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HRCT纹理分析在肺腺癌组织学分化程度预测评估中的应用
文献摘要：
目的 探究高分辨率CT(HRCT)纹理分析在肺腺癌组织学分化程度预测评估中的应用价值.方法 回顾性分析2020年1月至2021年5月普宁市人民医院收治的60例肺腺癌患者的影像资料,所有患者均在术前进行双期增强扫描与胸部HRCT平扫,经后期数据处理获得骨和软组织重建算法平扫肺窗图像,平扫、动脉期和静脉期软组织重建算法纵隔窗共计5组图像.通过软件对感兴趣区(ROI)进行勾画,对病变的纹理特征参数进行提取,主要选择Fisher系数、分类错误概率联合平均相关系数(POE+ACC)、交互信息(MI)及上述3种方法的联合法(FPM)为主要纹理特征参数.结果 肺腺癌病变的最低误判率为6.67％(4/60),最低误判率分别出现在软组织重建算法的肺窗与静脉期纵隔窗图的FMP+NDA分类方法上;在平扫纵隔窗图像上提取纹理特征进行鉴别最小误判率为11.67％(7/60);在所选的纹理特征参数中,病变鉴别最低的错判率在FPM法的纹理特征中,Fisher系数、POE+ACC、MI及FPM鉴别的误判率分别为10.00％～45.00％、10.00％～51.67％、10.00％～41.67％及6.67％～51.67％;NDA对两种病变区分的误判率为6.67％～16.67％,明显低于RDA的21.67％～48.33％、PCA的16.67％～51.67％和LDA的8.33％～38.33％,差异均有统计学意义(P<0.05).结论 基于HRCT图像的纹理分析可以为肺腺癌的诊断提供有效的信息,有助于提高临床医生对肺腺癌患者的预测评估准确性.
文献关键词：
肺腺癌;肺部肿瘤;高分辨率CT;分化程度;预测评估
中图分类号：
作者姓名：
曾伟胜;黄育鑫;林杰
作者机构：
普宁市人民医院影像中心,广东 普宁 515300
文献出处：
引用格式：
[1]曾伟胜;黄育鑫;林杰-.HRCT纹理分析在肺腺癌组织学分化程度预测评估中的应用)[J].海南医学,2022(14):1844-1847
A类：
FMP+NDA
B类：
HRCT,纹理分析,癌组织,分化程度,预测评估,普宁市,肺腺癌患者,影像资料,双期增强扫描,胸部,平扫,经后期,期数,软组织重建,重建算法,动脉期,纵隔,感兴趣区,ROI,勾画,纹理特征参数,Fisher,错误概率,POE+ACC,交互信息,MI,FPM,癌病,误判率,分类方法,错判,RDA,LDA,临床医生,评估准确性,肺部肿瘤
AB值：
0.256709
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