磁共振T2WI的影像组学在前列腺癌预测中的临床研究

目的探讨磁共振T2WI的影像组学在前列腺癌预测中的价值,以期为临床应用提供依据。方法收集2015年6月-2019年8月经病理证实的122例前列腺癌及前列腺增生患者,应用MaZda软件对每例患者T2WI图像进行预处理并提取纹理特征参数,采用Fisher系数、分类错误概率与平均相关系数(Classification error probability and average correlation coefficients,POE+ACC)及互信息(Mutual information,MI)各筛选10个最具鉴别意义的纹理参数。原始数据分析(Raw data analysis,RDA)、主成分分析(Principal component analysis,PCA)、线性判别分析(Linear discriminant analysis,LDA)及非线性判别分析(Nonlinear discriminant analysis,NDA)计算每种降维方法的准确率、敏感度等,并分析各纹理参数后处理方式间的差异。结果在Fisher、POE+ACC及MI降维方法中,HorzlGLevNonU和WavEnLLs-1均被筛选出。RDA、PCA、LDA及NDA四种判别方式中,Fisher/NDA法预测前列腺癌和前列腺增生的灵敏度最高(93.52%),特异度、准确率最高为MI/NDA法、POE+ACC/NDA法(分别为95.05%、93.68%)。Fisher降维中判别方式PCA、LDA与NDA之间差异均具有统计学意义(P<0.05),POE+ACC降维中RDA、PCA、LDA与NDA之间差异均具有统计学意义(P<0.05),MI降维中RDA、PCA、LDA与NDA之间差异具有统计学意义(P<0.05)。结论基于磁共振T2WI的影像组学分析在前列腺癌的诊断、预测中具有一定价值,不同降维方法及判别方式能够影响影像组学的预测结果。

增强CT动脉期图像纹理分析对膀胱乳头状瘤与低级别乳头状癌鉴别诊断的价值

目的探讨增强CT动脉期图像纹理分析方法在膀胱乳头状瘤与低级别乳头状癌鉴别诊断中的价值。方法收集经病理检查证实的膀胱乳头状瘤和膀胱低级别乳头状癌患者43例,分别在增强CT动脉期图像对每个病灶分析300个纹理特征参数,并选取其中最具鉴别意义的10个参数(包括:Ang Sc Mom、Contrast、Entropy、DifVarnc、Horzl_GLevNonU、45dgr_RLNonUni、135dr_RLNonUni、Wav En LL_s-1、Wav En HL_s-2和Wav En HL_s-3)。采用独立样本t检验、Mann-Whitney U检验和受试者工作特征曲线比较两组肿瘤之间的纹理特征参数差异及各纹理特征参数的诊断效能。结果所选取的最具鉴别意义的10个纹理特征参数在膀胱乳头状瘤和低级别乳头状癌组间比较差异均具有统计学意义(P均<0. 05)。对纹理特征参数的诊断效能进行分析,AUC介于0. 76-0. 89之间,准确率介于78. 5%-91. 4%之间,灵敏度介于69. 5%-91. 5%之间,特异度介于70. 6%-93. 0%之间。结论基于增强CT动脉期图像的纹理特征参数在膀胱乳头状瘤和低级别乳头状癌中存在差异,纹理特征分析作为一种客观、定量的分析方法可应用于膀胱乳头状瘤和低级别乳头状癌的鉴别诊断。