区分T1-2与T3-4期胃癌CT影像组学模型的建立与验证

目的:探讨基于CT影像组学构建的模型术前鉴别T1-2与T3-4期胃癌的价值。方法:回顾性分析465例术前行腹部CT增强扫描且经切除术后T分期明确的胃癌患者,将其分为T1-2期及T3-4期两组,采用分层抽样方法按7∶3分为训练集及测试集。在其静脉期CT图像上进行感兴趣区(ROI)的勾画及影像组学特征的提取。采用LASSO回归筛选出与T分期相关性最高的特征,分别利用逻辑回归、支持向量机及决策树建立影像组学模型。基于影像组学特征建立影像组学标签,基于临床特征建立临床模型,结合影像组学标签及临床特征构建影像组学诺模图。使用受试者工作特征(ROC)曲线评价各模型鉴别T分期的效能;Delong检验比较最优影像组学模型与临床模型的ROC曲线下面积(AUC)的差异性及诺模图与二者中效能更好的模型之间AUC的差异性;采用校准曲线评价模型评估与实际病理结果的匹配性,决策曲线评价模型的临床净收益。结果:影像组学模型中,逻辑回归模型的预测效能最好,在训练集和测试集上的AUC分别为0.864、0.836,均高于临床模型;结合影像组学标签及临床特征生成的影像组学诺模图预测效能优于3种影像组学模型和临床模型,在训练...     

CT纹理分析在鉴别胰腺浆液性囊腺瘤与黏液性囊腺瘤中的价值

目的:探讨术前CT纹理分析在鉴别胰腺浆液性囊腺瘤(SCN)与黏液性囊腺瘤(MCN)中的价值。方法:回顾性分析46例SCN与29例MCN患者的资料,基于术前CT静脉期图像,用半自动分割技术提取肿瘤全容积纹理特征,使用单因素分析、LASSO算法及Logistic回归分析筛选独立预测因子并构建CT纹理特征模型、临床影像学特征模型及综合模型(基于临床影像学特征和纹理特征),使用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)分析诊断性能。结果:临床影像学特征模型AUC为0.814,CT纹理特征模型AUC为0.866,综合模型AUC为0.938,综合模型诊断性能优于单一CT纹理特征模型。结论:CT纹理分析有助于SCN及MCN的术前鉴别诊断,联合临床影像学特征可以进一步提高诊断效能。     

病变周围区域与病变内部区域的MRI影像组学特征对临床显著性前列腺癌的诊断价值

目的 比较前列腺病变周围区域(PLV)与病变内部区域(ILV)的MRI影像组学特征对临床显著性前列腺癌(csPCa)的诊断价值。方法 回顾性分析140例进行过前列腺MRI检查的患者(训练集112例,测试集28例)。分别在T2加权成像(T2WI)、表观弥散系数(ADC)、动态对比增强磁共振成像(DCE-MRI)勾画可疑病变区域及病变周围区域,并提取影像组学特征,运用单变量分析及最小绝对值收敛和选择算子(LASSO)筛选特征,LASSO回归结合10折交叉验证建立预测模型,运用受试者操作特征曲线下面积(AUC)、德隆检验(Delong test)分别对模型进行评估及比较。结果 ILV模型的在训练集及测试集中的AUC分别为0.91、0.91,PLV模型的在训练集及测试集中的AUC分别为0.89、0.87。两预测模型在训练集与测试集中的诊断效能差异均无统计学意义。结论 前列腺病变周围区域的MRI影像组学特征对于csPCa的诊断价值低于病变内部区域的MRI影像组学特征的诊断价值。     

