基于因子分析的高级别脑胶质瘤MR灌注定量分析

发布时间：2018-05-08 06:27

  本文选题：胶质瘤 + 脑　； 参考：《中国医学影像技术》2017年01期

【摘要】：目的采用动态结构因子分析法(FADS)对5例高级别脑胶质瘤MR灌注图像进行定量分析,以准确提取脑胶质瘤MR灌注图像ROI的时间信号曲线(TISCs)。方法采用替代-近似算法对FADS模型求解,并分析从胶质瘤和正常组织区域提取的时间信号曲线(TISCs)和因子图的特点。分别计算和比较胶质瘤与正常组织及病例间TISCs的相关系数。结果采用FADS法从胶质瘤和正常组织中均提取到1条波峰向上的曲线(即升峰曲线)和2条波峰向下的曲线(分别为降峰曲线a和b)。胶质瘤与正常组织升峰曲线的相关系数平均值为0.75±0.10,明显低于胶质瘤患者间升峰曲线相关系数平均值0.84±0.05(P0.05)。胶质瘤降峰曲线a与正常组织降峰曲线相关系数最大均值和胶质瘤降峰曲线b与正常组织降峰曲线相关系数最大均值差异有统计学意义(P0.05)。胶质瘤患者因子图中瘤周区域主要对应升峰曲线,而胶质瘤区域主要对应两条降峰曲线。结论采用FADS能自动提取到胶质瘤的TISCs,初步证明利用曲线的生理参数进行胶质瘤分级诊断具有可行性。
[Abstract]:Objective to quantitatively analyze Mr perfusion images of 5 cases of high grade gliomas by using dynamic structural factor analysis (FADS), and to extract the time signal curve of Mr perfusion images of gliomas accurately. Methods the FADS model was solved by substitution approximation algorithm, and the characteristics of time signal curves and factor diagrams extracted from glioma and normal tissue were analyzed. The correlation coefficients of TISCs between gliomas and normal tissues and cases were calculated and compared. Results FADS method was used to extract one peak upward curve (i.e. peak rising curve) and two downward peak curves (A and B) from gliomas and normal tissues respectively. The average correlation coefficient of peak rising curve between glioma and normal tissue was 0.75 卤0.10, which was significantly lower than that between glioma patients and normal tissue. There was significant difference between the maximum mean value of the correlation coefficient between the glioma peak reduction curve a and the normal tissue peak lowering curve and the maximum correlation coefficient between the glioma falling peak curve b and the normal tissue drop peak curve (P 0.05). In the factor map of glioma patients, the region around the tumor mainly corresponds to the peak rising curve, while the glioma region mainly corresponds to two curves of descending peak. Conclusion\\\
【作者单位】： 武汉大学中南医院医学影像科;中国人民解放军武汉总医院放射科;中国人民解放军武汉总医院医学工程科;
【基金】：国家自然科学基金(81401474) 湖北省自然基金项目(2012FFB06809)
【分类号】：R739.41;R445.2

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本文编号：1860317