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相似文献
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1.
【摘要】目的:探讨磁共振扩散加权成像(DWI)联合血清miR-495水平对骨肉瘤新辅助化疗后疗效的预测价值。方法:搜集50例行新辅助化疗后进行手术治疗的骨肉瘤患者,根据化疗效果将患者分为化疗反应良好组与较差组,对比两组患者的一般临床资料、治疗前ADC值、血清miR-495水平。分析ADC值、血清miR-495水平对骨肉瘤新辅助化疗后疗效的预测价值。结果:病理分析结果显示50例患者中35例患者化疗反应良好,15例患者化疗反应较差。一般临床资料比较结果显示,反应较差组肿瘤≤8cm的患者占20.0%,Ⅲ期患者占66.7%,而反应良好组肿瘤≤8cm的患者占85.7%,Ⅲ期患者占28.6%,两组差异均有统计学意义(P均<0.05)。相较于化疗反应较差组,反应良好组的ADC值和血清miR-495水平显著升高,差异均有统计学意义(P均<0.05)。miR-495水平与ADC值呈显著正相关(r=0.321,P=0.023)。ADC值单独预测患者治疗疗效的AUC为0.724(95%CI:0.579~0.841),miR-495水平单独预测患者治疗疗效的AUC为0.667(95%CI:0.519~0.794),ADC值联合miR-495水平预测患者治疗疗效的AUC为0.889(95%CI:0.768~0.960),ADC值联合miR-495水平的AUC大于两者单独预测的AUC。结论:ADC值联合血清miR-495水平在预测骨肉瘤新辅助化疗疗效方面具有一定价值,有助于临床治疗方案的制定。  相似文献   

2.
【摘要】目的:探讨T1-mapping和分段读出DWI(RESOLVE-DWI)在腮腺常见肿瘤鉴别诊断中的价值。方法:回顾性分析2018年6月-2022年8月经病理证实的169例腮腺常见肿瘤患者的T1-mapping及分段读出DWI资料。其中,多形性腺瘤85例,Warthin瘤32例,恶性肿瘤52例。测量并比较三组肿瘤的T1及ADC值,运用受试者工作特征(ROC)曲线评价T1、ADC及二者联合(T1+ADC)对腮腺肿瘤的鉴别诊断价值。采用Delong检验比较各参数的AUC的差异。结果:三组肿瘤的T1值和ADC值的差异均有统计学意义(P<0.001);组间两两比较,差异均有统计学意义(P<0.001);多形性腺瘤的T1值及ADC值最高;恶性肿瘤次之,Warthin瘤最低。T1和ADC鉴别多形性腺瘤与Warthin瘤、多形性腺瘤与恶性肿瘤、Warthin瘤与恶性肿瘤的AUC分别为0.914和0.997、0.664和0.869、0.835和0.695,Delong检验显示2个参数AUC的差异均无统计学意义(P>0.05)。T1+ADC鉴别多形性腺瘤与Warthin瘤、多形性腺瘤与恶性肿瘤的AUC均显著高于T1(1.000 vs. 0.914、0.873 vs. 0.664,P均<0.001);T1+ADC鉴别Warthin瘤与恶性肿瘤的AUC显著高于T1(0.895 vs. 0.835,P<0.001)和ADC(0.895 vs. 0.695,P<0.001)。结论:T1-mapping和RESOLVE-DWI有助于鉴别诊断腮腺常见肿瘤,二者联合诊断可提高鉴别诊断效能。  相似文献   

