基于MRI的纹理分析预测肝外胆管癌分化程度的应用价值

摘要：

目的 探讨基于MRI的纹理分析预测肝外胆管癌(ECC)分化程度的价值.方法 回顾性分析我院2011年1月至2018年12月经病理证实的ECC患者97例(低分化16例,中-高分化81例)临床资料,所有患者术前4周内均行MRI检查.使用MaZda软件勾画感兴趣区(ROI),并自动提取纹理特征.应用Mann-Whitney U检验、相关分析及Lo-gistics回归分析筛选出具有独立危险因素的纹理特征,并建立预测模型.应用ROC曲线评估预测模型的效能.结果 区分低分化与中-高分化ECC并具有独立危险因素的纹理特征参数共6个(均P<0.05).Logistics回归模型的预测值预测低分化ECC的ROC曲线下面积为0.961(P<0.001),其敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为87.7％、100.0％、61.5％、100.0％.结论 基于MRI的纹理分析可以准确地区分低分化与中-高分化ECC.

关键词：肝外胆管癌;纹理分析;分化程度

所属期刊栏目：42

分类号：R735.8;R445.2(肿瘤学)

资助基金：四川省卫生健康委员会科研课题编号:19PJ151

在线出版日期：2021-09-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：761-765