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MRI纹理分析在鉴别诊断眼眶良恶性肿瘤中的应用价值探讨

Value of MRI texture analysis in distinguishing between orbital benign and malignant tumors

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目的 探讨MRI纹理分析在眼眶良恶性肿瘤中鉴别诊断的价值.方法 回顾性分析2016年5月-2018年10月经桓台县人民医院术后病理或随访证实的76例眼眶肿瘤患者,其中良性组45例,恶性组31例.所有患者均行常规序列和MR增强检查并提取扫描图像中病变的纹理特征,选择最具有鉴别瘤价值的参数进行眼眶良恶性肿瘤特征分类,统计误判率并与医师读片结果进行对比.结果 鉴别眼眶良性与恶性肿瘤时,来自压脂T2WI图像纹理特征鉴别能力最佳.在纹理特征参数选择方法中,FPM选择的纹理特征参数鉴别眼眶良恶性肿瘤误判率最低,为2.6%~18.4%;其次是交互信息(MI),为3.9~28.9%;Fisher系数和分类错误概率联合平均相关系数(POE+ACC)的误判率接近,均为5.3%~34.2%.纹理特征分类分析方法中,PCA区分眼眶良恶性肿瘤的误判率(3.9%~15.8%)明显低于RDA(6.6%~34.2%)、NDA(2.6%~34.2%)和LDA(5.3%~26.3%).影像医师的误判率为23.7% (18/76),高于采用纹理分析,差异有统计学意义(P均<0.05).结论 MRI图像纹理分析可用于鉴别眼眶良恶性肿瘤;不同序列图像、纹理特征提取方法和分类方法在鉴别眼眶良恶性肿瘤中的诊断效能是不同的,推荐使用压脂T2WI图像的FPM联合NDA方法.

肖兴爽、李曦、张艳玲、张文倩、于志涛

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桓台县人民医院眼科,山东淄博256400

纹理分析 磁共振成像 眼眶 恶性肿瘤

淄博市科技计划项目

2017ZC067

2020

新疆医科大学学报
新疆医科大学

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CSTPCD
影响因子:0.76
ISSN:1009-5551
年,卷(期):2020.43(5)
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