ADC值联合基于T 2WI脂肪抑制图像的纹理特征预测软组织良恶性肿瘤的价值

• 作者: 陈东 史彬 郑明雪 高飞 董江宁 宋德梅 赵娜 曹锋 魏欣扬
• 来源期刊: 中华放射学杂志
• 关键词: 软组织肿瘤 诊断， 鉴别 表观扩散系数 纹理分析
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 骨骼肌肉系统放射学
• 页码范围: 282-287
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3760/cma.j.cn112149-20200330-00479

摘要

目的:探讨DWI的ADC值联合纹理特征鉴别良恶性软组织肿瘤的价值。方法:回顾性分析中国科学技术大学附属第一医院西区经病理证实的94例软组织肿瘤（恶性44例，良性50例）MRI及DWI图像。在GE ADW4.6工作站测量肿块的实性成分ADC值。在T 2WI脂肪抑制图像上的肿瘤最大层面手动勾画ROI并提取纹理特征；采用独立样本 t检验对良恶性软组织肿瘤的ADC值及纹理参数进行统计学分析，并多因素logistic回归分析建模，计算诊断效能。 结果:良恶性软组织肿瘤的ADC值分别为（1.6±0.3）×10 -3 mm 2/s、（1.2±0.5）×10 -3 mm 2/s，差异有统计学意义（ t=-5.382， P<0.05），以1.28×10 -3 mm 2/s为诊断良恶性软组织肿瘤临界值，AUC为0.783，灵敏度为92.00%，特异度为65.91%。纹理特征中直方图特征（frequency size、skewness），灰度共生矩阵特征（Inertia_All Direction_offset7、Inverse Difference Moment_angle0_offset1、Inverse Difference Moment_angle0_offset7）及Haralick特征（Haralick Correlation_All Direction_offset4_SD）鉴别良恶性软组织肿瘤的曲线下面积分别为AUC 0.825、0.739、0.826、0.816、0.820、0.783。多因素logistic回归分析最佳预测模型鉴别良恶性软组织肿瘤的曲线下面积、灵敏度、特异度分别为0.930、88.00%、86.36%。 结论:ADC值联合纹理特征对术前预测软组织良恶性肿瘤有较高的应用价值。