基于平扫CT影像组学Rad-score鉴别肾上腺乏脂性腺瘤和转移瘤的价值

目的 探讨基于CT平扫图像建立的影像组学Rad-score对鉴别肾上腺乏脂性腺瘤和转移瘤的诊断价值。方法 回顾性搜集2015年1月—2021年12月于唐山市人民医院行胸部或腹部CT平扫的150例肾上腺乏脂性腺瘤和130例肾上腺转移瘤患者,并随机分成训练集(196例)和测试集(84例)。利用3D-slicer软件从CT平扫图像提取影像组学特征,采用最小绝对收缩与选择算子算法(LASSO)和皮尔森相关系数检验进行特征降维、筛选得到有鉴别诊断价值的影像组学特征。利用多因素Logistic回归分析得到风险因素构建Rad-score,利用受试者操作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)评价其在训练集和测试集中诊断效能。结果 共提取1316个影像组学特征,经LASSO降维并筛选出17个组学特征,后去掉强相关特征,得到10个影像组学参数。利用多因素Logistic回归分析得到4个风险因素并构建了Rad-score。在训练集中,Rad-score鉴别诊断乏脂性腺瘤和转移瘤的最佳临界值为0.552,AUC为0.934,敏感度、特异度和准确率分别为0.817、0.918和0.868;在测试集中,Rad-...     

基于增强CT不同影像组学模型术前预测食管鳞状细胞癌分化的应用

目的采用增强CT图像、不同机器学习模型建立食管鳞状细胞癌术前病理分化的影像组学模型,探讨影像组学模型术前预测食管鳞状细胞癌分化的可行性及价值。方法回顾性分析172例术后病理结果为食管鳞状细胞癌病例,分为分化良好组和分化不良组。将其增强CT图像以DICOM格式导入医准-达尔文系统,按3∶1随机分为训练集和测试集,提取静脉期CT图像的影像组学特征,应用最小最大值归一化法、最优特征筛选和最小绝对收缩和选择算子(LASSO)回归对其进行降维、筛选,分别构建支持向量机、随机森林和Logistic回归模型,利用5倍交叉验证对三种模型进行训练,绘制三种模型训练集和测试集ROC曲线,评估其诊断效能。结果三种影像组学模型的AUC均大于0.7,支持向量机模型AUC最高,AUC为0.88。不同分化组的临床炎性指标差异无统计学意义(P0.05)。训练集和测试集临床特征差异无统计学意义(P0.05)。结论基于增强CT三种影像组学模型可用于术前预测食管鳞状细胞癌病理分化程度。     

术前预测胃癌Lauren分型的CT影像组学诺模图的构建和验证

目的: 探讨基于CT图像的影像组学诺模图术前预测胃癌Lauren分型的可行性。方法: 回顾性分析经病理检查确认的539例胃癌患者的临床资料,按照7 ∶3的比例随机分为训练集和验证集,利用ITK SNAP软件对门脉期CT图像进行勾画,从瘤内及瘤周提取两组影像组学特征。利用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)回归筛选出最优特征组合,分别构建了基于瘤内的模型、基于瘤周的模型及联合瘤内及瘤周特征的影像组学标签,基于临床特征构建了临床模型1和临床模型2,最后结合临床特征和影像组学标签构建了影像组学模型。利用受试者工作特征（receiver operator characteristic, ROC）曲线下面积（area under curve,AUC）评估模型的预测能力。采用Delong检验比较各个模型间的预测性能。采用校准曲线验证模型预测概率与实际病理结果的匹配性,决策曲线评估临床信息的有效性。结果： 影像组学标签在训练集与验证集的AUC分别为0.715 (95%CI：0.663～0.767),0.714(95%CI：0.636～0.792)。结合了临床特征及影像组学标签的影像组学模型性能优于其他模型,在训练集与验证集的AUC分别为0.745(95%CI：0.696～0.795),0.758（95%CI：0.685～0.831）。此外,校准曲线和决策曲线证明了影像组学诺模图具有良好的匹配性以及临床实用性。结论： 结合了影像组学标签及临床特征的影像组学模型有助于区分Lauren分型中的弥漫型及肠型胃癌,为合理制定临床治疗策略提供了依据。     

基于增强CT影像组学术前预测胃癌淋巴结转移

目的 探讨基于增强CT图像的影像组学术前预测胃癌淋巴结转移的价值。方法 回顾性分析经手术后病理证实的胃癌患者259例,将其随机分为训练集(n=183)和验证集(n=76)。在CT增强静脉期图像上对肿瘤区域进行分割,使用AK软件计算提取396个影像组学特征,在训练集中采用最小冗余最大相关方法 (mRMR)及最小绝对收缩和选择算子(LASSO)来选择最有预测价值的影像组学特征,使用多元逻辑回归分析构建影像组学预测模型,最后使用受试者工作特征(ROC)曲线,在训练集和验证集中分别通过曲线下面积(AUC)评估该模型预测胃癌淋巴结转移的效能。结果 在提取的396个影像组学特征中,最终筛选出12个对胃癌淋巴结转移最有预测价值的影像组学特征构建影像组学模型,其在训练集和验证集中的AUC分别为0.82和0.78,其准确度、敏感度、特异度分别为0.79、0.74、0.83及0.76、0.63、0.85。结论 基于增强CT图像的影像组学对术前预测胃癌淋巴结转移具有潜在的价值。     

