| 谢元亮，杜丹，谢伟，王翔，江燕萍.DCE-MRI纹理分析鉴别宫颈鳞癌与腺癌及预测分级的价值[J].放射学实践,2019,(08):835-840 |
| DCE-MRI纹理分析鉴别宫颈鳞癌与腺癌及预测分级的价值 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2019.08.002 |
| 中文关键词: 宫颈癌 磁共振成像 动态对比增强 影像组学 纹理分析 病理分级 |
| 基金项目:武汉市临床医学科研项目（WX14B07） |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：探讨基于动态增强MRI（DCE-MRI）的影像组学特征鉴别宫颈鳞癌与腺癌及预测肿瘤分级的价值。方法：回顾性分析2016年1月－2018年6月本院经手术病理证实且行子宫DCE-MRI的39例宫颈癌患者的临床和影像资料。分析宫颈癌的常规MRI表现，对DCE-MRI数据进行后处理，获得最大强化率（ME）和最大相对强化率（MRE）伪彩图，对病灶进行手动分割后提取一阶灰度直方图和二阶纹理特征共64个特征参数值。比较鳞癌与腺癌纹理特征参数值的差异，分析肿瘤纹理特征参数值与病理分级和分化程度的相关性。采用ROC曲线分析有统计学差异的纹理特征对腺癌和高FIGO分期的预测价值。结果：64个纹理参数中，基于MRE图提取的13个纹理特征参数和基于ME图提取的1个纹理特征在鳞癌与腺癌间的差异有统计学意义（P＜0.05）。在MRE图提取的纹理特征参数中,3个灰度区域大小矩阵（GLSZM）和2个灰度游程长度矩阵（GLRLM）特征参数与肿瘤的FIGO分级呈正相关（r=0.332～0.392，P=0.014～0.039）。多参数预测宫颈腺癌的AUC为0.830（95%CI：0.675～0.931），预测FIGOⅡb～Ⅲa宫颈癌的AUC为0.737（95%CI：0.572～0.865），预测低分化肿瘤的AUC为0.705（95%CI：0.537～0.840）。结论：基于DCE-MRI的纹理分析技术有助于在术前预测宫颈癌的组织病理学分型和FIGO分级，尤其是对腺癌与鳞癌的鉴别诊断有较大价值。 |
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