MRI影像组学评估肝细胞肝癌的病理分级
目的 探讨T2WI、DWI、ADC图的影像组学特征诊断肝细胞肝癌(HCC)的病理分级价值.方法 搜集经病理证实的HCC患者55例,并分为高分化、中-低分化组.采用MaZda软件手工勾画感兴趣区(ROI),提取DWI、T2WI及ADC图纹理特征.利用Fisher系数、分类错误概率联合平均相关系数(POE +ACC)和交互信息(MI)的方法分别选择10种最佳纹理特征.应用SPSS 22.0分别对提取的最佳纹理特征利用t检验或Mann-WhitneyU检验进行组间比较,将各个序列组间比较有意义的纹理特征纳入二元Logistic回归模型,并建立预测模型.为了评估预测模型的分类效能,本研究应用灵敏度、特异度、受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)评价诊断性试验的价值.结果 对于HCC病理分级,t检验和U检验结果示DWI序列组间差异有统计学意义的纹理特征11个,T2WI序列组间差异有统计学意义的纹理特征2个.ADC图各纹理特征组间比较差异无统计学意义.二元Logistic斑回归示DWI的Teta3(P =0.02)、偏斜度(P=0.02)以及T2WI的高频垂直分量小波系数能量s-5 (P =0.03)是中-低分化程度HCC的独立预测因素,这三者数值越大,患者为中-低分化的风险越高.结合DWI的Teta3、偏斜度以及T2WI的高频垂直分量小波系数能量s-5建立HCC病理分化程度的预测模型,AUC 0.855,灵敏度为70.0％,特异度为86.7％.结论 MRI影像组学可以一定程度区别高、中-低分化HCC.
肝细胞肝癌、磁共振成像、影像组学、纹理分析、病理分级
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R735.7;S771.8;F321.1
四川省卫生健康委员会科研课题19PJ151
2020-12-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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