3.
【摘要】目的:探讨磁共振扩散张量成像(DTI)定量参数评估及预测宫颈癌新辅助化疗(NACT)疗效反应的价值。方法:回顾性分析36例行新辅助化疗的宫颈癌患者,分为有效组(n=20)和无效组(n=16)。测量治疗前、后表观扩散系数(ADC)值、各向异性指数(FA)值以及肿瘤最大直径,并搜集治疗前临床资料。比较治疗前、后DTI定量参数以及临床因素在不同组间的差异,并评估不同参数预测NACT疗效的诊断效能。结果:治疗前有效组和无效组的ADC值(P=0.008)、年龄(P=0.045)、鳞状细胞癌抗原(SCC)指标(P=0.035)具有统计学差异,其余参数均无统计学差异(P>0.05)。治疗后有效组和无效组的ADC值(P=0.024)和肿瘤最大直径(P<0.001)具有统计学差异。ROC曲线显示治疗前ADC值结合SCC的联合指标预测NACT疗效曲线下面积(AUC)0.802,高于单个参数ADC值(AUC=0.750)以及SCC(AUC=0.663)。结论:DTI定量参数ADC值以及临床因素SCC指标可在治疗前预测及评估宫颈癌NACT的疗效反应,治疗前ADC值和SCC的联合指标在预测宫颈癌NACT疗效上具有更高的诊断效能。  相似文献   

4.
目的探讨普美显MRI与CT诊断原发性肝癌的临床价值。方法选取本院疑诊为原发性肝癌的患者94例,均接受CT、普美显MRI检查。以组织病理或肝穿刺活检结果为金标准,分析CT、普美显MRI诊断结果与金标准的一致性;比较两项检查方法对原发性肝癌的诊断效能及准确性。结果94例患者经组织病理或肝穿刺活检证实为原发性肝癌者79例,其他肝脏病变15例。CT诊断真阳性70例,真阴性9例,诊断结果与金标准的一致性程度为中等(Kappa值=0.450,P<0.05)。普美显MRI诊断真阳性77例,真阴性14例,诊断结果与金标准的一致性较好(Kappa值=0.884,P<0.05)。普美显MRI诊断原发性肝癌的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值(97.47%、93.33%、98.72%、87.50%)均高于CT(88.61%、60.00%、92.11%、50.00%),差异有统计学意义(P<0.05)。ROC曲线分析显示,CT诊断原发性肝癌的准确性一定(AUC=0.743),普美显MRI诊断准确性较高(AUC=0.954>0.9);诊断AUC普美显MRI大于CT(Z=2.371,P=0.018)。结论与CT相比,普美显MRI对原发性肝癌的综合诊断价值较高,值得临床应用。  相似文献   

5.
郭达  杨陈  周倩  周记宇  敬宗林 《放射学实践》2020,(10):1310-1315
【摘要】目的:3.0T 扩散加权成像(DWI)测量表观扩散系数(ADC)与直肠癌患者临床病理分级及术后复发和吻合口炎性纤维化关系。方法:回顾性分析2016年1月-2018年10月经手术病理证实结直肠癌患者,所有患者于术前均行3.0T MRI检查,并测量肿瘤实性部分平均ADC值、最小ADC值。比较不同病理分级组、术后吻合口局部复发组、炎性纤维组间肿瘤实性部分各ADC值,分析ADC值与病理分级相关性,采用受试者工作特征曲线(ROC)分析ADC值诊断术前病理分期以及术后复发和吻合口炎性纤维化效能。结果:不同病理分级患者平均ADC值、最小ADC值差异显著,其中最小ADC值随着分化程度增加明显增加(P<0.05),高、中分化组平均ADC值差异无统计学意义,但均明显高于低分化组(P<0.05)。复发组患者平均ADC值、最小ADC值明显<纤维化组(P<0.05)。采用Spearman法分析显示最小ADC值与肿瘤病理分期存在负相关性(rs=-0.528,P<0.05)。最小ADC值诊断低分化、高分化直肠癌ROC曲线下面积分别为0.707(95%CI:0.596~0.817)、0.778(95%CI:0.672~0.884)。最小ADC值、平均ADC值诊断术后复发/纤维化ROC曲线下面积为0.853(95%CI:0.771~0.935)、0.795(95%CI:0.680~0.910),差异有统计学意义(P<0.05)。结论:直肠癌DWI肿瘤最小ADC值有助于术前预判病理分期以及术后诊断吻合口局部复发、炎性纤维化,可作为结直肠癌诊断、预后参考指标。  相似文献   

