CT图像纹理分析鉴别诊断腮腺混合瘤与腺淋巴瘤

• 作者: 任国强 刘文华 唐志洋 张衡 李敏 王昕 耿兴东 蒋敏
• 来源期刊: 临床放射学杂志
• 关键词: 腮腺肿瘤 混合瘤 腺淋巴瘤 体层摄影术,X线计算机 纹理分析
• 年，卷（期）: 2019,（12）
• 所属期刊栏目: 头颈影像学
• 页码范围: 2271-2274
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨CT纹理分析技术鉴别诊断腮腺混合瘤与腺淋巴瘤的应用价值.方法 回顾性分析病理证实的39例腮腺混合瘤与32例腮腺腺淋巴瘤CT平扫图像的纹理特征,在肿瘤最大截面的轴面图像上手动勾画感兴趣区(ROI),应用纹理分析方法测定熵、标准差、对比、偏度、峰态、逆差矩、角二阶矩、相关8个纹理参数,并测量肿瘤长径.采用独立样本t检验(正态分布且方差齐)或Mann-Whitney U检验(非正态分布或方差不齐)比较腮腺混合瘤与腺淋巴瘤纹理参数、肿瘤长径的差异.采用受试者工作特征(ROC)曲线分析有统计学意义的参数预测纹理分析的效能.P＜0.05为差异有统计学意义.结果 两组患者间肿瘤的偏度(t=2.10)、峰态(t=-2.13)和肿瘤长径(t=2.58)的差异均有统计学意义(P均＜0.05),纹理参数值偏度、峰态和病灶直径的ROC曲线下面积(AUC)值分别0.63、0.64和0.70(P均＜0.05).病灶直径联合纹理特征鉴别诊断腮腺混合瘤与腺淋巴瘤的AUC值为0.74(P＜0.05);病灶直径联合纹理特征鉴别诊断腮腺混合瘤与腺淋巴瘤敏感度68.4％、特异度79.5％.两者间熵、标准差、对比、逆差矩、角二阶矩、相关均无统计学意义(P＞0.05).结论 图像纹理参数对腮腺混合瘤与腺淋巴瘤的鉴别诊断有一定作用,且联合肿瘤长径可提高鉴别诊断效能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	唐志洋	江苏大学附属人民医院影像科	10	36	4.0	6.0
2	李敏	江苏大学附属人民医院影像科	24	54	5.0	6.0
3	刘文华	江苏大学附属人民医院影像科	7	10	1.0	3.0
4	耿兴东	江苏大学附属人民医院影像科	9	29	3.0	5.0
5	张衡	江苏大学附属人民医院影像科	15	37	3.0	5.0
6	任国强	江苏大学附属人民医院影像科	5	0	0.0	0.0
7	王昕	江苏大学附属人民医院影像科	4	3	1.0	1.0
8	蒋敏	江苏大学附属人民医院影像科	5	4	1.0	2.0