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MRI敷霜征鉴别乳腺良恶性小肿块的价值及其病理组织学分析
被引量：
3
1
作者
赖婵
刘壮盛
+4 位作者
李儒琼
梁克明
龙晚生
李海成
聂中新
《中山大学学报（医学科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期321-330,共10页
【目的】探讨MRI敷霜征鉴别乳腺良恶性小肿块的价值,并分析其病理组织学改变。【方法】回顾性收集2016年6月~2020年9月我院行MRI检查并经病理证实的554例最大径线≤2 cm的乳腺小肿块患者资料(恶性291例,良性263例)。将患者的临床和MR特...
【目的】探讨MRI敷霜征鉴别乳腺良恶性小肿块的价值,并分析其病理组织学改变。【方法】回顾性收集2016年6月~2020年9月我院行MRI检查并经病理证实的554例最大径线≤2 cm的乳腺小肿块患者资料(恶性291例,良性263例)。将患者的临床和MR特征进行单因素及多因素回归分析,筛选乳腺癌独立危险因素。基于独立危险因素构建两个诊断模型(模型1包含敷霜征,模型2不包含敷霜征)。采用ROC曲线评估两个模型的诊断效能。观察所有小肿块瘤周组织的病理学改变,分析敷霜征的病理学基础。【结果】恶性组199例(68.4%)、良性组25例(9.5%)出现敷霜征,两组间差异具有统计学意义(P<0.05)。单因素及多因素回归分析显示,年龄、病灶径线、边缘、ADC值、时间-信号强度曲线类型、敷霜征为乳腺癌的独立危险因素,OR估计值分别为1.065、4.515、2.811、0.013、3.487和13.894,OR 95%CI分别为(1.034,1.097)、(2.368,8.608)、(1.954,4.045)、(0.004,0.049)、(2.087,5.826)和(7.026,27.477)。模型1(包含敷霜征)对乳腺小肿块的鉴别诊断效能优于模型2(不包含敷霜征)(AUC:0.938 vs.0.897,P<0.05)。病理组织学分析显示敷霜征与瘤周炎性细胞浸润、血管增生相关。【结论】MRI敷霜征有助于乳腺良恶性小肿块的鉴别诊断,其病理组织学基础可能为瘤周炎性细胞浸润、血管增生。
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关键词
磁共振成像
敷霜征
乳腺小肿块
良恶性
病理组织学
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职称材料
CT纹理特征分析鉴别诊断表现为肺部亚实性结节的微浸润腺癌和浸润性腺癌
被引量：
29
2
作者
金志发
陈相猛
+4 位作者
冯宝
陈业航
李青
李荣岗
龙晚生
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2019年第5期691-695,共5页
目的评估CT纹理特征术前鉴别表现为亚实性肺结节的微浸润腺癌(MIA)和浸润腺癌(IAC)的价值。方法回顾性收集胸部CT表现为亚实性肺结节、经手术病理证实为MIA或IAC的100例患者,包括43例MIA和57例IAC。选择4个CT主观征象(密度、大小、分叶...
目的评估CT纹理特征术前鉴别表现为亚实性肺结节的微浸润腺癌(MIA)和浸润腺癌(IAC)的价值。方法回顾性收集胸部CT表现为亚实性肺结节、经手术病理证实为MIA或IAC的100例患者,包括43例MIA和57例IAC。选择4个CT主观征象(密度、大小、分叶、形态)构建诊断MIA与IAC的CT主观征象模型。提取896个CT纹理特征,并构建CT纹理特征模型。绘制ROC曲线评估纹理特征模型、CT主观征象模型鉴别诊断MIA和IAC的效能。结果 CT主观征象中,亚实性结节的密度和大小的一致性非常好,选择密度征象[优势比=8.177,95%CI(1.142,58.575)]为CT主观征象模型的独立预测因子;于896个纹理特征中,选择4个纹理特征构建模型。训练集中纹理特征模型诊断MIA与IAC的敏感度为0.85(33/39),特异度为0.90(28/31),AUC为0.94[95%CI(0.88,0.99)];验证集中纹理特征模型的敏感度为0.89(16/18),特异度为1.00(12/12),AUC为0.97[95%CI(0.92,1.00)]。结论 CT纹理特征有助于提高术前鉴别诊断表现为亚实性肺结节的MIA和IAC的效能。
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关键词
肺肿瘤
纹理分析
影像组学
体层摄影术
X线计算机
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职称材料
题名
MRI敷霜征鉴别乳腺良恶性小肿块的价值及其病理组织学分析
被引量：
3
1
作者
赖婵
刘壮盛
李儒琼
梁克明
龙晚生
李海成
聂中新
机构
江门市
中心医院
//
中山大学
附属
江门
医院
放射科
江门市
中心医院
//
中山大学
附属
江门
医院
病理科
出处
《中山大学学报（医学科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期321-330,共10页