6.
【摘要】目的:探讨炎症标志物检测联合术前多模态MRI特征对肝细胞癌微血管侵犯(MVI)的预测价值。方法:回顾性搜集120例经病理确诊的肝细胞癌患者,根据术后是否发生MVI将患者分为MVI组和非MVI组,其中MVI组69例,非MVI组51例,对两组患者的一般资料(年龄、性别、BMI、肿瘤分化、ALBI分级、Child Pugh分级)、炎症标志物[中性粒细胞/淋巴细胞比率 ( NLR)、全身免疫炎症指数(SII)]以及MRI特征进行比较,应用Logistic回归分析术后发生MVI的影响因素,并以炎症标志物和MRI特征联合绘制ROC曲线,分析对MVI的预测价值。结果:MVI组的NLR、SII、ADC平均值(ADCmean)和肿瘤直径均明显高于非MVI组,差异均具有统计学意义(P均<0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,NLR(OR=28.65,95%CI:3.690~501.4,P=0.005)、SII(OR=1.060,95%CI:1.029~1.109,P=0.001)、ADCmean(OR=1.23×105,95%CI:526.0~9.29×108,P=0.001)和肿瘤直径(OR=1.065,95%CI:1.022~1.127,P=0.008)均是影响术后发生MVI的危险因素。ROC曲线分析结果显示,NLR、SII、ADCmean和肿瘤直径联合预测发生MVI的效能最高(AUC=0.889)。结论:炎症标志物检测联合术前多模态MRI对肝细胞癌术后发生MVI有较高的预测价值。  相似文献   

7.
刘永倩  赵新湘 《放射学实践》2020,(11):1453-1457
【摘要】目的:肝切除术前预测肝细胞肝癌(HCC)微血管浸润(MVI)的分级有助于患者治疗策略的选择和预后的评估,本文对原发性HCC的MVI分级预测进行研究。方法:对117例经术后病理证实的原发性HCC患者进行回顾性研究,分析患者的基线资料及各项临床指标(性别、年龄、AFP、肝炎和肝硬化有无)、影像特征(肿瘤直径、数量、包膜)、病理(Edmondson分级),将所有病例分为M0(无MVI)、M1(MVI低危组)和M2(MVI高危组)三组。采用单因素秩和检验、logistic回归、ROC曲线进行统计学分析。结果:单因素秩和检验显示不同MVI分级患者的肿瘤直径、包膜的差异有统计学意义(P<0.001),不同MVI分级的病理Edmondson分级差异也有统计学意义(P= 0.037),其余因素在不同MVI分级中差异均无统计学意义(P>0.05);进一步有序多分类logistic回归分析显示肿瘤直径(OR=0.195,P<0.001)、包膜(OR=6.772,P<0.001)及Edmondson分级(OR=5.720,P=0.040)为肝癌MVI分级的独立预测因子。预测MVI分级的最佳肿瘤直径临界值为3.9cm,直径>3.9cm是MVI 2级的预测因子,其敏感度为92%,特异度为48.9%,曲线下面积(AUC)为0.764(95%CI:0.656~0.872,P<0.001)。结论:肿瘤直径和包膜可作为术前肝癌MVI分级的有效预测指标,其预测效果与术后Edmondson分级相同。预测原发性HCC的MVI级别的最佳肿瘤直径阈值为3.9cm。  相似文献   

8.
【摘要】目的:探讨动态增强磁共振(DCE-MRI)参考区域模型与扩散加权成像(DWI)对Luminal-A型乳腺癌(LABC)和Luminal-B型乳腺癌(LBBC)分型的诊断价值及与生物标志物Ki-67表达的相关性。方法:回顾性分析2016年12月-2017年6月本院经手术病理及免疫组化结果为luminal 型乳腺癌102例。采用Siemens 3.0 T超导MRI扫描仪,行MR常规乳腺扫描、DCE-MRI及DWI扫描,获取病变表观扩散系数(ADC)值,运用后处理软件(Omni-Kinetics)测量灌注参数(Ktrans和Kep),分析其相关性;采用受试者工作特征曲线(ROC)评估Ktrans值联合ADC值对luminal型乳腺癌分型的诊断价值。结果:LABC与LBBC的平均Ktrans和ADC值差异有统计学意义(P=0.002、0.000),Kep值差异无统计学意义(P=0.875)。Ktrans值与Ki-67表达呈正相关(r=0.369,P=0.001<0.05),而ADC值与Ki-67表达呈负相关(r=-0.465,P=0.000<0.05),Kep值与Ki-67表达无相关性(P=0.392>0.05)。ROC曲线分析,当Ktrans和ADC值的阈值分别取0.724/min和0.853×10-3mm2/s时,鉴别LABC与LBBC的敏感度分别为74.5%、63.3%,特异度分别为63.3%、76.6%,ROC曲线下面积(AUC)分别为0.689、0.741,联合Ktrans和ADC值的敏感度、特异度、AUC分别为71.0%、71.0%、0.777。结论:Ktrans值及ADC值与Ki-67表达有明显相关性;DCE-MRI参考区域模型(Ktrans值)和DWI(ADC值)有助于luminal型乳腺癌的鉴别诊断,且两者联合对luminal型乳腺癌的诊断效能高于单独使用。  相似文献   