超声模型在甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移预测中的应用

目的 建立甲状腺乳头状癌(PTC)患者中央区淋巴结转移的预测模型。方法 回顾性分析于2018年1月至2019年1月在中国人民解放军总医院初次行甲状腺手术的855例PTC患者的临床资料,记录患者的临床特点及超声特征,采用逐步回归方法筛选中央区淋巴结转移高危因素,建立危险评分数学模型并评估其预测价值。结果 多因素分析结果显示,患者的性别(P<0.001)、年龄45~55岁(P=0.004),≥55岁(P=0.003)、结节最大径1~2 cm(P<0.001)、最大径>2 cm(P=0.008)、结节多灶性(P=0.029)、合并微钙化(P=0.019)、微钙化呈弥漫性分布(P=0.001)和血流分级2~3级(P=0.002)均为建立模型的最强预测因素。在建模组中评估模型预测效能曲线下面积(AUC)为0.78(95%CI:0.74~0.82),在验证组中AUC为0.70(95%CI:0.67~0.76),模型预测效能良好。结论 基于中央区淋巴结转移的危险因素建立了PTC患者中央区淋巴结转移的量化模型,根据模型对评分高的PTC患者可推荐行中央区淋巴结清扫术。     

CT影像特征及影像组学在肺淋巴瘤与肺浸润性黏液腺癌诊断中的应用

目的:探讨CT影像特征及影像组学鉴别诊断肺黏膜相关淋巴组织型淋巴瘤(MALT)与肺浸润性黏液腺癌(PIMA)的应用价值。方法:50例经病理证实肺MALT患者及52例PIMA患者,按照2∶1随机分为训练集68例(33例MALT,35例PIMA)和验证集34例(17例MALT,17例PIMA)。比较训练集和验证集CT征象并提取验证集肺MALT和PIMA的影像组学特征参数,采用LASSO降维和Logistic回归,经过交叉验证后建立预测模型。结果:验证集共获得6个影像组学特征,包括4个一阶特征、2个纹理特征;ROC曲线分析显示,训练集和验证集鉴别诊断肺MALT、PIMA的AUC分别为0.873、0.852,模型拟合优度良好。结论:基于CT影像特征及影像组学构建的预测模型预测效能良好,可以鉴别诊断肺MALT和PIMA。     

基于肺癌CT建立淋巴结转移的诺莫图预测模型研究

目的探讨基于CT影像建立的诺莫图模型在肺癌淋巴结转移预测中的作用。方法回顾性分析了2014-2017年辽宁省肿瘤医院收治的211例恶性肺结节患者的影像和临床资料,其中72例经病理证实存在淋巴结转移。通过提取和筛选肺CT影像组学特征,构建诺模图模型对淋巴结转移进行预测。通过绘制ROC曲线并计算AUC值评估模型的预测能力,使用决策曲线分析评估模型的临床适用性。结果构建的诺莫图模型在训练集和测试集上的AUC分别为0.859(灵敏度为0.810,特异度为0.773)和0.864(灵敏度为0.820,特异度为0.753),决策曲线表明模型有良好的临床应用价值。结论基于CT图像特征以及相关临床指标构建的诺莫图模型是作为无创预测恶性肺结节淋巴结转移的有效方法。     