基金
江门市医疗卫生领域科技计划项目(2020YLA072)
江门市科技计划项目(江科[2015]73号第68项)
+1 种基金
广东省医学科研基金(A2020622)
江门市中心医院科研杰青项目(J201904)。
文摘
【目的】探讨MRI敷霜征鉴别乳腺良恶性小肿块的价值,并分析其病理组织学改变。【方法】回顾性收集2016年6月~2020年9月我院行MRI检查并经病理证实的554例最大径线≤2 cm的乳腺小肿块患者资料(恶性291例,良性263例)。将患者的临床和MR特征进行单因素及多因素回归分析,筛选乳腺癌独立危险因素。基于独立危险因素构建两个诊断模型(模型1包含敷霜征,模型2不包含敷霜征)。采用ROC曲线评估两个模型的诊断效能。观察所有小肿块瘤周组织的病理学改变,分析敷霜征的病理学基础。【结果】恶性组199例(68.4%)、良性组25例(9.5%)出现敷霜征,两组间差异具有统计学意义(P<0.05)。单因素及多因素回归分析显示,年龄、病灶径线、边缘、ADC值、时间-信号强度曲线类型、敷霜征为乳腺癌的独立危险因素,OR估计值分别为1.065、4.515、2.811、0.013、3.487和13.894,OR 95%CI分别为(1.034,1.097)、(2.368,8.608)、(1.954,4.045)、(0.004,0.049)、(2.087,5.826)和(7.026,27.477)。模型1(包含敷霜征)对乳腺小肿块的鉴别诊断效能优于模型2(不包含敷霜征)(AUC:0.938 vs.0.897,P<0.05)。病理组织学分析显示敷霜征与瘤周炎性细胞浸润、血管增生相关。【结论】MRI敷霜征有助于乳腺良恶性小肿块的鉴别诊断,其病理组织学基础可能为瘤周炎性细胞浸润、血管增生。
关键词
磁共振成像
敷霜征
乳腺小肿块
良恶性
病理组织学
Keywords
magnetic resonance imaging
blooming sign
small breast masses
benign and malignant
histopathology
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
CT纹理特征分析鉴别诊断表现为肺部亚实性结节的微浸润腺癌和浸润性腺癌
被引量：
29
2
作者
金志发
陈相猛
冯宝
陈业航
李青
李荣岗
龙晚生
机构
暨南
大学
附属
第一
医院
医学影像
中心
江门市
中心医院
中山大学
附属
江门
医院
放射科
中山大学
生物医学工程学院
江门市中心医院中山大学附属江门医院病理科
出处
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2019年第5期691-695,共5页
文摘
目的评估CT纹理特征术前鉴别表现为亚实性肺结节的微浸润腺癌(MIA)和浸润腺癌(IAC)的价值。方法回顾性收集胸部CT表现为亚实性肺结节、经手术病理证实为MIA或IAC的100例患者,包括43例MIA和57例IAC。选择4个CT主观征象(密度、大小、分叶、形态)构建诊断MIA与IAC的CT主观征象模型。提取896个CT纹理特征,并构建CT纹理特征模型。绘制ROC曲线评估纹理特征模型、CT主观征象模型鉴别诊断MIA和IAC的效能。结果 CT主观征象中,亚实性结节的密度和大小的一致性非常好,选择密度征象[优势比=8.177,95%CI(1.142,58.575)]为CT主观征象模型的独立预测因子;于896个纹理特征中,选择4个纹理特征构建模型。训练集中纹理特征模型诊断MIA与IAC的敏感度为0.85(33/39),特异度为0.90(28/31),AUC为0.94[95%CI(0.88,0.99)];验证集中纹理特征模型的敏感度为0.89(16/18),特异度为1.00(12/12),AUC为0.97[95%CI(0.92,1.00)]。结论 CT纹理特征有助于提高术前鉴别诊断表现为亚实性肺结节的MIA和IAC的效能。
关键词
肺肿瘤
纹理分析
影像组学
体层摄影术
X线计算机
Keywords
lung neoplasms
texture analysis
radiomics
tomography,X-ray computed
分类号
R734 [医药卫生—肿瘤]
R814 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
MRI敷霜征鉴别乳腺良恶性小肿块的价值及其病理组织学分析
赖婵
刘壮盛
李儒琼
梁克明
龙晚生
李海成
聂中新
《中山大学学报（医学科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2022
3
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
CT纹理特征分析鉴别诊断表现为肺部亚实性结节的微浸润腺癌和浸润性腺癌
金志发
陈相猛
冯宝
陈业航
李青
李荣岗
龙晚生
《中国医学影像技术》
CSCD
北大核心
2019
29
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