9.
【摘要】目的:探讨乳腺癌MRI增强特征和ADC值与分子分型之间的相关性。方法:90例共95个乳腺癌病灶纳入本研究,并根据免疫组化结果分为3组:HR组、TN组和Herb-2组。比较各组间病灶的MRI增强特征及ADC值的差异。将有统计学意义的变量引入多分类logistic回归分析,寻找预测肿瘤分子特征的危险因素。结果:95个病灶中HR组61个,TN组13个,Herb-2组24个。单因素分析结果显示,病灶的强化方式及乳腺背景实质强化(BPE)在各组间的差异有统计学意义(P<0.05),ADC值在不同组间差异无统计学意义。多分类logistic回归分析显示,与Herb-2组比较,HR组倾向于肿块样强化(OR=4.594,95%CI:1.368~15.427;P=0.014),BPE为2级时,乳腺癌分子分型为HR的概率增加(OR=5.581,95%CI:1.120~27.814;P=0.036),TN组倾向于肿块样强化(OR=6.984,95%CI:1.208~40.37;P=0.030)。TN组ADC值在3组中最低,但是3组间差异无统计学意义(P>0.05)。结论:依据MRI增强特征鉴别乳腺癌分子亚型是可行的。  相似文献   

10.
郭峰  罗琦  郑伊能  曾春  李咏梅 《放射学实践》2021,36(11):1365-1370
【摘要】目的:研究CT影像组学在术前预测喉癌患者淋巴结转移中的价值。方法:搜集本院304例经手术病理证实为喉癌患者的影像学资料,随机选择243例及61例分别作为训练集和验证集。从术前静脉期CT图像中手工勾画肿瘤体积并提取影像组学特征。在训练集中,采用LASSO回归进行特征筛选,使用Logistic回归分别构建影像组学模型、形态学模型及二者联合模型。利用受试者工作特征(ROC)曲线评价各个模型的预测效能,并对模型的ROC曲线行Delong检验。在验证集中评估各种模型的诊断效能。结果:最后获得5个影像组学特征。在训练集中,影像组学模型ROC曲线下面积(AUC)为0.85(95%CI:0.77~0.93),形态学模型AUC为0.66(95%CI:0.59~0.72),联合模型AUC为0.82(95%CI:0.74~0.91);在验证集中,影像组学模型AUC为0.83(95%CI:0.69~0.97),形态学模型AUC为0.59(95%CI:0.40~0.77),联合模型AUC为0.73(95%CI:0.56~0.91)。Delong检验显示影像组学模型与形态学模型差异、联合模型与形态学模型差异均有统计学意义(P<0.05),而联合模型与影像组模型差异无统计学意义(P>0.05)。结论:基于病灶为兴趣区的CT影像组学模型可以术前较好地预测喉癌淋巴结转移,其诊断效能高于形态学模型。  相似文献   

