基于乳腺X线图像不同区域的纹理分析鉴别乳腺肿块良恶性

发布时间：2021-08-24 11:03

　　目的:探讨乳腺X线图像上基于肿块不同区域的纹理分析对于乳腺肿块良恶性的鉴别价值。方法:回顾性分析经乳腺X线检查发现并经手术病理证实的108例（共计118个）乳腺肿块患者的病例资料。其中良性肿瘤60个,恶性肿瘤58个。分别在每个病灶的整体、核心和边缘三个区域勾画感兴趣区（ROI）,采用MaZda软件分别对3个ROI进行纹理特征的提取。比较良恶性组之间各项纹理特征的差异,对差异具有统计学意义的纹理特征绘制ROC曲线,计算曲线下面积（AUC）。采用二元logistic回归分析建立联合诊断模型并与常规乳腺X线诊断结果进行比较。结果:两组间肿块核心区域的各项纹理特征的差异均无统计学意义（P>0.05）;两组间肿块整体区域和边缘区域的相关度、对比度、差方差、总和熵、熵和差异熵的差异均具有统计学意义（P<0.05）,其中整体区域中的总和熵、熵及边缘区域中的对比度、总和熵、熵、差异熵的AUC均≥0.7。联合诊断模型的AUC值为0.918,显著高于常规乳腺X线诊断（P<0.05）,敏感度和特异度分别为84.5%和91.7%,与常规乳腺X线诊断间的差异均无统计学意义（P>0.05）... 

【文章来源】：放射学实践. 2020,35(08)北大核心

【文章页数】：5 页

【部分图文】：

乳腺X线诊断及联合诊断模型鉴别良恶性乳腺肿块的ROC曲线。

由本院影像科医师对每帧乳腺X线片出具诊断报告,对病变进行BI-RADS分级,其中0～4A类归为良性组,4B～6类为恶性组。图2 女，52岁，左乳纤维腺瘤。

女，52岁，左乳纤维腺瘤。

【参考文献】：
期刊论文
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[2]影像组学在胰腺肿瘤病变影像学评估中的研究进展[J]. 杨采薇,蒋涵羽,刘曦娇,宋彬.  放射学实践. 2019(09)
[3]乳腺X线图像纹理分析鉴别乳腺小结节良恶性的价值[J]. 彭文静,徐凯,刘正立,桂熙雯,张孝庚,路欣.  中国医学影像学杂志. 2018(12)
[4]常规MRI纹理分析鉴别诊断眼眶淋巴瘤与炎性假瘤[J]. 任继亮,吴颖为,陶晓峰.  中国医学影像技术. 2017(07)



本文编号：3359867