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基于CT增强扫描纹理分析术前预测胃腺癌病理分化程度的价值
文献摘要：
目的:探讨CT增强扫描纹理分析术前预测胃腺癌病理分化程度的价值.方法:回顾性分析经手术病理证实的85例胃腺癌患者的临床、病理及CT资料.术后病理示低分化腺癌52例(低分化组),中高分化腺癌33例(中高分化组).选取肿瘤最大层面的轴位CT门静脉期图像,采用MaZda软件沿肿瘤轮廓绘制ROI,提取胃癌纹理特征.纹理特征选择采用分类错误概率联合平均相关系数(POE+ACC)、交互信息(MI)及Fisher系数联合的方法,筛选30个与胃癌病理分化相关的纹理特征.采用4种分类方法评价纹理特征判别胃癌病理分化的性能,包括主要成分分析(PCA)、原始数据分析(RDA)、线性分类分析(LDA)及非线性分类分析(NDA),纹理分类结果以误判率表示,采用ROC曲线分析预测效能.结果:LDA、PCA、RDA及NDA分类方法判别胃癌病理分化程度的总体错判率分别为14.12％、31.76％、25.88％、9.41％,ROC曲线的AUC分别为0.851、0.668、0.733、0.909;其中NDA的预测效能最佳,预测胃癌分化程度的敏感度为91.91％、特异度为90.38％、准确率为90.59％.结论:CT纹理分析能为胃腺癌病理分化程度术前预测提供无创、可靠方法,其中NDA分类方法的预测效能最优.
文献关键词：
体层摄影术;X线计算机;纹理分析;胃肿瘤;腺癌;病理分化;影像组学
中图分类号：
作者姓名：
王海;颜显杰;何伟荣;连永伟
作者机构：
广东省梅州市中医医院医学影像科,广东 梅州514000
文献出处：
引用格式：
[1]王海;颜显杰;何伟荣;连永伟-.基于CT增强扫描纹理分析术前预测胃腺癌病理分化程度的价值)[J].中国中西医结合影像学杂志,2022(06):514-517
A类：
B类：
增强扫描,纹理分析,术前预测,胃腺癌,癌病,病理分化程度,经手,手术病理,术后病理,低分化,分化腺癌,高分化,轴位,门静脉,MaZda,ROI,胃癌,纹理特征,特征选择,错误概率,POE+ACC,交互信息,MI,Fisher,数联,分类方法,方法评价,原始数据,RDA,分类分析,LDA,非线性分类,NDA,纹理分类,误判率,分析预测,预测效能,错判,无创,体层摄影术,线计算,胃肿瘤,影像组学
AB值：
0.294104
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