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目的 探讨磁共振扩散加权成像表观扩散系数(ADC)纹理分析在鉴别乳腺增生症和导管原位癌的价值.方法 回顾性分析2015年3月至2020年11月经病理证实为乳腺增生症和导管原位癌患者102例的常规MRI图像和ADC图像,对乳腺局部病变感兴趣区(ROI)用软件进行后处理,分别对其ADC图像进行纹理特征分析,并结合受试者工作特征曲线(ROC曲线)评估2组间纹理参数的鉴别诊断价值.结果 统计得出纹理分析直方图中平均值、方差、百分位数参数在2组数据对比中有统计学意义(P<0.05),利用ROC曲线及AUC得出Perc.1%和Perc.10%的鉴别诊断效能较高,Perc.1%的AUC值为0.86,Perc.10%的AUC值为0.83.参考约登指数,Perc.1%取阈值为75.5时,敏感度为75.00%,特异度为80.00%;Perc.10%取阈值为99.5时,敏感度为78.98%,特异度为73.68%.结论 导管原位癌与乳腺增生症的ADC图像纹理特征具有明显差异,ADC纹理分析可以用于此两种疾病的鉴别,并作为鉴别两者的诊断辅助方法.

作者:戴世鹏;张崇海;孙文静;田苗苗;李国忠

来源:河北医药 2022 年 44卷 20期

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作者:
戴世鹏;张崇海;孙文静;田苗苗;李国忠
来源:
河北医药 2022 年 44卷 20期
标签:
扩散加权成像 表观扩散系数 纹理分析 乳腺增生症 导管原位癌
目的 探讨磁共振扩散加权成像表观扩散系数(ADC)纹理分析在鉴别乳腺增生症和导管原位癌的价值.方法 回顾性分析2015年3月至2020年11月经病理证实为乳腺增生症和导管原位癌患者102例的常规MRI图像和ADC图像,对乳腺局部病变感兴趣区(ROI)用软件进行后处理,分别对其ADC图像进行纹理特征分析,并结合受试者工作特征曲线(ROC曲线)评估2组间纹理参数的鉴别诊断价值.结果 统计得出纹理分析直方图中平均值、方差、百分位数参数在2组数据对比中有统计学意义(P<0.05),利用ROC曲线及AUC得出Perc.1%和Perc.10%的鉴别诊断效能较高,Perc.1%的AUC值为0.86,Perc.10%的AUC值为0.83.参考约登指数,Perc.1%取阈值为75.5时,敏感度为75.00%,特异度为80.00%;Perc.10%取阈值为99.5时,敏感度为78.98%,特异度为73.68%.结论 导管原位癌与乳腺增生症的ADC图像纹理特征具有明显差异,ADC纹理分析可以用于此两种疾病的鉴别,并作为鉴别两者的诊断辅助方法.