【摘 要】
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目的:利用基于灰度共生矩阵的纹理分析,回顾性分析乳腺动态对比增强(DCE)-MRI图像,探讨纹理参数与乳腺良恶性病变的相关性,并建立乳腺癌的诊断模型,提高其诊断准确性.方法:选取2016年11月-2018年11月行乳腺DCE-MRI扫描的连续性病例资料,收集纳入病例的基本临床信息及DCE-MRI图像,分为乳腺良性病变组和恶性病变组.利用MatLab软件提取基于灰度共生矩阵的17个纹理参数,比较两组病例的临床基本信息(包括年龄、绝经状态、病灶部位、体质量指数及病灶大小)和纹理参数的差异.结果:符合纳入标准的
【机 构】
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武汉大学中南医院医学影像科 湖北 武汉 430071
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目的:利用基于灰度共生矩阵的纹理分析,回顾性分析乳腺动态对比增强(DCE)-MRI图像,探讨纹理参数与乳腺良恶性病变的相关性,并建立乳腺癌的诊断模型,提高其诊断准确性.方法:选取2016年11月-2018年11月行乳腺DCE-MRI扫描的连续性病例资料,收集纳入病例的基本临床信息及DCE-MRI图像,分为乳腺良性病变组和恶性病变组.利用MatLab软件提取基于灰度共生矩阵的17个纹理参数,比较两组病例的临床基本信息(包括年龄、绝经状态、病灶部位、体质量指数及病灶大小)和纹理参数的差异.结果:符合纳入标准的病例有136例乳腺恶性病变和67例良性病变,单因素分析中,乳腺良恶性病变组中13个纹理参数有统计学差异,且参数间存在共线性关系,通过逐步回归分析法筛选有意义的影响因素,结果提示Contrast、IMC1、Sum Average和Correlation等4个纹理参数是乳腺良恶性病变鉴别诊断中的主要影响参数.建立的诊断模型曲线下面积(AUC)为0.906(95％置信区间:0.857～0.942,P＜0.001),约登指数为0.667,最佳截断值为0.65,积分大于0.65诊断乳腺恶性病变的敏感性和特异性分别为84.56％和82.09％.验证组包括49例恶性病变和24例良性病变,对诊断模型进行验证,诊断恶性病变的敏感性和特异性分别为81.63％和87.50％.结论:基于灰度共生矩阵的纹理分析可用于乳腺良恶性病变的鉴别诊断.
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