基于CT密度联合纹理参数建模预测垂体大腺瘤质地

作     者：万强 陈基明 邢涛 邵颖 WAN Qiang;CHEN Jiming;XING Tao;SHAO Ying

作者机构：皖南医学院弋矶山医院医科影像中心 

出 版 物：《中国医学影像技术》 (Chinese Journal of Medical Imaging Technology)

年 卷 期：2019年第35卷第8期

页      面：1190-1194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] 1006[医学-中西医结合] 1002[医学-临床医学] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 08[工学] 1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 100214[医学-肿瘤学] 100106[医学-放射医学] 100602[医学-中西医结合临床] 10[医学] 

主　　题：垂体肿瘤 腺瘤 纹理分析 体层摄影术,X线计算机 

摘      要：目的探讨基于CT平扫图像密度联合纹理参数预测垂体大腺瘤质地的价值。方法收集50例经手术病理证实的垂体大腺瘤,根据术中垂体质地分为质软组(n=30)与质硬组(n=20)。于CT图像肿瘤最大层面手动勾画ROI,测量病变CT值,并提取纹理特征参数。比较2组间CT值及纹理特征差异,对有统计学意义的变量采用多因素Logistic回归分析建立预测垂体腺瘤质地的模型,绘制ROC曲线评价其预测效能。结果质软组与质硬组间CT值差异有统计学意义(P=0.031),其预测肿瘤质地的AUC为0.662。基于CT平扫图像共提取77个纹理参数,经筛选获得4个2组间差异有统计学意义的参数,包括第90百分位数、惯量、方差和对比度,其预测肿瘤质地的AUC分别为0.662、0.663、0.672和0.663。多因素Logistic回归分析建立的纹理特征模型预测垂体腺瘤质地的AUC为0.690,CT值结合纹理参数模型的AUC为0.782。结论CT值结合纹理参数建立的模型对于预测垂体腺瘤质地具有较高价值,可为临床选择手术方案提供帮助。