纹理分析T1WI对比增强图像分级脑胶质瘤

目的探讨纹理分析T1WI对比增强图像在分级脑胶质瘤中的价值。 方法回顾性分析2014年10月至2019年10月在扬州大学附属医院,经手术病理证实的29例低级别胶质瘤(LGG)和63例高级别胶质瘤(HGG),使用MaZda软件提取T1WI对比增强(CE-T1WI)肿瘤纹理特征并分析比较两组间9个直方图参数,包括平均值(mean)、变异度(variance)、偏度(skewness)、峰度(kurtosis)和第1、10、50、90、99百分位数(Pere.1%、Pere.10%、Pere.50%、Pere.90%、Pere.99%),采用多变量Logistic回归对有统计意义的参数进行建模并绘制受试者工作特征曲线(ROC)曲线评价在两组间差异有统计学意义的参数及多变量Logistic回归模型鉴别两者的效能。 结果LGG组的3个参数(kurtosis,pere.1%,pere.10%)高于HGG组(P均<0.05),4个参数(mean,variance,pere.90,pere.99%)低于HGG组(P均<0.05),而skewness、pere.50%这2个参数在两组间无明显差异(P均>0.05);在两组间差异有统计学意义的7个参数中,variance鉴别两者的效能最佳,灵敏度、特异度及AUC分别为79.4%、86.2%、0.878,7个参数建立的多变量Logistic回归模型的效能优于所有参数,灵敏度、特异度及AUC分别为87.3%、79.3%、0.882。 结论基于CE-T1WI的直方图参数可有效鉴别LGG与HGG,而以两组间差异有统计学意义直方图参数建立的多变量Logistic回归模型诊断效能更佳。