11.
目的通过对表观扩散系数(ADC)与T2值的定量对比研究,探讨ADC值与T2值在肝脏局灶性小病变定性诊断中的价值. 资料与方法对临床发现有肝脏局灶性小病变患者73例(其中包括原发性肝细胞癌22例22个病灶,肝转移瘤16例26个病灶,肝海绵状血管瘤27例38个病灶,肝囊肿8例11个病灶)分别行磁共振扩散加权成像(DWI)和常规快速自旋回波(FSE)T2WI,然后测量计算各病变的ADC值及T2值,进行统计学分析,对比两种量化方法(ADC值和T2值)对肝脏良恶性病变的诊断准确性. 结果肝脏恶性病变的ADC值明显低于良性病变(P<0.01),其诊断准确性为93.8%;肝脏恶性病变的T2值也低于良性病变(P<0.05),但两者数值重叠较多,其诊断准确性为77.3%,有明显统计学差异(P<0.05). 结论利用ADC值在定性方面优于T2值,对肝脏局灶性小病变的诊断更具临床价值.  相似文献   

12.
【摘要】目的:探讨基于体素内不相干运动扩散加权成像(IVIM-DWI)直方图参数分析评估浸润性乳腺癌分子亚型及预后因素的价值。方法:回顾性分析105例浸润性乳腺癌患者的临床、病理及影像资料。其中乳腺IVIM-DWI图像经后处理生成真实扩散系数(D)、伪扩散系数(D*)、灌注分数(f)定量参数图,并对参数图进行直方图分析,获得各参数的最小值、最大值、平均值、中位数以及第10、90百分位数(10th、90th)、偏度、峰度。应用Logistic回归构建乳腺癌分子亚型及预后因素的预测模型,采用受试者工作特征(ROC)曲线评价模型预测能力。结果:对于分子亚型的预测,HER2过表达型与非HER2过表达型模型的诊断效能最高,AUC达0.897(95%CI:0.822~0.948),Luminal型与非Luminal型模型的AUC为0.874(95%CI:0.795~0.931),三阴性型与非三阴性型模型的AUC为0.789(95%CI:0.698~0.862)。对于预后因素的预测,Ki-67表达情况模型的诊断效能最高,AUC达0.810(95%CI:0.722~0.880),淋巴结转移模型的AUC为0.718(95%CI:0.613~0.808)。结论:基于IVIM-DWI直方图参数构建的模型能较好地预测浸润性乳腺癌的分子亚型及部分预后因素。  相似文献   

13.
3.0T磁共振扩散加权成像在肝硬化与肝癌的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
目的 探讨3.0T磁共振扩散加权成像(DWI)对肝硬化与肝癌的诊断价值.方法 对10例健康志愿者、21例肝硬化患者及30例肝癌患者于3.0T磁共振成像系统行磁共振扩散加权成像检查,分析正常肝脏、肝硬化与肝癌扩散加权成像的特点,并测量正常肝脏、肝硬化与肝癌的ADC值,分析三者ADC值范围及不同b值时,ADC值对正常肝脏、肝硬化及肝癌的诊断灵敏度与特异性.结果 当b值为100 s/mm2时,正常肝脏ADC值分别与肝硬化、肝癌存在显著差异(P<0.05),但肝硬化与肝癌ADC值之间无差异(P>0.05);当b值分别为300 s/mm2和1000 s/mm2时,正常肝脏、肝硬化及肝癌的ADC值有显著性差异(P<0.01).当b值为300 s/mm2时,ADC值对肝硬化的诊断灵敏度及特异性分别为82.6%和100%;对肝细胞癌的诊断灵敏度及特异性分别为95.2%和90.4%.当b值为1000 s/mm2时,ADC值对肝硬化的诊断灵敏度及特异性分别为86.9%和100%;对肝细胞癌的诊断灵敏度及特异性分别为95.2%和66.7%.结论 在3.0T磁共振成像系统进行肝脏DWI,通过综合及量化分析肝硬化与肝癌ADC值的变化规律,能为肝硬化及肝癌的诊断提供更有力的依据.  相似文献   

