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基于3D动脉自旋标记成像的纹理分析法在脑胶质瘤分级中的初步研究
被引量:
6
1
作者
邓达标
毛家骥
+4 位作者
汪文胜
沈君
成丽娜
李松涛
吴静
《磁共振成像》
CAS
2019年第5期321-326,共6页
目的探讨基于三维动脉自旋标记(three-dimensional arterial spin labeling,3D-ASL)图像的纹理分析在鉴别高低级别脑胶质瘤的应用价值。材料与方法回顾性连续纳入2016年1月至2018年6月,术前行常规MRI及3D-ASL检查,并经手术病理证实的胶...
目的探讨基于三维动脉自旋标记(three-dimensional arterial spin labeling,3D-ASL)图像的纹理分析在鉴别高低级别脑胶质瘤的应用价值。材料与方法回顾性连续纳入2016年1月至2018年6月,术前行常规MRI及3D-ASL检查,并经手术病理证实的胶质瘤患者81例,其中低级别胶质瘤(Ⅰ~Ⅱ) 31例,高级别胶质瘤(Ⅲ~Ⅳ) 50例。在ASL灰度图上分别勾画肿瘤实质和瘤周水肿的最大层面作为ROI,运用Omni-Kinetics软件进行一阶直方图纹理分析及二阶灰度共生矩阵纹理分析,生成共32个纹理特征参数。采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较高低级别胶质瘤的纹理参数的差异。对有统计学意义的纹理参数进行绘制ROC曲线,评价其鉴别诊断效能。结果肿瘤实质有21个纹理参数在高低级别胶质瘤间差异有统计学意义(P<0.05),而瘤周水肿则有19个纹理参数差异有统计学意义(P<0.05)。肿瘤实质中均匀性(Uniformity)及能量(Energy),曲线下面积(areaundercurve,AUC)分别为0.71(95%CI:0.59~0.83)、0.72(95%CI:0.59~0.85),临界值分别为0.81、3.21×10^(-2),敏感度分别为48.4%、61.3%,特异度分别为92.00%、92.00%,阳性预测值分别为78.9%、82.6%,阴性预测值分别为74.2%、79.3%。瘤周水肿中最小值(Min Intensity) AUC为0.72 (95%CI:0.60~0.85),临界值为30,敏感度为84%,特异度为58.14%,阳性预测值分别为53.8%,阴性预测值分别为86.0%。结论基于ASL图像的纹理分析能提供更多量化信息,对评估高、低级别胶质瘤肿瘤实质及瘤周水肿的异质性有一定的临床价值。
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关键词
神经胶质瘤
纹理分析
磁共振成像
肿瘤分级
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题名
基于3D动脉自旋标记成像的纹理分析法在脑胶质瘤分级中的初步研究
被引量:
6
1
作者
邓达标
毛家骥
汪文胜
沈君
成丽娜
李松涛
吴静
机构
广东省广州市广东三九脑科医院影像中心
广东省
广州市
中山大学孙逸仙纪念
医院
放射科
出处
《磁共振成像》
CAS
2019年第5期321-326,共6页
基金
广东省医学科学技术研究基金(编号:B2017113)~~
文摘
目的探讨基于三维动脉自旋标记(three-dimensional arterial spin labeling,3D-ASL)图像的纹理分析在鉴别高低级别脑胶质瘤的应用价值。材料与方法回顾性连续纳入2016年1月至2018年6月,术前行常规MRI及3D-ASL检查,并经手术病理证实的胶质瘤患者81例,其中低级别胶质瘤(Ⅰ~Ⅱ) 31例,高级别胶质瘤(Ⅲ~Ⅳ) 50例。在ASL灰度图上分别勾画肿瘤实质和瘤周水肿的最大层面作为ROI,运用Omni-Kinetics软件进行一阶直方图纹理分析及二阶灰度共生矩阵纹理分析,生成共32个纹理特征参数。采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较高低级别胶质瘤的纹理参数的差异。对有统计学意义的纹理参数进行绘制ROC曲线,评价其鉴别诊断效能。结果肿瘤实质有21个纹理参数在高低级别胶质瘤间差异有统计学意义(P<0.05),而瘤周水肿则有19个纹理参数差异有统计学意义(P<0.05)。肿瘤实质中均匀性(Uniformity)及能量(Energy),曲线下面积(areaundercurve,AUC)分别为0.71(95%CI:0.59~0.83)、0.72(95%CI:0.59~0.85),临界值分别为0.81、3.21×10^(-2),敏感度分别为48.4%、61.3%,特异度分别为92.00%、92.00%,阳性预测值分别为78.9%、82.6%,阴性预测值分别为74.2%、79.3%。瘤周水肿中最小值(Min Intensity) AUC为0.72 (95%CI:0.60~0.85),临界值为30,敏感度为84%,特异度为58.14%,阳性预测值分别为53.8%,阴性预测值分别为86.0%。结论基于ASL图像的纹理分析能提供更多量化信息,对评估高、低级别胶质瘤肿瘤实质及瘤周水肿的异质性有一定的临床价值。
关键词
神经胶质瘤
纹理分析
磁共振成像
肿瘤分级
Keywords
glioma
texture analysis
magnetic resonance imaging
neoplasm grading
分类号
R445.2 [医药卫生—影像医学与核医学]
R739.41 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于3D动脉自旋标记成像的纹理分析法在脑胶质瘤分级中的初步研究
邓达标
毛家骥
汪文胜
沈君
成丽娜
李松涛
吴静
《磁共振成像》
CAS
2019
6
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职称材料
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