發(fā)布時間：2021-11-22 11:50

　　目的探討MRI圖像紋理分析預(yù)測膠質(zhì)瘤患者Ki-67表達狀態(tài)的應(yīng)用價值。方法搜集經(jīng)手術(shù)病理證實的116例膠質(zhì)瘤患者,對其T₁WI增強圖像進行紋理分析,獲取整個瘤體的平均值、中位數(shù)、標準差、偏度、峰度、能量和熵值等定量參數(shù),并進行統(tǒng)計學(xué)分析。結(jié)果對MRI圖像紋理分析后所獲得的定量參數(shù)中,平均值、中位數(shù)、標準差3個參數(shù)在Ki-67（-）組與Ki-67（+）組間的差異無統(tǒng)計學(xué)意義,偏度、峰度、能量和熵值4個參數(shù)在Ki-67（-）組與Ki-67（+）組間的差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P<0.001）;熵值參數(shù)鑒別效能明顯優(yōu)于其他參數(shù)值,有較高的敏感度、特異度及準確率;對偏度、峰度、能量和熵值4個紋理分析定量參數(shù)進行多參數(shù)聯(lián)合分析,AUC值為0.804,當閾值為0.372時,其診斷敏感度95.0%、特異度為76.8%、準確率為85.6%,較利用單個紋理分析定量參數(shù)鑒別的效能高。結(jié)論紋理分析定量參數(shù)中偏度、峰度、能量和熵值有助于預(yù)測膠質(zhì)瘤患者Ki-67是否表達。 

【文章來源】：臨床放射學(xué)雜志. 2020,39(08)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：4 頁

【部分圖文】：

紋理分析定量參數(shù)預(yù)測膠質(zhì)瘤患者Ki-67表達狀態(tài)的ROC圖

A～D男，63歲，膠質(zhì)母細胞瘤(WHOⅣ級)，Ki-67(-)。

圖2 A～D男，63歲，膠質(zhì)母細胞瘤(WHOⅣ級)，Ki-67(-)。偏度和峰度是通過直方圖產(chǎn)生的參數(shù),反映圖像內(nèi)部像素值分布形態(tài)的陡緩程度和對稱性[12]。Ki-67是一種與細胞增殖相關(guān)的蛋白質(zhì),僅存在于增殖細胞中。Ki-67高度表達,表明腫瘤生長迅速,內(nèi)部具有明顯增生的血管內(nèi)皮細胞及豐富的新生血管,較易出現(xiàn)囊變、壞死及出血,所以Ki-67(-)組與Ki-67(+)組兩者直方圖分布的陡緩程度和對稱性不同。與Ki-67(-)組相比,Ki-67(+)組圖像像素值總體分布趨勢相對較分散,離散程度相對較大,直方圖形態(tài)相對平緩,峰值相對較高。能量是圖像灰度分布均勻性或平滑性的度量,當圖像的灰度分布均勻,圖像呈現(xiàn)較粗的紋理,其相應(yīng)的能量值較大,反之則較小[13];熵值表示灰度分布的隨機性,圖像的灰度分布隨機性越高則熵值越高,表明腫瘤異質(zhì)性越高[12]。二者與圖像紋理的不均質(zhì)度和復(fù)雜度有關(guān),腫瘤內(nèi)部結(jié)構(gòu)越不均勻、越復(fù)雜,熵值就越大而能量越小。王嬌燕等[14]提取的10個紋理參數(shù)中,熵值與膠質(zhì)瘤WHO分級關(guān)系最密切,且WHOⅢ級膠質(zhì)瘤的熵值高于WHOⅡ級膠質(zhì)瘤。孫振國等[15]研究結(jié)果表明增強T1WI紋理分析的熵值與異質(zhì)性參數(shù)可以提高對原發(fā)性中樞神經(jīng)系統(tǒng)淋巴瘤與高級別膠質(zhì)瘤的鑒別能力。本文結(jié)果顯示Ki-67(+)組熵值高于Ki-67(-)組,提示前者病灶內(nèi)部灰度分布不均勻。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]常規(guī)MRI紋理分析鑒別腦膠質(zhì)母細胞瘤和原發(fā)性中樞神經(jīng)系統(tǒng)淋巴瘤的價值[J]. 王敏紅,周理想,馮湛.  中國癌癥雜志. 2019(04)
[2]常規(guī)MRI紋理分析鑒別WHO Ⅱ級與Ⅲ級膠質(zhì)瘤的價值[J]. 王嬌燕,溫群,張歡歡,崔貝貝,林麗萍.  中國臨床神經(jīng)外科雜志. 2018(12)
[3]瘤周水腫常規(guī)MRI紋理分析鑒別腦膠質(zhì)母細胞瘤和單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤的價值[J]. 王敏紅,馮湛.  中華放射學(xué)雜志. 2018 (10)
[4]紋理分析在腫瘤影像學(xué)中的研究進展[J]. 陳瑾,王海屹,葉慧義.  中華放射學(xué)雜志. 2017 (12)
[5]紋理分析在原發(fā)性腦淋巴瘤與高級別膠質(zhì)瘤鑒別診斷中的應(yīng)用價值[J]. 孫振國,汪秀玲,朱輝,趙厚亮.  臨床放射學(xué)雜志. 2017(09)
[6]2016年WHO中樞神經(jīng)系統(tǒng)腫瘤分類解讀[J]. 魏社鵬,趙繼宗.  中華神經(jīng)醫(yī)學(xué)雜志. 2017 (05)
[7]利用灰度和紋理特征的SAR圖像分類研究[J]. 袁禮海,宋建社,薛文通,鄭永安.  電光與控制. 2007(04)



本文編號：3511630