14.
【摘要】目的:探讨基于增强CT的影像组学联合传统影像特征对无创性预测胃肠道间质瘤(GIST)Ki-67增殖指数(Ki-67 PI)表达的价值。方法:回顾性搜集我院2010年9月至2020年9月经手术病理确诊的原发性GIST患者的病例资料。诊断医师采用盲法独立分析增强CT图像,提取传统的影像征象。利用ITK-SNAP软件在增强CT图像上勾画病灶感兴趣区,利用AK软件提取纹理特征,将患者随机分为训练集与验证集。采用逻辑回归筛选特征参数并构建影像组学模型。再分别建立传统影像特征模型、组学模型及联合两者的组合模型。结果:传统影像特征模型的诊断效能尚可,其ROC曲线的曲线下面积(AUC)在训练集和验证集中分别为0.720(95%CI:0.651~0.788)及0.665(95%CI:0.547~0.784)。影像组学模型的诊断效能良好,其AUC在训练集中具有最优值,为0.802(95%CI:0.744~0.860),其AUC在验证集中为0.730(95%CI:0.623~0.836)。此外,联合影像组学和传统影像特征组成的多参数组合模型在训练集中效能良好,AUC值为0.823(95%CI:0.768~0.878),其在验证集中具有最优的诊断效能,AUC值为0.731(95%CI:0.626~0.836)。结论:基于增强CT的影像组学联合传统影像特征建立的组合模型具有无创预测GIST患者Ki-67 PI表达状态的价值。  相似文献   

15.
【摘要】目的:初步探讨胃癌磁共振扩散加权成像(DWI)表观扩散系数(ADC)值与表皮生长因子受体 (EGFR)、Ki-67表达的相关性。方法:回顾性分析68例胃癌患者的临床及MRI资料,同时采用免疫组化法检测胃癌中EGFR及Ki-67的表达,分析ADC值(包括平均ADC值和最小ADC值)与EGFR、Ki-67表达的关系。结果:平均ADC值及最小ADC值在不同EGFR表达状态中差异均有统计学意义(P<0.05),其中EGFR表达中阴性组的平均ADC值和最小ADC值均高于EGFR阳性组[(1.106±0.196)×10-3mm2/s和(0.918±0.164)×10-3mm2/s,P<0.001;(0.989±0.198)×10-3mm2/s和(0.835±0.170)×10-3mm2/s,P=0.002]。EGFR表达与平均ADC值、最小ADC值间均存在显著相关性(r=-0.432,P<0.001;r=-0.382,P=0.001),而Ki-67表达与ADC值间无明显相关性(P>0.05)。结论:胃癌ADC值与肿瘤细胞EGFR表达间存在相关性,ADC值有望作为临床治疗胃癌时辅助评估EGFR表达的指标。  相似文献   

16.
【摘要】目的:探讨基于MRI T2反转恢复压脂(TIRM)序列游程矩阵纹理特征联合ADC值对乳腺癌Ki-67表达水平的预测价值。方法:回顾性分析41例经手术病理证实的乳腺癌患者的影像资料。根据免疫组化结果,将患者分为Ki-67高表达组(21例)与Ki-67低表达组(20例)。采用MaZda软件,在TIRM图像上选取病变最大层面画感兴趣区(ROI),提取病变的游程矩阵纹理参数,并在相同层面的DWI图像上采用相同的ROI测量ADC值,比较高表达组与低表达组之间各项参数的差异,绘制ROC曲线并计算联合预测模型的诊断效能,采用Spearman秩相关分析评价各纹理参数及ADC值与乳腺癌Ki-67表达水平的相关性。结果:Ki-67高表达组的水平方向(Horzl) 、垂直方向(Vertl)、45度方向(45dgr)、135度方向(135dgr)上的游程长不均匀度(RLNU)及水平方向、垂直方向和135°方向上的灰度不均匀度(GLNU)均高于低表达组,而ADC值低于低表达组,组间差异均有统计学意义(P<0.05)。Horzl-RLNU、Vertl-RLNU、45dgr-RLNU和135dgr-RLNU与Ki-67指数之间呈正相关(P<0.05),而Horzl-GLNU、Vertl-GLNU和135dgr-GLNU与Ki-67指数间无显著相关性(P>0.05),ADC值与Ki-67指数呈负相关(P<0.05)。游程矩阵纹理参数中,45dgr-RLNU对Ki-67表达水平的预测效能最高,AUC值为0.714,敏感度和特异度分别为76.2%和60.0%;ADC值的AUC值为0.840,敏感度和特异度分别为81.0%和80.0%。联合预测模型的AUC为0.886,其敏感度和特异度分别为90.5%和75.0%。结论:基于MRI TIRM序列的游程矩阵纹理特征联合ADC值可提高对乳腺癌Ki-67表达状态的预测效能,对指导临床治疗方案的选择和患者预后的评估具有重要作用。  相似文献   

