基于ADC直方图分析术前预测颅内孤立性纤维性肿瘤/血管外皮细胞瘤病理分级的价值

作者：王育珠; 刘显旺; 郭国蓉; 范丑丑; 史爱琪; 王建林; 柳江燕^*

来源：中国临床医学影像杂志, 2022, 33(11): 761-770.

• 孤立性纤维瘤
• 血管外皮细胞瘤
• 磁共振成像

目的：探讨基于表观扩散系数（ADC）直方图分析术前预测颅内孤立性纤维性肿瘤/血管外皮细胞瘤（SFT/HPC）病理分级的价值。材料与方法：回顾性分析经手术病理证实的33例颅内SFT/HPC，其中WHOⅡ级（SFT/HPCⅡ级组）18例，WHOⅢ级（SFT/HPCⅢ级组）15例。基于轴位ADC图像，使用MaZda软件进行全肿瘤勾画和直方图分析，获得平均值、变异度、偏度、峰度、第1、10、50、90和99百分位数（Perc.01、Perc.10、Perc.50、Perc.90、Perc.99）等9个直方图参数。比较不同病理分级SFT/HPC各直方图参数间差异，绘制受试者工作特征曲线（ROC）分析差异有统计学意义的直方图参数的分级诊断效能。结果：SFT/HPCⅡ级组的平均值、Perc.01、Perc.10、Perc.50、Perc.90、Perc.99均大于SFT/HPCⅢ级组，且各参数间差异均具有统计学意义（P<0.05）；而两组间变异度、偏度和峰度的差异均无统计学意义（P>0.05）。ROC曲线分析结果显示Perc.01分级诊断效能最佳，以93.00作为最佳临界值，对应的敏感度和特异度分别为73.33%和94.44%,AUC值达0.887。结论：基于ADC直方图分析能在术前有效进行颅内SFT/HPC病理分级预测，其中Perc.01具有较高的预测效能。

• 单位
  兰州大学第二医院