【摘 要】
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第一部分基于CT图像的纹理分析鉴别乏脂性肾上腺腺瘤与肾上腺转移瘤目的:探讨基于CT图像的纹理分析鉴别乏脂性肾上腺皮质腺瘤及肾上腺转移瘤的价值。方法:回顾性分析2015年12月至2020年12月皖南医学院第一附属医院经手术病理及长期随访证实的共142例乏脂性肾上腺皮质腺瘤与肾上腺转移瘤患者完整资料,根据病理及随访结果分为腺瘤组（n=89）与转移瘤组（n=53）,其中腺瘤组中有原发恶性肿瘤患者5例,转
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第一部分基于CT图像的纹理分析鉴别乏脂性肾上腺腺瘤与肾上腺转移瘤目的:探讨基于CT图像的纹理分析鉴别乏脂性肾上腺皮质腺瘤及肾上腺转移瘤的价值。方法:回顾性分析2015年12月至2020年12月皖南医学院第一附属医院经手术病理及长期随访证实的共142例乏脂性肾上腺皮质腺瘤与肾上腺转移瘤患者完整资料,根据病理及随访结果分为腺瘤组（n=89）与转移瘤组（n=53）,其中腺瘤组中有原发恶性肿瘤患者5例,转移瘤组中有3例患者无明确原发恶性肿瘤。按照7:3比例将患者随机分为训练集（n=101）及验证集（n=41）。所有患者均在术前两周内行肾上腺CT平扫+增强扫描。使用ITK-SNAP软件分别手动逐层勾画平扫及三期CT图像上肿瘤感兴趣区（ROI）,并进行三维融合,然后导入AK软件平扫和三期增强每期各提取1316个,四期共5264个纹理特征;利用最小冗余最大相关（m RMR）和最小绝对收敛和选择算子（LASSO）回归分析进行特征筛选并构建纹理特征标签,平扫、动脉期、静脉期、延迟期和多期相联合模型分别筛选出9、12、14、10和14个纹理特征。并绘制受试者工作特征（ROC）曲线评价模型的鉴别能力;最后采用决策曲线分析（DCA）评估构建模型的临床价值。结果:CT平扫、动脉期、静脉期、延迟期和多期相扫描联合模型在训练组和验证组中鉴别乏脂性肾上腺皮质腺瘤和肾上腺转移瘤曲线下面积（AUC）（95%CI）分别为0.94（0.90-0.99）和0.94（0.88-1.00）、0.92（0.86-0.97）和0.94（0.87-1.00）、0.95（0.92-0.99）和0.96（0.92-1.00）、0.93（0.88-0.98）和0.93（0.85-1.00）以及0.97（0.94-1.00）和0.98（0.95-1.00）。DCA显示CT平扫、动脉期、静脉期、延迟期和多期相扫描联合模型均具有较高鉴别乏脂性肾上腺皮质腺瘤和肾上腺转移瘤的效能。结论:本文基于常规CT平扫、动脉期、静脉期及延迟扫描和多期相联合纹理分析模型探讨鉴别乏脂性肾上腺皮质腺瘤与肾上腺转移瘤的诊断效能,多期相扫描联合模型的临床获益最好,诊断效能最高;但本文中基于平扫模型也具有较高的诊断效能,同时综合考虑检查的经济性和安全性,CT平扫模型可能会是达到鉴别二者的较好选择。第二部分基于CT图像纹理分析鉴别功能性与无功能性肾上腺皮质腺瘤目的:探讨基于CT图像纹理分析鉴别功能性与无功能性肾上腺皮质腺瘤的价值。方法:回顾性分析2016年12月至2021年12月皖南医学院第一附属医院经手术病理证实的共145例无功能性肾上腺皮质腺瘤与功能性肾上腺皮质腺瘤患者完整资料,根据病理结果和相关临床检查分为无功能性腺瘤组（n=89）与功能性腺瘤组（n=56）,按照7:3比例随机将患者分为训练组（n=103）及验证组（n=42）。所有患者均在术前两周内行肾上腺CT平扫+增强扫描。使用ITK-SNAP软件分别手动逐层勾画平扫及三期CT图像上肿瘤感兴趣区（ROI）,并进行三维融合,然后导入AK软件提取每期各1316个纹理特征;利用最小冗余最大相关（m RMR）和最小绝对收敛和选择算子（LASSO）回归分析进行特征选择并建立纹理特征标签,平扫、动脉期、静脉期、延迟期及联合模型分别筛选出12、11、13、11和15个纹理特征,并绘制受试者工作特征（ROC）曲线评价模型的鉴别能力。结果:CT平扫、动脉期、静脉期、延迟期和联合模型在训练组和验证组中鉴别无功能性肾上腺皮质腺瘤和功能性肾上腺皮质腺瘤曲线下面积（AUC）（95%CI）分别为0.72（0.62-0.82）和0.80（0.67-0.94）、0.76（0.67-0.85）和0.79（0.65-0.93）、0.80（0.72-0.89）和0.84（0.71-0.97）、0.75（0.65-0.85）和0.76（0.61-0.91）以及0.81（0.73-0.90）和0.82（0.68-0.97）。结论:常规CT平扫+增强各期模型和联合模型均具有很高鉴别无功能性肾上腺皮质腺瘤与功能性肾上腺皮质腺瘤的效能,其中静脉期模型的诊断效能最高,对两者疾病的鉴别诊断最具有临床意义,为二者之间的鉴别诊断提供了一种准确的、无创的的定量分析方法。
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