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MRI纹理分析预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值

论文摘要

目的探讨基于短时间反转恢复（STIR） T2WI、扩散加权成像（DWI）和动态增强磁共振成像（DCE-MRI）的纹理参数预测乳腺癌腋窝淋巴结转移的价值。方法回顾性分析本院经手术病理证实的51例乳腺癌患者完整资料,按照手术病理结果分为淋巴结转移组和非淋巴结转移组。所有患者均行乳腺常规MRI、DWI和DCE-MRI扫描,选取MRI图像上肿瘤最大层面、手动勾画感兴趣区（ROI）并提取纹理特征。采用两独立样本t检验、MannWhitney U检验比较两组间纹理参数的差异;采用多因素Logistic回归分析建模,并绘制受试者工作特征曲线（ROC）计算模型的诊断效能。结果 STIR T2WI、DWI和DCE-MRI图像共提取219个纹理参数,两组间差异有统计学意义的参数经相关性分析获得15个纹理参数特征;对所提取的15个纹理参数进行单因素Logistic回归分析,获得STIR T2WI的逆差矩（IDM）、短行程优势（short run emphasis）、maxumum 3D diameter、熵（entropy）、hara entroy、run length nonuniformity,DWI的entropy及DCE-MRI的compactness2参数预测乳腺癌淋巴结转移的曲线下面积（AUC）值> 0. 70,其中STIR T2WIhara entroy的AUC最高（0. 738）。多因素Logistic回归分析的最佳模型鉴别乳腺癌腋窝淋巴结转移的AUC为0. 902。结论基于STIR T2WI、DWI和DCE-MRI的纹理参数对于预测乳腺癌淋巴结转移具有较高价值。

论文目录

  • 1 资料与方法
  •   1.1 一般资料
  •   1.2 检查方法
  •   1.3 图像分析
  •   1.4 统计分析
  • 2 结果
  •   2.1 病理结果
  •   2.2 纹理特征预测乳腺癌淋巴结转移的单因素Lo-gistic回归分析
  •   2.3 多因素Logistic回归分析建立纹理参数对乳腺癌淋巴结转移的预测模型
  • 3 讨论
  •   3.1 基于STIR T2WI、DWI和DCE-MRI纹理参数与乳腺癌淋巴结转移的关系
  •   3.2 本研究的不足

    • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 邢滔,陈基明,颜秀芳,朱晴

    关键词: 乳腺,肿瘤,纹理分析,淋巴结,转移

    来源: 临床放射学杂志 2019年12期

    年度: 2019

    分类: 医药卫生科技

    专业: 临床医学,肿瘤学

    单位: 皖南医学院弋矶山医院影像中心

    分类号: R737.9;R445.2

    DOI: 10.13437/j.cnki.jcr.2019.12.015

    页码: 2290-2294

    总页数: 5

    文件大小: 1085K

    下载量: 191

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    本文来源: https://www.lunwen66.cn/article/d2d588be8e9c6fae63fd5bd3.html