| 李瑞，葛亚琼，张明珠，郑星星，冯峰.基于全肿瘤区域MRI纹理分析鉴别肺癌脑转移瘤病理类型的研究[J].放射学实践,2021,(02):176-180 |
| 基于全肿瘤区域MRI纹理分析鉴别肺癌脑转移瘤病理类型的研究 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2021.02.006 |
| 中文关键词: 脑转移瘤 磁共振成像 肺肿瘤 纹理分析 鉴别诊断 |
| 基金项目:江苏省自然科学基金面上项目（BK20161291）；南通市科技局基础研究项目（JC2018027）；2019年度南通市第五期“226工程”科研项目 |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】目的：探讨MRI增强T1加权成像（CE-T1WI）、液体衰减反转恢复序列（FLAIR）及表观扩散系数（ADC）纹理特征在肺腺癌及非腺癌脑转移瘤中的鉴别价值。方法：回顾分析经手术病理或影像随诊证实的脑转移瘤病灶127个，其中腺癌68个，非腺癌59个（鳞癌21个，小细胞肺癌38个）。利用ITK-SNAP 3.8.0软件分别在磁共振成像CE-T1WI、FLAIR及ADC图上绘制肿瘤全体积的兴趣区（3D ROI），使用人工智能工具包（A.K）分析提取出纹理特征，共394个纹理特征。采用多因素logistic回归分析确定可以作为病理分型的最佳预测因素，并构建基于纹理分析的预测模型，采用受试者操作特征曲线（ROC）评价其诊断效能。 结果：基于ADC图、CE-T1WI及FLAIR的纹理分析模型用于鉴别腺癌与非腺癌脑转移瘤的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.87、0.81及0.64，联合三种序列构建预测模型的AUC值为0.89。 结论：基于脑转移瘤的ADC图、CE-T1WI及FLAIR的纹理分析模型有助于鉴别肺部原发病灶病理类型（腺癌与非腺癌），三种序列联合分类预测模型诊断效能最佳。 |
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