对比增强T1加权成像纹理分析鉴别小脑毛细胞型星形细胞瘤与血管母细胞瘤

作者：王新东; 沈潮

来源：沈阳医学院学报, 2022, 24(06): 595-599.

DOI：10.16753/j.cnki.1008-2344.2022.06.008

• 磁共振成像
• 纹理分析
• 小脑
• 胶质瘤
• 血管母细胞瘤

目的：探讨基于对比增强T1加权成像（CE-T1W）的纹理分析在小脑毛细胞型星形细胞瘤（PA）与血管母细胞瘤（HB）鉴别中的价值。方法：收集本院2014年1月至2021年6月经组织病理学确诊的小脑32例PA和38例HB，提取CE-T1W序列肿瘤的直方图分析、灰度共生矩阵、灰度游程矩阵、绝对梯度、自回归模型和小波变换6种纹理特征，以筛选的纹理特征与影像特征建立支持向量机（support vector machine,SVM）分类模型，分别使用线性核、多项式核和径向基函数核。采用受试者工作特征（ROC）曲线评估模型效能。结果：279个特征参数中筛选出10个，2组影像特征中大囊小结节、流空血管、实性强化均匀比较差异有统计学意义（P<0.01），而是否呈实性、有无囊内分隔、囊壁是否强化、有无瘤周水肿比较差异无统计学意义（P>0.05）。纹理特征建立的SVM分类模型中，使用多项式核的效能最佳，敏感度、特异度、准确率及AUC分别为87.5%、94.7%、91.4%及0.897，优于以3个影像特征建立的3种SVM分类模型（P<0.05）。结论：基于CE-T1W的纹理分析可有效鉴别小脑PA与HB，且效能优于影像特征。

• 单位
  淮安市肿瘤医院