建ROC将自相关性、群显著性、平均值及峰度值分别用于诊断乳腺良恶性病变,均有统计学意义(P＜0.001),联合四组参数诊断良恶性病变,曲线下面积为0.868,敏感度为90.57％,特异性为72.34％.结论 基于Tirm序列的直方图及纹理分析可用于乳腺良恶性病变的鉴别诊断,自相关性、群显著性、平均值及峰度值在Tirm序列上对诊断乳腺良恶性病变有一定意义,联合诊断可提高诊断效能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗小虎	徐州市肿瘤医院放射科	8	12	2.0	3.0
2	李晓峰	徐州市肿瘤医院放射科	5	10	2.0	3.0
3	石岩	徐州市肿瘤医院放射科	9	17	3.0	4.0
4	刘彩云	徐州市肿瘤医院放射科	4	4	1.0	2.0
5	王刚	徐州市肿瘤医院放射科	5	11	2.0	3.0
6	姚标	徐州市肿瘤医院放射科	3	10	2.0	3.0