【摘 要】
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目的 探索脊柱肿瘤的良恶性判别的影像学诊断路径方法 回顾分析524例经北京大学第三医院收治、经穿刺病理或手术病理证实为脊柱肿瘤且在PACS系统中可读取到原始影像学资料者的CT和(或)MR图像信息所有入组病例的CT、MRI及SPECT图像由两名临床工作5年以上的影像学医师进行评估，主要包括：患者的年龄、性别、病灶的节段、椎体形态、病变主体位置、边界是否清晰、边缘是否硬化、骨皮质连续性、骨质破坏区是
【出 处】
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中华放射学学术大会2016、中华医学会第23次全国放射学学术大会暨中华医学会第24次全国影像技术学术大会
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目的 探索脊柱肿瘤的良恶性判别的影像学诊断路径方法 回顾分析524例经北京大学第三医院收治、经穿刺病理或手术病理证实为脊柱肿瘤且在PACS系统中可读取到原始影像学资料者的CT和(或)MR图像信息所有入组病例的CT、MRI及SPECT图像由两名临床工作5年以上的影像学医师进行评估，主要包括：患者的年龄、性别、病灶的节段、椎体形态、病变主体位置、边界是否清晰、边缘是否硬化、骨皮质连续性、骨质破坏区是否呈膨胀性改变、骨基质形态、周围是否有反应性硬化、肿瘤最大径线、椎旁软组织肿块是否围绕椎管生长、软组织CT值、T1WI及T2WI和抑脂T2信号特点、骨质破坏区是否有出血、坏死、T2WI病变内是否有纤维分隔、是否有液-液平面，病变强化程度.对于多发病变除评估上述内容外，还需评估多发病变性质是否相同、病灶分布特点.统计学参用OptimalScaling回归分析与脊柱肿瘤良恶性分类判别相关的自变量信息；采用DecisionTree模型分析脊柱肿瘤良恶性判别的影像学诊断路径.结果 1.最优尺度回归分析显示与脊柱肿瘤良性、中间型及恶性分类判别相关的信息为患者年龄、病变节段、病变的边界、骨基质形态、椎旁软组织肿块是否围绕椎管生长、实性成分T1WI信号、T2WI病变信号、T2WI病变内纤维分隔、病变强化程度，结果具有统计学意义(P＜0.05).2.脊柱肿瘤良恶性判别的决策树模型对良性、中间型及恶性肿瘤判别的正确率分别为60.0％、80.8％及95.3％，模型整体判别正确率为87.8％.单发脊柱肿瘤良恶性判别的决策树模型对良性、中间型及恶性肿瘤判别的正确率分别为79.6％、85.5％及94.7％，模型整体判别正确率为89.5％.结论 最优尺度回归分析及决策树模型在脊柱肿瘤良性、中间型及恶性的判别分析中有一定的应用价值，特别是对脊柱恶性肿瘤的判别分析.
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