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MRI纹理分析预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值

The Value of MRI Texture Analysis to Predict Axillary Lymph Node Metastasis in Breast Cancer Patients

作     者:邢滔 陈基明 颜秀芳 朱晴 XING Tao;CHEN Jiming;YAN Xiufang

作者机构:皖南医学院弋矶山医院影像中心 

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

年 卷 期:2019年第38卷第12期

页      面:2290-2294页

学科分类:0831[工学-生物医学工程(可授工学、理学、医学学位)] 1002[医学-临床医学] 08[工学] 100214[医学-肿瘤学] 10[医学] 

主  题:乳腺 肿瘤 纹理分析 淋巴结 转移 

摘      要:目的探讨基于短时间反转恢复(STIR)T_2WI、扩散加权成像(DWI)和动态增强磁共振成像(DCE-MRI)的纹理参数预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值。方法回顾性分析本院经手术病理证实的51例乳腺癌患者完整资料,按照手术病理结果分为淋巴结转移组和非淋巴结转移组。所有患者均行乳腺常规MRI、DWI和DCE-MRI扫描,选取MRI图像上肿瘤最大层面、手动勾画感兴趣区(ROI)并提取纹理特征。采用两独立样本t检验、MannWhitney U检验比较两组间纹理参数的差异;采用多因素Logistic回归分析建模,并绘制受试者工作特征曲线(ROC)计算模型的诊断效能。结果STIR T_2WI、DWI和DCE-MRI图像共提取219个纹理参数,两组间差异有统计学意义的参数经相关性分析获得15个纹理参数特征;对所提取的15个纹理参数进行单因素Logistic回归分析,获得STIR T_2WI的逆差矩(IDM)、短行程优势(short run emphasis)、maxumum 3D diameter、熵(entropy)、hara entroy、run length nonuniformity,DWI的entropy及DCE-MRI的compactness2参数预测乳腺癌淋巴结转移的曲线下面积(AUC)值0.70,其中STIR T_2WI_hara entroy的AUC最高(0.738)。多因素Logistic回归分析的最佳模型鉴别乳腺癌腋窝淋巴结转移的AUC为0.902。结论基于STIR T_2WI、DWI和DCE-MRI的纹理参数对于预测乳腺癌淋巴结转移具有较高价值。

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