基于MRI的纹理分析预测肝外胆管癌分化程度的应用价值

• 作者: 谭攀 舒健 杨春梅 黄新荞 周铁军 苏松
• 来源期刊: 四川医学
• 关键词: 肝外胆管癌 纹理分析 分化程度
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 基金论文
• 页码范围: 761-765
• 页数: 5页
• 分类号: R735.8|R445.2
• 语种: 中文
• DOI: 10.16252/j.cnki.issn1004-0501-2021.08.001

摘要

目的 探讨基于MRI的纹理分析预测肝外胆管癌(ECC)分化程度的价值.方法 回顾性分析我院2011年1月至2018年12月经病理证实的ECC患者97例(低分化16例,中-高分化81例)临床资料,所有患者术前4周内均行MRI检查.使用MaZda软件勾画感兴趣区(ROI),并自动提取纹理特征.应用Mann-Whitney U检验、相关分析及Lo-gistics回归分析筛选出具有独立危险因素的纹理特征,并建立预测模型.应用ROC曲线评估预测模型的效能.结果 区分低分化与中-高分化ECC并具有独立危险因素的纹理特征参数共6个(均P<0.05).Logistics回归模型的预测值预测低分化ECC的ROC曲线下面积为0.961(P<0.001),其敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为87.7％、100.0％、61.5％、100.0％.结论 基于MRI的纹理分析可以准确地区分低分化与中-高分化ECC.