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摘要:
目的 运用基于CT图像的纹理分析方法比较中央型小细胞肺癌和鳞癌量化参数特征.方法 回顾性分析64例经病理证实的中央型肺癌(鳞癌49例,小细胞肺癌15例)患者资料,将所有患者分为小细胞肺癌组(SCLC组)、中高分化鳞癌组(SCC-A组)和低分化鳞癌组(SCC-B组).患者均于治疗前行常规CT平扫和增强扫描,对肿瘤实质部分勾画感兴趣区域(ROI),利用后处理软件分别计算相应的纹理参数平均值、峰度值、偏度值及不均质度值.采用单因素方差分析(one-way ANOVA)或Kruskall-Wallis H检验比较三组肺癌平扫和增强CT纹理参数的差异,并对有统计学差异的参数值绘制受试者操作曲线(ROC),计算相应临界值的敏感度、特异度及曲线下面积(AUC).结果 平扫和增强SCC-A组不均质度值明显高于SCLC组和SCC-B组,峰度值明显低于SCLC组和SCC-B组,差异有统计学意义(P<0.05).ROC结果显示,平扫图像:鉴别SCC-A组与SCLC组和SCC-A组与SCC-B组,不均质度值和峰度值的AUC分别为0.851 (95%CI:0.711~0.940)、0.786 (95% CI:0.646~0.890)、0.772(95%CI:0.621~0.885)、0.703(95%CI:0.556~0.825);增强图像:鉴别SCC-A组与SCLC组和SCC-A组与SCC-B组,不均质度值和峰度值的AUC分别0.906 (95% CI:0.779~0.973)、0.831 (95%CI:0.697~0.923)、0.862 (95%CI:0.725~0.947)、0.745(95%CI:0.600~0.859).结论 平扫和增强CT纹理参数峰度值和不均质度值可有效鉴别小细胞肺癌与中高分化鳞癌以及中高分化鳞癌与低分化鳞癌,可以提供比平均CT值更多的量化信息,有助于为临床提供更多鉴别二者的定量信息.
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文献信息
篇名 中央型小细胞肺癌与鳞癌CT纹理分析参数特征比较
来源期刊 中国现代医生 学科 医学
关键词 计算机断层影像 纹理分析方法 小细胞肺癌 鳞癌
年,卷(期) 2019,(21) 所属期刊栏目 论著
研究方向 页码范围 13-16,封3
页数 5页 分类号 R730.44|R734.2
字数 3594字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 曹卓 浙江省丽水市人民医院呼吸科 22 85 6.0 8.0
2 李露 浙江省丽水市人民医院呼吸科 2 4 1.0 2.0
3 龚恩惠 浙江省丽水市人民医院呼吸科 1 0 0.0 0.0
4 周永进 浙江省丽水市中心医院放射科 1 0 0.0 0.0
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中国现代医生
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北京市朝阳区东四环中路78号楼(大成国际中心B座)708-3室
80-611
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