基于CT影像组学列线图鉴别非功能性神经内分泌肿瘤与实性假乳头状瘤

目的：探讨基于术前CT图像构建的影像组学列线图预测非功能性神经内分泌肿瘤（NF-pNETs）与实性假乳头状瘤（SPTs）的价值。方法：纳入87例经病理证实的NF-pNETs和SPTs,按7:3随机分为训练组（62例）和验证组（25 例）。使用A.K.软件对CT平扫、动脉期和延迟期图像提取肿瘤纹理特征。采用最大相关-最小冗余（mRMR）算法、套索（LASSO）算法及10折交叉验证进行特征降维,筛选出最具特征的参数。运用多因素Logistic回归筛选相关因子结合影像组学评分（Rad-score）,构建影像组学列线图模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线评价影像组学模型区分二者的诊断效能。决策曲线分析（DCA）评价模型的获益情况。结果：CT平扫、动脉期和延迟期图像提取的396个特征经mRMR、LASSO和10折交叉验证筛选后最终保留特征分别为8个、6个、7个,综合模型最终保留10个特征。使用多因素Logistic回归构建包含性别、年龄、肿瘤最大径和CT平扫、动脉期、延迟期联合的Rad-score综合影像组学列线图。综合影像组学列线图的预测效能优于CT平扫、动脉期和延迟期建立的影像组学模型,训练组ROC曲线下面积为0.97（95%CI =0.94～1.00）,验证组为0.92（95%CI =0.81～1.00）。DCA显示风险阈值大于0.45时,使用综合影像组学列线图对鉴别二者的临床应用价值较大。结论：基于CT平扫、动脉期和延迟期构建的综合影像组学列线图对NF-pNETs和SPTs有较好的区分能力,可辅助作为一种术前评估的无创性影像学手段。     

miR200家族在乳腺癌患者血浆中表达水平的检测及其临床意义

目的：检测microRNA200（miR200）家族在乳腺癌患者和正常人血浆中表达水平,评价其对乳腺癌筛查、进展和预后评估的潜在价值。方法：收集82例乳腺癌患者（乳腺癌组）和30名健康女性（对照组）的血浆标本,提取血浆中的微小RNAs （miRNAs）,逆转录后采用实时荧光定量PCR法检测2组受试对象血浆中miR200家族（miR200a、miR200b、miR200c、miR141和miR429）的表达水平;采用受试者工作特征（ROC）曲线评价血浆中miRNAs的诊断价值,分析乳腺癌患者血浆miRNAs表达水平与临床病理参数的关系;采用Cox风险比例模型进行生存分析。结果：乳腺癌组患者血浆中miR141表达水平低于对照组（P<0.01）,ROC曲线下面积（AUC）为0.717（P<0.01）;miR200b表达水平低于对照组（P=0.006）,AUC为0.685（P=0.003）;但miR200a、miR200c和miR429表达水平与对照组比较差异无统计学意义（P=0.268,P=0.075,P=0.872）。联用miR141和miR200b时,AUC为0.735,比单用miR141稍有提升。miR200家族的表达水平与乳腺癌临床病理特征和术后总生存期无关联（P>0.05）。结论：miR200b和miR141有可能作为乳腺癌诊断的分子生物学指标。     

影像组学在预测非小细胞肺癌分子标志物P63中的应用价值

目的：建立基于非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)肿瘤CT图像的影像组学模型,预测NSCLC 分子标志物P63的表达状态。方法：回顾性分析2014年1月至2018年3月接受CT扫描的245例NSCLC患者。患者均经组 织病理学检查确诊,并在CT检查后2周内进行P63表达状态检测。通过MaZda软件提取CT平扫图像的影像组学特征, 并且定义肿瘤CT图像的主观影像征象。使用Lasso-logistic回归模型进行特征筛选并分别建立影像组学模型、主观影像 征象模型及融合诊断模型。通过受试者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线评估每个模型的预测性能, 并采用Delong检验进行比较。结果：在245例患者中,P63阳性96例,P63阴性149例。主观影像征象模型由6个影像征 象组成。通过特征选择,影像组学模型包括8个影像组学特征。主观影像征象模型和影像组学模型预测P63表达状态 的ROC曲线下面积分别为0.700和0.755,二者差异无统计学意义(P>0.05)。融合诊断模型较另2种模型具有最佳预测能 力,ROC曲线下面积为 0.817(P<0.01)。结论：基于CT图像的影像组学模型可以预测NSCLC分子标志物P63的表达状 态;融合影像组学特征和主观影像征象的诊断模型可以显著提高模型的预测性能,有助于无创性了解肺癌细胞分子 水平信息。     

