基于MR影像的Fisher判别分析对星形细胞瘤恶性程度的术前评估

目的:探讨Fisher判别分析结合MR参数进行星形细胞瘤恶性程度的术前评估。方法:选取我院2007年3月至2010年4月收治的符合纳入标准和排除标准的星形细胞瘤患者,使用确切概率法筛选评分后的平扫T1信号强度、平扫T2信号强度、增强情况、水肿程度、MR影像有无异质性、肿瘤发生部位、边界是否清晰、囊实性、有无占位效应共9项MR参数中与恶性程度相关的参数,Fisher判别分析模型进行恶性程度的预测,并用ROC曲线(Receiver operating characteristic curves)评价模型预测结果。结果:MR影像增强情况、水肿程度、有无异质性与恶性程度有关。建立的Fisher判别模型预测准确率为91.3%,Kappa值为0.821(P<0.001),ROC曲线下面积为0.9626(P<0.001)。结论:Fisher判别分析结合相关MR参数术前预测星形细胞瘤恶性程度有意义。