基于全肿瘤区域MRI纹理分析鉴别肺癌脑转移瘤病理类型的研究

作者：李瑞; 葛亚琼; 张明珠; 郑星星; 冯峰^*

来源：放射学实践, 2021, 36(02): 176-180.

DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2021.02.006

• 脑转移瘤
• 磁共振成像
• 肺肿瘤
• 纹理分析
• 鉴别诊断

目的:探讨MRI增强T1加权成像(CE-T1WI)、液体衰减反转恢复序列(FLAIR)及表观扩散系数(ADC)纹理特征在肺腺癌及非腺癌脑转移瘤中的鉴别价值。方法:回顾分析经手术病理或影像随诊证实的脑转移瘤病灶127个,其中腺癌68个,非腺癌59个(鳞癌21个,小细胞肺癌38个)。利用ITK-SNAP 3.8.0软件分别在磁共振成像CE-T1WI、FLAIR及ADC图上绘制肿瘤全体积的兴趣区(3D ROI),使用人工智能工具包(A.K)分析提取出纹理特征,共394个纹理特征。采用多因素logistic回归分析确定可以作为病理分型的最佳预测因素,并构建基于纹理分析的预测模型,采用受试者操作特征曲线(ROC)评价其诊断效能。结果:基于ADC图、CE-T1WI及FLAIR的纹理分析模型用于鉴别腺癌与非腺癌脑转移瘤的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.87、0.81及0.64,联合三种序列构建预测模型的AUC值为0.89。结论:基于脑转移瘤的ADC图、CE-T1WI及FLAIR的纹理分析模型有助于鉴别肺部原发病灶病理类型(腺癌与非腺癌),三种序列联合分类预测模型诊断效能最佳。

• 单位
  南通大学