CT图像纹理分析评估胰腺神经内分泌肿瘤的病理分级
目的:探讨CT图像纹理分析对胰腺神经内分泌肿瘤(Pancreatic neuroendocrine neoplasm,PNEN)病理分级的诊断价值.方法:回顾性分析109例经手术或病理活检确诊为胰腺神经内分泌肿瘤患者的CT动脉期及门脉期图像,ITK-Snap软件手动勾画感兴趣区(ROI),A.K.软件提取ROI纹理特征,采用最小绝对收缩与选择算子(The least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)降维运算获取纹理特征及其受试者工作特征曲线下面积(AUROC).结果:筛选出动脉期纹理特征共5个,分别为熵(GLCMEntropy_AllDirection offset7_SD)、峰度(kurtosis)、肿瘤在三维空间内的最大直径(Maximum 3D diameter)、变换后形成的正态曲线内0.025分位处的数值(Quantile0.025)及肿瘤表面积与体积的比值(Surface volume ratio),其AUROC分别为0.715、0.529、0.724、0.672及0.698,门静脉期特征2个,为肿瘤在三维空间内的最大直径及肿瘤表面积与体积的比值,其AUROC分别为0.722及0.703.结论:CT图像纹理分析可用于判断PNEN的病理分级.
癌、神经内分泌、胰腺肿瘤、体层摄影术、螺旋计算机
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R735.9;R814.42(肿瘤学)
2018-12-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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