發(fā)布時間：2018-05-09 22:03

  本文選題：肺腫瘤 + 腺癌　； 參考：《中國臨床醫(yī)學影像雜志》2017年09期

【摘要】：目的:探討肺腺癌表皮生長因子受體(EGFR)突變狀態(tài)與其CT紋理灰度共生矩陣的相關性。方法:回顧性分析64例肺腺癌患者的臨床及影像學資料,根據(jù)EGFR突變情況,分為外顯子19突變組、21突變組和野生型組。使用Image J軟件提取胸部CT肺窗軸位最大直徑所在層面影像紋理灰度共生矩陣的五個特征值(能量、對比度、逆差矩、熵、自相關),用單因素方差檢驗、t檢驗進行統(tǒng)計學分析。結果:野生組的對比度均值(1 027.734)明顯高于外顯子19組(560.127)和外顯子21組(331.987)。外顯子19突變組、21突變組與野生型組在對比度、逆差距、相關性之間的差異均具有統(tǒng)計學意義(P0.05)。外顯子19、21突變的對比度之間的差異有統(tǒng)計學意義(P=0.007)。實性結節(jié)占EGFR突變型患者57.8%,占野生型患者的47.3%,年齡、毛刺征、分葉征、空氣支氣管征等與EGFR突變無明顯相關性。結論:使用灰度共生矩陣提取肺腺癌CT圖像的紋理特征,對比度、相關性、逆差矩數(shù)值來描述EGFR突變的肺腺癌有較理想的結果,為預測EGFR突變提供定量分析的參數(shù),并可能作為定量影像生物學標志物,建立肺癌影像學與基因突變之間的聯(lián)系。
[Abstract]:Objective: to investigate the correlation between the mutation of epidermal growth factor receptor (EGFR) and CT texture gray level co-occurrence matrix in lung adenocarcinoma. Methods: the clinical and imaging data of 64 patients with lung adenocarcinoma were analyzed retrospectively. According to the mutation of EGFR, they were divided into exon 19 mutation group and wild type group. Image J software was used to extract the five eigenvalues (energy, contrast, deficit moment, entropy, autocorrelation) of grayscale co-occurrence matrix in the plane of the maximum diameter of lung window in chest CT, and the statistical analysis was carried out with the one-factor variance test. Results: the contrast mean value of wild group was significantly higher than that of exon 19 group (560.127) and exon 21 group (331.987). There were significant differences in contrast, inverse gap and correlation between exon 19 mutation group and wild type group (P 0.05). There was significant difference in contrast between exon 19M21 mutation and P0. 007. Solid nodules accounted for 57.8% of EGFR mutation and 47.3% of wild-type patients. Age, burr sign, lobulation sign, air bronchi sign and so on had no significant correlation with EGFR mutation. Conclusion: using gray level co-occurrence matrix to extract the texture features, contrast, correlation and deficit moment of lung adenocarcinoma CT images is an ideal method to describe lung adenocarcinoma with EGFR mutation, and to provide quantitative analysis parameters for predicting EGFR mutation. It may be used as a quantitative imaging biomarker to establish the relationship between lung cancer imaging and gene mutation.
【作者單位】： 大連醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院;
【分類號】：R730.44;R734.2

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本文編號：1867601