软组织血管瘤与神经鞘瘤影像学鉴别诊断

摘要：

目的 探讨软组织血管瘤与神经鞘瘤的影像学鉴别诊断价值.方法 回顾性分析经病理证实的50例软组织血管瘤和51例软组织神经鞘瘤的影像学表现,对病灶的影像学征象差别进行单因素分析,具有统计学意义的指标再进行多因素回归分析,建立Logistic回归模型.判定Logistic回归模型的拟合优度检验采用Hosmer-Lemeshow检验,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价其诊断效能.结果 2组病例在最大径(＞5cm)、边界模糊、不规则形态、非边缘钙化、类囊变区、内部脂肪、靶征、神经出入征、包膜、条带状影方面的差异有统计学意义(P＜0.05).多因素回归分析进入Logistic模型的5个特征分别为:不规则形态[优势比(OR)=25.842,95％置信区间(CI)1.999～334.152]、类囊变区(OR=0.038,95％CI 0.002～0.847)、内部脂肪(OR=24.340,95％CI 1.197～495.014)、靶征(OR=0.009,95％CI 0～0.764)、包膜(OR=0.006,95％CI 0～0.146).Hosmer Lemeshow 检验的显著性水平为0.999.ROC曲线的曲线下面积为0.986(P＜0.01).敏感度为94.0％,特异度为94.1％,阳性预测值为94.0％,阴性预测值为94.1％.结论 不规则形态、类囊变区、内部脂肪、靶征和包膜是鉴别软组织血管瘤和神经鞘瘤的5个特征性预测指标,Logistic回归模型对鉴别具有较高的敏感性和特异性.

关键词：血管瘤、神经鞘瘤、计算机体层成像、磁共振成像

所属期刊栏目：38

分类号：R732.2;R730.264;R814.42;R445.2(肿瘤学)

在线出版日期：2023-02-20（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：1836-1839