基于临床特征及平扫CT影像组学特征模型预测早期脑出血血肿扩大的价值

目的：探讨基于临床特征和平扫CT影像组学特征机器学习模型预测早期脑出血血肿扩大（HE）的价值。方法：收集2018年1月至2020年5月温州医科大学附属第二医院急性早期自发性脑出血患者261例,根据是否存在早期HE分为HE组和非HE组,并将所有样本按7:3随机分为训练集（182例）和验证集（79例）。采用3D Slicer软件对病灶感兴趣区进行勾画。提取影像组学特征并收集患者的临床特征（人口统计学特征、CT影像学特征）。使用最小绝对值收缩和选择算子（LASSO）对影像组学特征进行筛选,保留非零系数特征;采用单因素分析及多因素Logistic回归分析筛选独立危险因素。根据筛选出的特征分别构建临床、影像组学及混合逻辑回归（LR）模型以预测早期脑出血血肿是否扩大。采用受试者工作特征曲线（ROC）及曲线下面积（AUC）对模型的预测效能进行评估。结果：从CT影像中共提取396个影像组学特征,经LASSO算法降维后筛选出7 个具有鉴别意义的影像组学特征。收集临床特征共计10 个,经单因素分析及多因素Logistic回归分析后,发现漩涡征、黑洞征、形状不规则是HE的独立危险因素（P ＜0.05）。影像组学模型、临床模型及混合模型预测效能：训练集中AUC分别为0.924、0.836和0.968,特异度分别为91.4%、81.0%和95.2%,敏感度分别为81.8%、78.4%和84.4%;验证集中AUC分别为0.919、0.796 和0.929,特异度分别为81.8%、77.5%和88.1%,敏感度分别为76.1%、64.5%和80.4%。结论：基于临床及CT影像组学特征构建的LR模型对HE具有一定的预测效能。     

基于CT平扫的影像组学模型在预测老年人腰椎骨质疏松中的价值

目的：探讨基于腰椎CT平扫影像组学模型在中老年人腰椎骨质疏松中的诊断价值。方法：选取2020年7月至2020年10月温州医科大学附属第二医院绝经后女性和50岁以上男性66例（骨质疏松症43例,未患骨质疏松症23例）,所有患者均行腰椎CT平扫。在纳入患者的腰1～4椎体中,共有237个腰椎符合研究标准,骨质疏松腰椎95个,非骨质疏松腰椎142个。根据腰椎是否存在骨质疏松为标准,将所有腰椎按照分层随机抽样方法以7:3的比例分为训练组和验证组。应用3D Slicer软件在腰椎CT平扫图像上逐层勾画腰椎椎体骨松质以获得三维感兴趣区（ROI）,并以单个腰椎椎体为单位提取影像组学特征。使用最大相关-最小冗余（mRMR）对训练组的影像组学特征降维并保留10个特征,然后应用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）Logistic回归算法从保留的特征中选择最优特征子集用于建立影像组学模型。采用受试者工作特征（ROC）曲线的曲线下面积（AUC）评估影像组学模型的预测效能。采用校准曲线评估影像组学模型预测腰椎骨质疏松的结果与双能X线吸收测定法（DXA）诊断结果的拟合度。结果：在提取的1 316个影像组学特征中,最终获得7个与腰椎骨质疏松显著相关的影像组学特征用于构建影像组学模型。ROC曲线显示影像组学模型预测腰椎骨质疏松的AUC在训练组和验证组分别为0.908（95%CI =0.863～0.952）和0.935（95%CI =0.873～0.996）。校准曲线评估显示影像组学模型在训练组和验证组中均有较好的拟合度。结论：基于腰椎CT平扫的影像组学模型可作为评估中老年人腰椎骨质疏松的一种无创性辅助工具,有利于协助临床决策,改善患者预后。     

