ADC值联合基于T2WI脂肪抑制图像的纹理特征预测软组织良恶性肿瘤的价值

作者：陈东; 史彬; 郑明雪; 高飞; 董江宁^*; 宋德梅; 赵娜; 曹锋; 魏欣扬

来源：中华放射学杂志, 2021, 55(03).

• 软组织肿瘤
• 诊断, 鉴别
• 表观扩散系数
• 纹理分析

目的探讨DWI的ADC值联合纹理特征鉴别良恶性软组织肿瘤的价值。方法回顾性分析中国科学技术大学附属第一医院西区经病理证实的94例软组织肿瘤(恶性44例, 良性50例)MRI及DWI图像。在GE ADW4.6工作站测量肿块的实性成分ADC值。在T2WI脂肪抑制图像上的肿瘤最大层面手动勾画ROI并提取纹理特征;采用独立样本t检验对良恶性软组织肿瘤的ADC值及纹理参数进行统计学分析, 并多因素logistic回归分析建模, 计算诊断效能。结果良恶性软组织肿瘤的ADC值分别为(1.6±0.3)×10-3 mm2/s、(1.2±0.5)×10-3 mm2/s, 差异有统计学意义(t=-5.382, P<0.05), 以1.28×10-3 mm2/s为诊断良恶性软组织肿瘤临界值, AUC为0.783, 灵敏度为92.00%, 特异度为65.91%。纹理特征中直方图特征(frequency size、skewness), 灰度共生矩阵特征(InertiaAll Directionoffset7、Inverse Difference Momentangle0offset1、Inverse Difference Momentangle0offset7)及Haralick特征(Haralick CorrelationAll Directionoffset4SD)鉴别良恶性软组织肿瘤的曲线下面积分别为AUC 0.825、0.739、0.826、0.816、0.820、0.783。多因素logistic回归分析最佳预测模型鉴别良恶性软组织肿瘤的曲线下面积、灵敏度、特异度分别为0.930、88.00%、86.36%。结论 ADC值联合纹理特征对术前预测软组织良恶性肿瘤有较高的应用价值。

• 单位
  中国科学技术大学; 蚌埠医学院; 安徽省肿瘤医院