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目的 探讨CT图像纹理分析方法在鉴别膀胱尿路上皮癌不同病理学级别中的价值.方法 回顾性分析43例经术后病理证实的膀胱癌患者的53个病灶,其中高级别尿路上皮癌(HGUC)27个,低级别尿路上皮癌(LGUC)26个.所有患者在同一台CT机上,以同样的扫描参数进行盆腔CT平扫和增强扫描.2名影像科ManBetX万博官网地址下载 分别利用软件工具在CT平扫和增强图像上对病灶进行勾画,并获得感兴趣容积(VOI),生成基于特征类的92个参数,取2名影像科ManBetX万博官网地址下载 测量数据的平均值.采用非参数检验筛选HGUC组和LGUC组间的差异参数,绘制其受试者工作特征(ROC)曲线,确定差异参数的最佳界值,并对诊断效果进行评价.结果 筛选出HGUC组和LGUC组间的差异纹理参数9个,其中平扫图像参数5个,分别是偏度、均方根、集群阴暗度、区域百分比和大面积高灰度增强;增强图像参数4个,分别是偏度、峰度、集群阴暗度和区域百分比.根据平扫图像VOI获得偏度的曲线下面积最大,为0.840±0.058(95%可信区间:0.726~0.955).偏度的最佳界值为0.1865,诊断HGUC的敏感度为92.59%,特异度为73.08%,阳性预测值为78.13%,阴性预测值为90.48%,准确性为83.02%.结论 基于CT图像的纹理分析方法可有效区分膀胱LGUC与HGUC,其中偏度这一参数诊断效能最佳.

作者:刘震昊;石家源;王海屹;叶慧义;王湛博;杨铁;马鑫;白旭

来源:中华肿瘤杂志 2018 年 40卷 5期

知识库介绍

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作者:
刘震昊;石家源;王海屹;叶慧义;王湛博;杨铁;马鑫;白旭
来源:
中华肿瘤杂志 2018 年 40卷 5期
标签:
膀胱肿瘤 体层摄影术,螺旋计算机 诊断,鉴别 组织学分级 定量纹理分析 Urinary bladder neoplasms Tomography spiral computed Diagnosis differential Histological grading Quantitative texture analysis
目的 探讨CT图像纹理分析方法在鉴别膀胱尿路上皮癌不同病理学级别中的价值.方法 回顾性分析43例经术后病理证实的膀胱癌患者的53个病灶,其中高级别尿路上皮癌(HGUC)27个,低级别尿路上皮癌(LGUC)26个.所有患者在同一台CT机上,以同样的扫描参数进行盆腔CT平扫和增强扫描.2名影像科ManBetX万博官网地址下载 分别利用软件工具在CT平扫和增强图像上对病灶进行勾画,并获得感兴趣容积(VOI),生成基于特征类的92个参数,取2名影像科ManBetX万博官网地址下载 测量数据的平均值.采用非参数检验筛选HGUC组和LGUC组间的差异参数,绘制其受试者工作特征(ROC)曲线,确定差异参数的最佳界值,并对诊断效果进行评价.结果 筛选出HGUC组和LGUC组间的差异纹理参数9个,其中平扫图像参数5个,分别是偏度、均方根、集群阴暗度、区域百分比和大面积高灰度增强;增强图像参数4个,分别是偏度、峰度、集群阴暗度和区域百分比.根据平扫图像VOI获得偏度的曲线下面积最大,为0.840±0.058(95%可信区间:0.726~0.955).偏度的最佳界值为0.1865,诊断HGUC的敏感度为92.59%,特异度为73.08%,阳性预测值为78.13%,阴性预测值为90.48%,准确性为83.02%.结论 基于CT图像的纹理分析方法可有效区分膀胱LGUC与HGUC,其中偏度这一参数诊断效能最佳.