MRI动态增强图像纹理分析在鉴别诊断乳腺良恶性肿瘤的应用价值

目的:探讨MRI动态增强图像纹理分析在鉴别诊断乳腺良恶性肿瘤的应用价值。方法:回顾性分析本院经手术病理证实的35例乳腺良性肿瘤与35例恶性肿瘤的MRI动态增强图像的影像及纹理特征。采用MaZda软件提取所有患者MRI动态增强图像中感兴趣区(ROI)的直方图与灰度游程矩阵特征参数,采用独立样本t检验(正态分布数据)或非参数检验Mann-WhitneyU检验(偏态分布数据)比较良恶性组间纹理参数的差异,提取差异有统计学意义的纹理参数,使用ROC曲线分析差异有统计学意义参数鉴别良恶性肿瘤的诊断效能,运用多变量logistic回归分析对差异有统计学意义的纹理参数进行建模并绘制ROC曲线评价模型效能。结果:直方图参数中的均值及第10、50、90、99百分位数与灰度游程矩阵参数中的游程长不均匀度(包括水平、垂直、45dgr、135dgr4个方向)在两组间的差异有统计学意义(P均<0.001),其中第99百分位数(Pere.99%)以239.50为阈值时诊断效能最佳;通过对差异有统计学意义的参数分别建立的多参数logistic回归诊断模型可以得出直方图参数的logistic回归诊断模型效能更佳。结论:乳腺MRI动态增强图像纹理分析鉴别诊断良恶性肿瘤具有良好的价值。     

功能磁共振成像技术在脑小血管病中的应用研究进展

脑小血管病(CSVD)作为一种全脑性的临床、神经影像及病理学综合征,被认为是导致痴呆、认知衰退、步态障碍、情绪障碍和中风的主要血管因素,因此早期诊断十分关键。功能磁共振成像技术的快速发展,有望为CSVD的早期诊断及发病机制的研究提供更多可能。本文对这些技术在CSVD中的应用研究进行系统综述。     

扩散加权成像序列图像纹理分析鉴别诊断乳腺良恶性肿瘤的价值

目的探讨扩散加权成像序列(DWI)图像纹理分析鉴别诊断乳腺良恶性肿瘤的价值。 方法回顾性分析泰州市人民医院手术病理证实的28例乳腺良性肿瘤与28例恶性肿瘤的DWI图像的影像特征及纹理特征。采用MaZda软件提取所有患者DWI图像中肿瘤病灶的直方图与灰度游程矩阵参数,包括均值(mean)、方差(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%)及短游程因子(SRE)、长游程因子(LRE)、灰度不均匀度(GLNU)、游程长不均匀度(RLNU)、游程中的图像分数(fraction)(包括水平、垂直、45dgr、135dgr 4个方向),采用独立样本t检验(正态分布数据)或非参数检验Mann-Whitney U检验(偏态分布数据)分析良恶性肿瘤病灶DWI图像纹理参数的差异,提取差异有统计学意义的纹理特征参数,使用ROC曲线分析有统计学意义的纹理参数鉴别良恶性肿瘤的诊断效能,运用多变量Logistic回归分析对差异有统计学意义的纹理参数进行建模并绘制ROC曲线评价模型效能。 结果直方图参数中的方差(variance)与灰度游程矩阵参数中的游程长不均匀度(RLNU)(包括水平、垂直、45dgr、135dgr 4个方向)在两组间的差异有统计学意义(P<0.05),其中游程长不均匀度水平方向(HRLNU)以447.5517为阈值时诊断效能最佳,对应的AUC、灵敏度和特异度分别为0.874、85.71%、78.58%;通过对差异有统计学意义的纹理特征参数建立多参数Logistic回归诊断模型,对应的AUC、灵敏度及特异度为0.940、96.40%、82.10%。 结论DWI图像纹理分析鉴别诊断乳腺良恶性肿瘤具有良好的应用价值。