【摘 要】
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目的 探讨常规MRI纹理分析鉴别乳腺良恶性肿瘤的价值.方法 搜集我院经病理证实为乳腺恶性肿瘤病例36例和乳腺良性肿瘤33例.所有患者术前均行常规MRI检查,包括横断位T1WI、T2WI、弥散加权DWI序列及增强T1WI.采用MaZda软件通过手动勾画ROI的方式提取病变的纹理特征,特征选择方法有交互信息(MI)、Fisher系数、分类错误概率联合平均相关系数(POE+ACC)及上述3种方法联合法(
【机 构】
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同济大学附属第十人民医院,放射科,上海 200072
【出 处】
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中华放射学学术大会2016、中华医学会第23次全国放射学学术大会暨中华医学会第24次全国影像技术学术大会
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目的 探讨常规MRI纹理分析鉴别乳腺良恶性肿瘤的价值.方法 搜集我院经病理证实为乳腺恶性肿瘤病例36例和乳腺良性肿瘤33例.所有患者术前均行常规MRI检查,包括横断位T1WI、T2WI、弥散加权DWI序列及增强T1WI.采用MaZda软件通过手动勾画ROI的方式提取病变的纹理特征,特征选择方法有交互信息(MI)、Fisher系数、分类错误概率联合平均相关系数(POE+ACC)及上述3种方法联合法(FPM).这些方法中首先选择最具有鉴别乳腺良恶性肿瘤的纹理特征,然后采用统计方法判别这两种病变.特征分类统计方法包括原始数据分析(RDA)、主要成分分析(PCA)、线性分类分析(LDA)和非线性分类分析(NDA).判断结果以错判率的形式表示.结果 四种序列中,鉴别乳腺良恶性的纹理特征主要来自T2WI序列,误判率最小为4.35％.特征选择方法中,MI、Fisher系数和POE+ACC三种方法鉴别乳腺良恶性肿瘤的错判率接近,MI为14.49％～56.52％,Fisher系数为17.39％～56.52％,POE+ACC为15.94％～56.52％,3种方法联合选择的纹理特征鉴别两种病变的错判率低(4.35％～53.62％).特征统计方法中,NDA区分两种病变的错判率(4.35％～8.70％)明显低于RDA(33.33％～56.52％)、PCA(33.33％～56.52％)和LDA(15.94％～42.03％)三种方法,具有最高的诊断价值.结论 常规MRI纹理分析可用于鉴别乳腺良恶性肿瘤,能为乳腺的良恶性鉴别诊断提供依据.
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