目的:探討乳腺X線圖像上基于腫塊不同區(qū)域的紋理分析對于乳腺腫塊良惡性的鑒別價值。方法:回顧性分析經(jīng)乳腺X線檢查發(fā)現(xiàn)并經(jīng)手術(shù)病理證實的108例（共計118個）乳腺腫塊患者的病例資料。其中良性腫瘤60個,惡性腫瘤58個。分別在每個病灶的整體、核心和邊緣三個區(qū)域勾畫感興趣區(qū)（ROI）,采用MaZda軟件分別對3個ROI進行紋理特征的提取。比較良惡性組之間各項紋理特征的差異,對差異具有統(tǒng)計學(xué)意義的紋理特征繪制ROC曲線,計算曲線下面積（AUC）。采用二元logistic回歸分析建立聯(lián)合診斷模型并與常規(guī)乳腺X線診斷結(jié)果進行比較。結(jié)果:兩組間腫塊核心區(qū)域的各項紋理特征的差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）;兩組間腫塊整體區(qū)域和邊緣區(qū)域的相關(guān)度、對比度、差方差、總和熵、熵和差異熵的差異均具有統(tǒng)計學(xué)意義（P<0.05）,其中整體區(qū)域中的總和熵、熵及邊緣區(qū)域中的對比度、總和熵、熵、差異熵的AUC均≥0.7。聯(lián)合診斷模型的AUC值為0.918,顯著高于常規(guī)乳腺X線診斷（P<0.05）,敏感度和特異度分別為84.5%和91.7%,與常規(guī)乳腺X線診斷間的差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05）... 

【文章來源】：放射學(xué)實踐. 2020,35(08)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

乳腺X線診斷及聯(lián)合診斷模型鑒別良惡性乳腺腫塊的ROC曲線。

由本院影像科醫(yī)師對每幀乳腺X線片出具診斷報告,對病變進行BI-RADS分級,其中0～4A類歸為良性組,4B～6類為惡性組。圖2 女，52歲，左乳纖維腺瘤。

女，52歲，左乳纖維腺瘤。

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于單源雙能CT平掃圖像的紋理分析對肝膿腫和肝轉(zhuǎn)移瘤的鑒別價值[J]. 王楠,劉愛連,李燁,徐明哲,王學(xué)東,郭研.  放射學(xué)實踐. 2019(11)
[2]影像組學(xué)在胰腺腫瘤病變影像學(xué)評估中的研究進展[J]. 楊采薇,蔣涵羽,劉曦嬌,宋彬.  放射學(xué)實踐. 2019(09)
[3]乳腺X線圖像紋理分析鑒別乳腺小結(jié)節(jié)良惡性的價值[J]. 彭文靜,徐凱,劉正立,桂熙雯,張孝庚,路欣.  中國醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志. 2018(12)
[4]常規(guī)MRI紋理分析鑒別診斷眼眶淋巴瘤與炎性假瘤[J]. 任繼亮,吳穎為,陶曉峰.  中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù). 2017(07)



本文編號：3359867