目的通过应用MRI直方图分析技术研究肿瘤纹理改变在胚胎发育不良性神经上皮瘤(dysembryoplastic neuroepithelial tumor,DNET)和弥漫性星形细胞瘤(diffuse astrocytoma,DA)鉴别诊断中的临床应用价值。材料与方法回顾性分析2014年12月至2...目的通过应用MRI直方图分析技术研究肿瘤纹理改变在胚胎发育不良性神经上皮瘤(dysembryoplastic neuroepithelial tumor,DNET)和弥漫性星形细胞瘤(diffuse astrocytoma,DA)鉴别诊断中的临床应用价值。材料与方法回顾性分析2014年12月至2021年12月在新疆医科大学第一附属医院神经外科接受手术并经病理活检证实的21例DNET和35例DA患者的病例。首先分析两组的常规影像特征,再勾画其术前MRI的T2液体衰减反转恢复序列轴位图像中的瘤体并进行直方图分析,提取瘤体的平均值、中位数、标准差、异质性、峰度、偏度及熵等直方图参数,比较DNET和DA直方图参数并进行统计学分析,观察比较各参数对疾病诊断的功能。结果DNET及DA患者的一般资料如年龄、性别及肿瘤发生部位差异均无统计学意义(P>0.05)。倒三角征影像征象对两组患者进行鉴别诊断差异有统计学意义(P<0.05)。比较DNET和DA的7个直方图参数后发现,二者的平均值、中位数及峰度三个参数差异有统计学意义(P<0.05),其中峰度的单因素鉴别诊断价值意义最大,其受试者工作特征曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.690,敏感度及特异度分别为68.6%和66.7%。对平均值、中位数及峰度进行多参数联合分析,平均值结合峰度的AUC最高,AUC、敏感度及特异度分别为0.721、66.7%及77.1%,因此平均值结合峰度的鉴别诊断效能高于单个直方图分析参数鉴别效能。将倒三角征与直方图分析参数相结合,鉴别诊断效能均明显提高,平均值、中位数、峰度结合倒三角征的鉴别诊断效能最好,AUC值为0.830,敏感度、特异度及准确度分别为85.7%、74.3%及78.6%。结论对于术前MRI检查难以鉴别的DNET和DA,采用直方图分析技术结合倒三角征影像征象可以对二者进行更加准确的鉴别诊断。展开更多
文摘目的探究基于MRI的影像组学模型及临床因素模型对缺血性脑卒中溶栓后出血转化风险的价值。材料与方法回顾性纳入并分析2个中心就诊的730例急性缺血性脑卒中(acute ischemic stroke,AIS)患者的临床及影像学资料。我们将中心1中的数据集的624例患者以7∶3的比例随机分为训练集(436例)与内部验证集(188例),对临床特征进行单因素多因素逻辑回归分析,筛选出与出血转化(hemorrhagic transformation,HT)有关的独立影响因素建立临床因素模型,基于MRI图像建立影像组学模型以及结合临床因素和影像组学特征的联合模型,预测AIS患者溶栓后发生HT的风险。中心2的106例患者数据用于外部验证。通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线及曲线下面积(area under the curve,AUC)评估模型的预测效能。为了比较不同模型之间AUC值差异是否有统计学意义,进一步采用DeLong检验进行统计分析,评估各模型之间的AUC差异的显著性。结果ROC曲线分析显示,训练集中临床因素模型、影像组学模型及联合模型预测出血转化的AUC分别为0.810(95%CI:0.756~0.864)、0.896(95%CI:0.865~0.928)和0.928(95%CI:0.899~0.958),在内部验证集中,临床因素模型、影像组学模型及联合模型预测出血转化的AUC分别为0.757(95%CI:0.671~0.843)、0.852(95%CI:0.791~0.913)和0.872(95%CI:0.809~0.935),此外,各模型在外部验证集中同样显示出良好的性能,AUC分别为0.720(95%CI:0.602~0.839)、0.804(95%CI:0.711~0.897)、0.828(95%CI:0.751~0.905)。决策曲线分析显示联合模型的净获益率最高。结论基于MRI的影像组学模型及临床因素模型对缺血性脑卒中后出血转化均有一定的预测价值;二者联合建立的联合模型预测价值最高,可应用于卒中后出血转化的风险预测。
文摘目的通过应用MRI直方图分析技术研究肿瘤纹理改变在胚胎发育不良性神经上皮瘤(dysembryoplastic neuroepithelial tumor,DNET)和弥漫性星形细胞瘤(diffuse astrocytoma,DA)鉴别诊断中的临床应用价值。材料与方法回顾性分析2014年12月至2021年12月在新疆医科大学第一附属医院神经外科接受手术并经病理活检证实的21例DNET和35例DA患者的病例。首先分析两组的常规影像特征,再勾画其术前MRI的T2液体衰减反转恢复序列轴位图像中的瘤体并进行直方图分析,提取瘤体的平均值、中位数、标准差、异质性、峰度、偏度及熵等直方图参数,比较DNET和DA直方图参数并进行统计学分析,观察比较各参数对疾病诊断的功能。结果DNET及DA患者的一般资料如年龄、性别及肿瘤发生部位差异均无统计学意义(P>0.05)。倒三角征影像征象对两组患者进行鉴别诊断差异有统计学意义(P<0.05)。比较DNET和DA的7个直方图参数后发现,二者的平均值、中位数及峰度三个参数差异有统计学意义(P<0.05),其中峰度的单因素鉴别诊断价值意义最大,其受试者工作特征曲线的曲线下面积(area under the curve,AUC)为0.690,敏感度及特异度分别为68.6%和66.7%。对平均值、中位数及峰度进行多参数联合分析,平均值结合峰度的AUC最高,AUC、敏感度及特异度分别为0.721、66.7%及77.1%,因此平均值结合峰度的鉴别诊断效能高于单个直方图分析参数鉴别效能。将倒三角征与直方图分析参数相结合,鉴别诊断效能均明显提高,平均值、中位数、峰度结合倒三角征的鉴别诊断效能最好,AUC值为0.830,敏感度、特异度及准确度分别为85.7%、74.3%及78.6%。结论对于术前MRI检查难以鉴别的DNET和DA,采用直方图分析技术结合倒三角征影像征象可以对二者进行更加准确的鉴别诊断。
