CT纹理特征评估胰腺导管腺癌的分化程度

目的：探究基于术前增强纹理特征构建模型对评估胰腺导管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma，PDAC)分化程度的价值。方法：回顾性收集2017年1月—2020年10月66例PDAC患者的病例资料，另外34例来自其他医院的PDAC患者被用于外部验证，根据术后病理结果分为高分化、中-低分化两组，分别记录患者的性别、年龄、肿瘤部位、肿瘤最大径、肿瘤强化程度、血管侵犯情况等临床及常规影像特征，进行单因素回归分析。采用ITK-SNAP软件勾画CT检查动、静脉期图像的感兴趣区(ROI)，并提取图像纹理特征。利用单因素分析和二元 Logistic回归筛选独立预测因子并构建CT纹理特征模型，将训练组建立的预测模型直接应用于外部验证组，检验模型的准确度。应用受试者工作特征曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)评价预测模型诊断价值。结果：基于动脉期及静脉期分别筛选出1个和2个纹理特征，分别为运行熵(run entropy)、区域百分比(zone percentage)和区域大小不均匀性(size-zone non-uniformity)，其成为具有特征性的预测参数并分别构建了预测模型，基于CT动脉期纹理特征模型在训练组和验证组的AUC、灵敏度及特异度分别为0.716、0.581、0.824和0.722、0.600、0.765；基于CT静脉期纹理特征模型在训练组和验证组的AUC、灵敏度及特异度分别为0.895、0.781、0.882和0.873、0.722、0.929。结论：CT增强图像纹理特征在高分化、中-低分化PDAC之间存在差异，给术前评估PDAC恶性程度提供了新的方法。

Evaluation of histopathological differentiation in pancreatic ductal adenocarcinoma by texture analysis of CT