17.
【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。  相似文献   

18.
【摘要】目的:采用Meta分析评估体素内不相干运动扩散加权成像(IVIM-DWI)参数中分子扩散系数(D)值对鉴别诊断前列腺癌与前列腺良性病变的价值。方法:检索Pubmed、Embase、中国知网、万方、维普数据库中自建库至2018年11月关于IVIM-DWI诊断前列腺癌的中英文文献。按照诊断试验的纳入和排除标准筛选文献,进行质量评价并提取特征信息,数据分析采用Meta-Disc1.4软件和Stata14.0软件,根据异质性检验结果选择相应效应模式汇总效应量,并绘制受试者工作特征曲线(SROC)。结果:共纳入中英文文献13篇,共纳入研究的患者835例,病灶945个,不存在发表偏倚(P>0.05)。汇总后的前列腺癌组与前列腺良性病变组的D值的标准化均数差(SMD)为-2.09(95%CI:-2.37~-1.80)(P<0.01);汇总后的敏感度、特异度、阳性似然比、阴性似然比、诊断比值比及其95%可信区间(95%CI)分别为0.91(95%CI:0.88~ 0.94)、0.84(95%CI:0.80~0.87)、5.35 (95%CI:3.56 ~8.05)、0.12(95%CI:0.08~0.20)、63.83(95%CI:30.67~132.85),汇总SROC的曲线下面积(AUC)为0.95。结论:体素内不相干运动扩散加权成像的D值对鉴别诊断前列腺癌与前列腺良性病变有极高的诊断效能,可作为无创性筛查前列腺癌的有效指标。  相似文献   

19.
【摘要】目的:探讨应用CT值联合纹理分析预测钬激光碎石术疗效的可行性。方法:回顾性纳入本院2012年-2015年经钬激光碎石术治疗的单发肾结石患者共128例,搜集患者影像学资料(包括术前平扫CT、术后4周泌尿系平片),根据泌尿系平片复查结果将患者分为结石排净组和结石残留组,按训练组:验证组=7:3将患者随机分配至训练组(共91例,排净57例,残留34例)及验证组(共37例,排净23例,残留14例)。测量患者结石的CT值后,通过MaZda软件于结石最大横截面处选取兴趣区(ROI),提取纹理特征。应用线性判别分析法(LDA)计算ROI最佳鉴别特征(MDF)值。联合CT值及MDF值,建立logistic回归模型,应用ROC曲线分析评估模型预测术后结石残留的诊断效能。最后,应用验证组数据对模型的诊断效能进行检验。 结果:单因素分析表明CT值与MDF值是结石残留的独立预测因素(P<0.05),纳入二者进行多因素分析并建立的回归模型拟合较好(Hosmer-Lemeshow检验P=0.426)。模型预测术后结石残留的AUC为0.843(95%CI:0.751~0.911),进行验证时,模型的AUC为0.702(95%CI:0.529~0.841)。结论:CT值联合纹理分析对于预测钬激光碎石术后结石是否残留具有一定价值。  相似文献   

20.
【摘要】目的:探讨急性肾盂肾炎(APN)ADC值改变及与降钙素原(PCT)的相关性。方法:8例APN患者行DWI检查(b值=800s/mm2),测量APN病灶与对侧正常肾实质的ADC值并记录DWI检查12h内的PCT水平,采用两独立样本t检验比较APN病灶与对侧正常肾实质之间的ADC值,采用pearson相关及线性回归分析APN病灶ADC值与PCT值的相关性。结果:APN病灶与对侧正常肾实质的ADC值差异有统计学意义[分别为(1.38±0.09)×10-3和(2.14±0.14)×10-3mm2/s,t=11.725,P<0.001],APN病灶ADC值与PCT值呈负相关(r=-0.786,P=0.021)。结论:APN病灶的ADC值明显降低,且降低程度与PCT之间有一定相关性,提示ADC值可能反映APN的炎症反应程度。  相似文献   

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