目的探討雙參數(shù)MRI紋理分析法在移行區(qū)前列腺癌及增生結(jié)節(jié)鑒別診斷中的應(yīng)用價值。方法回顧性分析經(jīng)病理證實的前列腺癌52例,增生結(jié)節(jié)39例。使用MRIcroN軟件勾畫病灶的范圍,Matlab R2014b軟件計算各紋理參數(shù),用Fisher法選擇獨立紋理特征（包括方差,熵,偏度和峰度）及平均ADC值。使用兩獨立樣本t檢驗評估各紋理參數(shù)及平均ADC值是否具有統(tǒng)計學(xué)差異。繪制受試者工作特征曲線并計算曲線下面積、敏感度和特異度。結(jié)果 T₂WI前列腺癌組的方差低于增生組,熵高于增生組。ADC圖前列腺癌組的方差和平均ADC值低于增生組,偏度、峰度、熵高于增生組。T₂WI熵聯(lián)合ADC圖熵的診斷價值最高（AUC=0.880）,敏感度和特異度分別為73.7%,90. 9%。結(jié)論 T₂WI聯(lián)合ADC圖雙參數(shù)紋理分析可準(zhǔn)確區(qū)分前列腺癌與低信號增生結(jié)節(jié),為兩者的鑒別診斷提供客觀、量化的依據(jù)。 

【文章來源】：醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志. 2020,30(02)

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

A,1B男，68歲，前列腺癌，Gleason評分3+3分。

T2WI各紋理參數(shù)鑒別前列腺癌與增生結(jié)節(jié)診斷效能的ROC曲線

ADC成像各紋理參數(shù)及平均ADC值鑒別診斷前列腺癌與增生結(jié)節(jié)診斷效能的ROC曲線

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號：3621716