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3D及2D ADC直方图在鉴别肺孤立性实性病变中的价值

Histogram Analysis of Apparent Diffusion Coefficient Map Differentiate Malignant and Benign Disease in Lung Based on 3D and 2D ROI

作     者:包盈莹 李新春 万齐 邹乔 邓颖诗 雷永霞 郑晓涛 余煜栋 雷强 BAO Yingying;LI Xinchun;WAN Qi

作者机构:广州医科大学附属第一医院放射科 

出 版 物:《临床放射学杂志》 (Journal of Clinical Radiology)

年 卷 期:2018年第37卷第8期

页      面:1293-1297页

核心收录:

学科分类:0831[工学-生物医学工程(可授工学、理学、医学学位)] 100207[医学-影像医学与核医学] 1002[医学-临床医学] 08[工学] 1010[医学-医学技术(可授医学、理学学位)] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

基  金:国家自然基金青年项目(编号:81601457) 广东省医学科研基金项目(编号:A2016410) 广州市科技计划项目(编号:20150010234) 广州市医药卫生科技项目(编号:2015A11066) 

主  题:肺实性病变 表观扩散系数 直方图 

摘      要:目的探讨全瘤(3D)及面积(2D)表观扩散系数(ADC)直方图在鉴别肺部孤立性实性病变中的价值。方法前瞻性搜集经CT检查发现肺部孤立性实性病变患者70例,良性病变19例,恶性肿瘤51例,治疗前行常规MRI、DWI(b=600 mm/s^2)检查,利用Omni-Kinetics软件生成2D及3D ADC直方图并记录其参数。采用MannWhitney检验比较各参数,并运用受试者工作特征曲线(ROC)分析其对鉴别肺部良恶性病变的诊断效能。结果恶性组2D及3D的ADC最小值、最大值、中位数、平均值均低于良性组(P〈0.05),3D及2D的ADC中位数(AUC=0.842、0.809)、平均值(AUC=0.834、0.807)有较好诊断效能。当3D ADC中位数取1.400×10^-3mm^2/s时,诊断的准确率最高,敏感度为74.5%,特异度为89.50%。恶性组的偏度(P〈0.05)及峰度(P〈0.01)均较良性组高。3D及2D的ADC 50th、75th、90th有显著意义(P〈0.001)。诊断效能较好的参数3D ROI的AUC均较2D ROI大。结论 3D ADC直方图可以较好地区分肺部良恶性实性病变,其中ADC中位数诊断效能最高。

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