目的探讨全肿瘤的表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)直方图的纹理参数对鉴别卵巢上皮肿瘤良性、交界性、恶性的诊断价值。材料与方法回顾性分析2019年1月至2022年9月在甘肃省妇幼保健院经过术后病理证实为卵巢上皮肿瘤...目的探讨全肿瘤的表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)直方图的纹理参数对鉴别卵巢上皮肿瘤良性、交界性、恶性的诊断价值。材料与方法回顾性分析2019年1月至2022年9月在甘肃省妇幼保健院经过术后病理证实为卵巢上皮肿瘤且术前在我院行常规MRI检查的患者病例71例,在Fire Voxel软件上导入ADC图并手动勾画病灶整体感兴趣区(region of interest,ROI),软件自动生成直方图纹理参数(熵、偏度、峰度、标准差、最大值、最小值、平均值)。采用单因素方差分析方法来评估ADC图各纹理参数在良性、交界性及恶性卵巢上皮肿瘤之间的差异。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线并计算曲线下面积(area under the curve,AUC),评估各参数对鉴别良性、交界性及恶性卵巢上皮肿瘤的诊断效能。结果在ADC图纹理参数中,熵、偏度、峰度、最大值、最小值、平均值在卵巢上皮肿瘤良性、交界性及恶性组之间差异具有统计学意义(P值分别为<0.001、0.003、<0.001、0.007、0.005、0.001)。ROC曲线分析结果显示,AUC值最大的是熵(AUC=0.75)。结论全肿瘤ADC图纹理分析的应用可以提高对良性、交界性、恶性卵巢上皮肿瘤的鉴别诊断价值,尤其是交界性与恶性的鉴别诊断,为临床提供诊断依据并且指导临床治疗。展开更多
文摘目的探讨全肿瘤的表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)直方图的纹理参数对鉴别卵巢上皮肿瘤良性、交界性、恶性的诊断价值。材料与方法回顾性分析2019年1月至2022年9月在甘肃省妇幼保健院经过术后病理证实为卵巢上皮肿瘤且术前在我院行常规MRI检查的患者病例71例,在Fire Voxel软件上导入ADC图并手动勾画病灶整体感兴趣区(region of interest,ROI),软件自动生成直方图纹理参数(熵、偏度、峰度、标准差、最大值、最小值、平均值)。采用单因素方差分析方法来评估ADC图各纹理参数在良性、交界性及恶性卵巢上皮肿瘤之间的差异。绘制受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线并计算曲线下面积(area under the curve,AUC),评估各参数对鉴别良性、交界性及恶性卵巢上皮肿瘤的诊断效能。结果在ADC图纹理参数中,熵、偏度、峰度、最大值、最小值、平均值在卵巢上皮肿瘤良性、交界性及恶性组之间差异具有统计学意义(P值分别为<0.001、0.003、<0.001、0.007、0.005、0.001)。ROC曲线分析结果显示,AUC值最大的是熵(AUC=0.75)。结论全肿瘤ADC图纹理分析的应用可以提高对良性、交界性、恶性卵巢上皮肿瘤的鉴别诊断价值,尤其是交界性与恶性的鉴别诊断,为临床提供诊断依据并且指导临床治疗。
