ADC值联合基于T2WI脂肪抑制图像的纹理特征预测软组织良恶性肿瘤的价值

(整期优先)网络出版时间:2021-03-21
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摘要目的探讨DWI的ADC值联合纹理特征鉴别良恶性软组织肿瘤的价值。方法回顾性分析中国科学技术大学附属第一医院西区经病理证实的94例软组织肿瘤(恶性44例,良性50例)MRI及DWI图像。在GE ADW4.6工作站测量肿块的实性成分ADC值。在T2WI脂肪抑制图像上的肿瘤最大层面手动勾画ROI并提取纹理特征;采用独立样本t检验对良恶性软组织肿瘤的ADC值及纹理参数进行统计学分析,并多因素logistic回归分析建模,计算诊断效能。结果良恶性软组织肿瘤的ADC值分别为(1.6±0.3)×10-3 mm2/s、(1.2±0.5)×10-3 mm2/s,差异有统计学意义(t=-5.382,P<0.05),以1.28×10-3 mm2/s为诊断良恶性软组织肿瘤临界值,AUC为0.783,灵敏度为92.00%,特异度为65.91%。纹理特征中直方图特征(frequency size、skewness),灰度共生矩阵特征(Inertia_All Direction_offset7、Inverse Difference Moment_angle0_offset1、Inverse Difference Moment_angle0_offset7)及Haralick特征(Haralick Correlation_All Direction_offset4_SD)鉴别良恶性软组织肿瘤的曲线下面积分别为AUC 0.825、0.739、0.826、0.816、0.820、0.783。多因素logistic回归分析最佳预测模型鉴别良恶性软组织肿瘤的曲线下面积、灵敏度、特异度分别为0.930、88.00%、86.36%。结论ADC值联合纹理特征对术前预测软组织良恶性肿瘤有较高的应用价值。