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ADC直方图分析对鉴别胶质母细胞瘤和胶质肉瘤的价值 被引量：4
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作者 黄荟玉 张勇 +1 位作者 程敬亮 文萌萌 《临床放射学杂志》 CSCD 北大核心 2020年第3期457-461,共5页
目的探讨基于表观扩散系数(ADC)的直方图在鉴别胶质母细胞瘤(GBM)和胶质肉瘤(GSM)方面的价值。方法回顾性分析2012年6至2018年7月在本院做脑部MRI检查且经术后病理及免疫组织化学证实的25例GBM和22例GSM患者的临床与影像资料。分别在两... 目的探讨基于表观扩散系数(ADC)的直方图在鉴别胶质母细胞瘤(GBM)和胶质肉瘤(GSM)方面的价值。方法回顾性分析2012年6至2018年7月在本院做脑部MRI检查且经术后病理及免疫组织化学证实的25例GBM和22例GSM患者的临床与影像资料。分别在两组肿瘤轴位ADC图的每一肿瘤层面上采用软件MaZda手动勾画感兴趣区(ROI),并行全域及针对最大层面ROI的灰度直方图分析,进而对获得的直方图参数特征进行统计学分析,比较分析各参数的统计学意义。结果从ADC全域灰度直方图中提取的9个特征参数均无统计学意义(P>0.05);最大层面ADC直方图的9个特征参数中仅第1百分位数具有统计学意义(P<0.05),绘制其受试者工作特征(ROC)曲线,曲线下面积(AUC)为0.688,即鉴别GBM和GSM的最佳临界值为77.50,特异度和敏感度分别为70.0%和61.0%;其余8个参数:均值、偏度、变异度、峰度、第10百分位数、第50百分位数、第90百分位数及第99百分位数均无显著统计学差异(P均>0.05)。结论基于轴位ADC图的最大层面灰度直方图分析可为鉴别GBM和GSM提供量化信息,可作为一种新的辅助诊断方法应用于临床。 展开更多
关键词 磁共振成像 adc直方图分析 胶质母细胞瘤 胶质肉瘤
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肿瘤全域表观扩散系数诺模图诊断高级别子宫内膜癌的价值
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作者 邓颖 戴强 +4 位作者 王茵 李志豪 赵婷婷 梁轶 闫斌 《现代肿瘤医学》 CAS 北大核心 2023年第18期3473-3480,共8页
目的:探讨并验证肿瘤全域表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)诺模图术前预测高级别子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)的应用价值。方法:回顾性收集经术后病理证实为EC患者142例,按7∶3的比例分为训练组(n=99)与验证... 目的:探讨并验证肿瘤全域表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)诺模图术前预测高级别子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)的应用价值。方法:回顾性收集经术后病理证实为EC患者142例,按7∶3的比例分为训练组(n=99)与验证组(n=43)。所有患者术前均接受3.0-T MR检查。采用3D Slicer软件,于轴位T2WI和ADC图上,沿肿瘤边缘逐层勾画感兴趣区,生成3D感兴趣容积(volume of interesting,VOI),获得ADC肿瘤全域直方图参数,包括最大值(ADC_(max)),最小值(ADC_(min)),平均值(ADC_(mean)),偏度(skewness),峰度(kurtosis),熵(entropy),第5(5th)、第10(10 th)、第25(25 th)、第50(50 th)、第75(75 th)、第90(90th)和第95(95th)百分位数ADC值。测量肿瘤形态学参数,包括肿瘤体积、肿瘤最大径、矢状位T2WI肿瘤的最大前后径(maximum anteroposterior tumor diameter on sagittal T2-weighted imaging,APsag)和肿瘤面积比(tumor area ratio,TAR)。组内相关系数(intraclass correlation coefficient,ICC)用于评价不同观测者间测量的变异性。利用逻辑回归(logistic regression,LR)构建ADC分数(ADC_(score));联合ADC_(score)、肿瘤的形态学及临床参数构建诺模图,绘制校正曲线及决策曲线。结果:ADC直方图参数中ADC_(min)、ADC_(5th)、ADC_(10th)、ADC_(25th),所有的形态学参数(肿瘤体积、肿瘤最大径、APsag、TAR)和临床参数(年龄)在高级别与低级别EC组间具有统计学差异(P<0.05)。经LR筛选,最终纳入ADC_(min)、ADC_(5th)、ADC_(10th)、ADC_(25th)构建ADC_(score)。联合年龄、APsag及ADC_(score)构建ADC诺模图(经多因素LR分析,以上3个参数为分类高级别与低级别EC的独立风险因素),其预测高级别EC的受试者工作特性曲线下面积(area under curve,AUC)、敏感性、特异性在训练组分别为0.845、81.16%、72.46%,验证组分别为0.842、76.67%、80.00%。校正曲线显示,ADC诺模图预测高级别EC具有较高的准确性;决策曲线显示其预测高级别EC在训练组 展开更多
关键词 子宫内膜癌 磁共振 表观扩散系数 直方图分析 诺模图 病理分级
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