CT影像组学在预测非小细胞肺癌淋巴结转移中的价值

目的探讨基于胸部CT影像组学在术前预测非小细胞肺癌淋巴结转移中的价值。方法回顾性分析经术后病理证实的143例非小细胞肺癌病人临床、胸部CT增强影像资料。按照7:3比例,随机分为训练组（n=100）和验证组（n=43）。在静脉期图像上提取肿瘤的影像组学特征,采用最小绝对收缩选择算子（LASSO）逻辑回归用于数据降维、特征筛选。分别基于影像组学特征和临床-影像特征（最大径、毛刺征）构建预测模型。采用受试者工作特征曲线（ROC）的曲线下面积（AUC）评价不同模型的鉴别预测效能,并对模型的ROC曲线行Delong检验;在验证组中评估其预测效能。结果共提取939个影像组学特征,经筛选最终得到6个最优特征并建立影像组学预测模型。对于术前预测淋巴结转移的效能,在训练组中,影像组学模型AUC为0.864（95%CI:0.781~0.924）,大于临床模型的AUC为0.662（95%CI:0.561~0.754）（P < 0.01）;在验证组中,影像组学模型AUC为0.860（95%CI:0.720~0.964）,大于临床模型的AUC为0.664（95%CI:0.504~0.880）（P < 0.05）。结论基于胸部CT增强图像提取影像组学特征及其构建的预测模型,影像组学模型的效能高于临床模型,可以作为一种预测非小细胞癌病人淋巴结是否转移的辅助工具,具有良好的临床应用前景。     

CT纹理分析与淋巴结阴性结直肠癌患者伴同时性远处转移的相关性分析

目的 探讨CT纹理指标与淋巴结阴性的结直肠癌患者同时性远处转移的相关性。方法 回顾性分析82例淋巴结阴性结直肠癌患者的术前CT图像,12例患者伴同时性远处转移,70例不伴同时性远处转移,使用TexRAD软件对平扫及门脉期CT图像上病灶的最大层面进行分析,空间缩放因子(SSF)取0和2~6时获得6个纹理参数,比较两组之间各纹理参数值的差异性,计数资料使用卡方检验进行分析,计量资料使用曼-惠特尼检验进行分析。结果 同时性远处转移组和无同时性转移组间CT平扫图像上,SSF=3时的偏度值差异有统计学意义(P=0.031);CT增强图像上,SSF=2、3、5、6时的熵值差异有统计学意义(P分别为0.048、0.027、0.016、0.017),SSF=2的峰度值差异有统计学意义(P=0.026)。综合分析这6组有组间差异的纹理指标,当界值取0.636时,诊断同时性远处转移的敏感性为75%、特异性为89%。结论 CT纹理分析技术与淋巴结阴性结直肠癌患者伴同时性远处转移的诊断具有一定相关性。     

基于影像组学的煤工尘肺结节分析联合临床因素预测肺癌发生的价值

目的 研究影像组学、临床因素与煤工尘肺结节恶变间的关系,构建煤工尘肺结节恶变的最佳预测模型。方法 收集2015年1月—2019年6月在重庆市九龙坡区第二人民医院就诊的425例煤工尘肺患者的临床资料及共628个结节CT图像,以7∶3的比例随机分成训练集和验证集,每组数据内分为恶变组和未恶变组。对结节进行基本影像特征判读并勾画感兴趣区,提取影像组学特征。利用影像组学关键特征构建Radscore公式,通过logistic回归对临床特征、影像组学特征、临床特征和Radscore建立预测模型并使用AUC及Delong检验比较模型的预测效能。结果 3年随访过程中病理证实恶性结节54枚,直径为（1.70±0.63）cm,未发生恶变结节574枚,直径为（1.68±0.76）cm,2组直径比较差异无统计学意义（t=0.468,P=0.642）;2组接触煤尘工龄、家族史、吸烟史、饮酒史、毛刺征与空泡征比较,差异有统计学意义（均P<0.05）;年龄、结核史、COPD病史比较,差异无统计学意义（均P>0.05）。LASSO筛选出11个影像组学特征。在验证集中混合模型取得最佳效果,AUC为0.895...     

胃肠道间质瘤的CT诊断

目的 探讨CT对胃肠道间质瘤的诊断价值.方法 回顾性分析15例胃肠道间质瘤的临床及影像学资料.结果 肿瘤平扫呈等密度者3例,肿块周边呈等密度,中间呈略低密度或低密度者12例.增强扫描,病灶中度或明显强化者3例,不均匀强化,其内可见多个小囊状坏死者7例;病灶中央坏死、液化周边强化者5例.15例GISTs中,良性4例,肿块直径多＜5cm,边界清楚,多均匀强化;恶性12例,肿块直径＞5cm,边界多不清楚,12例肿块内均有坏死,2例出现转移灶.结论 CT检查对于GISTs良恶性的判断很有价值,但CT表现无特异性,确诊仍有赖于病理学检查.