纹理分析T1WI对比增强图像分级脑胶质瘤

• 作者: 杜芳 王丽娟 蒋裕静
• 来源期刊: 中华消化病与影像杂志（电子版）
• 关键词: 纹理分析 磁共振成像 胶质瘤 分级
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 4-7
• 页数: 4页
• 字数: 2986字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3877/cma.j.issn.2095-2015.2020.01.002

摘要

目的 探讨纹理分析T1 WI对比增强图像在分级脑胶质瘤中的价值.方法 回顾性分析2014年10月至2019年10月在扬州大学附属医院,经手术病理证实的29例低级别胶质瘤(LGG)和63例高级别胶质瘤(HGG),使用MaZda软件提取T1WI对比增强(CE-T1WI)肿瘤纹理特征并分析比较两组间9个直方图参数,包括平均值(mean)、变异度(variance)、偏度(skewness)、峰度(kurtosis)和第1、10、50、90、99百分位数(Pere.1％、Pere.10％、Pere.50％、Pere.90％、Pere.99％),采用多变量Logistic回归对有统计意义的参数进行建模并绘制受试者工作特征曲线(ROC)曲线评价在两组间差异有统计学意义的参数及多变量Logistic回归模型鉴别两者的效能.结果 LGG组的3个参数(kurtosis,pere.1％,pere.10％)高于HGG组(P均<0.05),4个参数(mean,variance,pere.90,pere.99％)低于HGG组(P均<0.05),而skewness、pere.50％这2个参数在两组间无明显差异(P均>0.05);在两组间差异有统计学意义的7个参数中,variance鉴别两者的效能最佳,灵敏度、特异度及AUC分别为79.4％、86.2％、0.878,7个参数建立的多变量Logistic回归模型的效能优于所有参数,灵敏度、特异度及AUC分别为87.3％、79.3％、0.882.结论 基于CE-T1WI的直方图参数可有效鉴别LGG与HGG,而以两组间差异有统计学意义直方图参数建立的多变量Logistic回归模型诊断效能更佳.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丽娟	扬州大学附属医院影像科	8	26	3.0	5.0
2	杜芳	扬州大学附属医院影像科	8	37	3.0	6.0
3	蒋裕静	扬州大学附属医院影像科	1	0	0.0	0.0