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ADC图肿瘤全域纹理分析鉴别肿块型乳腺导管原位癌/伴微浸润
被引量：
7
1
作者
鞠烨
田士峰
+4 位作者
张楠
孙博
刘铁利
刘爱莲
张丽娜
《中国医学计算机成像杂志》
CSCD
北大核心
2021年第5期408-413,共6页
目的:探讨基于表观弥散系数(ADC)图肿瘤全域纹理分析鉴别肿块型乳腺导管原位癌(DCIS)/伴微浸润(DCIS-MI)的价值。方法:纳入经手术病理证实为DCIS和DCIS-MI的女性患者共48例,所有患者术前均完成DWI序列扫描获得ADC图,利用Omni-Kinetics...
目的:探讨基于表观弥散系数(ADC)图肿瘤全域纹理分析鉴别肿块型乳腺导管原位癌(DCIS)/伴微浸润(DCIS-MI)的价值。方法:纳入经手术病理证实为DCIS和DCIS-MI的女性患者共48例,所有患者术前均完成DWI序列扫描获得ADC图,利用Omni-Kinetics软件分析肿瘤全域纹理参数,包括中位数、平均值、标准差等。采用独立样本t检验(正态分布)或Mann-Whitney秩和检验(偏态分布)比较DCIS和DCIS-MI各纹理参数的差异,利用受试者操作特征(ROC)曲线评价纹理参数对DCIS和DCIS-MI的诊断效能。结果:DCIS组的标准差、熵、相关性、逆差距小于DCIS-MI组,均匀性、能量、惯性矩大于DCIS-MI组,差异有统计学意义(均P<0.05)。2组间的最大径、年龄以及中位数、平均值、偏度、峰度差异无统计学意义(均P>0.05)。标准差、均匀性、能量、熵、惯性矩、相关性、逆差距鉴别2组病灶的曲线下面积(AUC)分别为0.99、0.99、0.86、0.94、0.74、0.74、0.84。结论:基于ADC图的肿瘤全域纹理分析有助于鉴别DCIS和DCIS-MI,具有一定临床应用价值,其中的标准差、均匀性、能量、熵、逆差距是有效鉴别参数。
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关键词
全域纹理参数
表观弥散系数
纹理
分析
乳腺导管原位癌
乳腺微浸润癌
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题名
ADC图肿瘤全域纹理分析鉴别肿块型乳腺导管原位癌/伴微浸润
被引量：
7
1
作者
鞠烨
田士峰
张楠
孙博
刘铁利
刘爱莲
张丽娜
机构
大连医科大学附属第一医院放射科
大连医科大学医学影像学院
出处
《中国医学计算机成像杂志》
CSCD
北大核心
2021年第5期408-413,共6页
基金
辽宁省科技厅自然基金指导计划项目(20180550598,2019-ZD-0907)。
文摘
目的:探讨基于表观弥散系数(ADC)图肿瘤全域纹理分析鉴别肿块型乳腺导管原位癌(DCIS)/伴微浸润(DCIS-MI)的价值。方法:纳入经手术病理证实为DCIS和DCIS-MI的女性患者共48例,所有患者术前均完成DWI序列扫描获得ADC图,利用Omni-Kinetics软件分析肿瘤全域纹理参数,包括中位数、平均值、标准差等。采用独立样本t检验(正态分布)或Mann-Whitney秩和检验(偏态分布)比较DCIS和DCIS-MI各纹理参数的差异,利用受试者操作特征(ROC)曲线评价纹理参数对DCIS和DCIS-MI的诊断效能。结果:DCIS组的标准差、熵、相关性、逆差距小于DCIS-MI组,均匀性、能量、惯性矩大于DCIS-MI组,差异有统计学意义(均P<0.05)。2组间的最大径、年龄以及中位数、平均值、偏度、峰度差异无统计学意义(均P>0.05)。标准差、均匀性、能量、熵、惯性矩、相关性、逆差距鉴别2组病灶的曲线下面积(AUC)分别为0.99、0.99、0.86、0.94、0.74、0.74、0.84。结论:基于ADC图的肿瘤全域纹理分析有助于鉴别DCIS和DCIS-MI,具有一定临床应用价值,其中的标准差、均匀性、能量、熵、逆差距是有效鉴别参数。
关键词
全域纹理参数
表观弥散系数
纹理
分析
乳腺导管原位癌
乳腺微浸润癌
Keywords
Diffusion weighted imaging
Apparent diffusion coefficient
Texture analysis
Ductal carcinoma in situ
Breast micro invasion carcinoma
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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1
ADC图肿瘤全域纹理分析鉴别肿块型乳腺导管原位癌/伴微浸润
鞠烨
田士峰
张楠
孙博
刘铁利
刘爱莲
张丽娜
《中国医学计算机成像杂志》
CSCD
北大核心
2021
7
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