CT平掃與動脈期圖像紋理分析在鑒別膀胱乳頭狀瘤和膀胱癌中的應用價值

作者：凡健,高斌,夏春華

摘要：目的:探討利用CT平掃與動脈期圖像紋理分析在鑒別膀胱乳頭狀瘤和膀胱癌中的應用價值。方法:回顧性納入自2016年1月至2020年1月在安徽醫科大學第三附屬醫院就診的經病理證實的64例膀胱腫瘤患者的病例資料,其中良性病變32例,惡性病變32例。所有患者均行CT三期動態增強掃描,選擇其平掃與動脈期圖像來進行研究。使用MaZda紋理分析軟件對掃描圖像上的膀胱病變進行紋理特征的提取,再用費希爾參數(Fisher)法、最小分類誤差與最小平均相關系數法(POE+ACC)及相關信息測度法(MI)分別篩選出鑒別膀胱良惡性病灶的10個最佳紋理參數,使用Mazda的B11工具的主成分分析法(PCA)、線性判別分析法(LDA)和非線性判別分析法(NDA)對選取的最佳紋理特征進行分析,計算出其鑒別膀胱良惡性腫瘤的最小誤判率(R),對最小誤判率所對應的最佳紋理參數進行ROC檢驗,篩選出最有輔助鑒別意義的可量化參數來對膀胱良惡性腫瘤進行鑒別診斷。結果:基于CT平掃時以MI+NDA組合的誤判率最低(1.56%),所篩選的最佳紋理參數分別為WavEnHHs-1(高高頻小波系數轉換s-1)、HorzlFraction(水平游程圖像分數)、HorzlShrtREmp(水平短游程補償)、Sigma(參數σ)、Variance(方差),對應的AUC值分別為0.932、0.897、0.902、0.935和0.849,P值均小于0.01,聯合這五項指標綜合分析的AUC值為0.985,特異度96.87%,敏感度96.87%。在動脈期以POE+ACC+NDA組合的誤判率最低(1.56%),所篩選的最佳紋理參數分別為WavEnHHs-1(高高頻小波系數轉換s-1)、WavEnHHs-2(高高頻小波系數轉換s-2)、135drShrtREmp(短游程補償135方向)、GrVariance(絕對梯度方差),對應的AUC值分別為0.916、0.711、0.797和0.793,P值均小于0.01,聯合這四項指標綜合分析的AUC值為0.916,特異度84.37%,敏感度81.25%。聯合平掃+動脈期所有最佳紋理參數綜合分析的AUC值為0.997,特異度93.75%,敏感度100%。結論:利用CT平掃與?

發文機構：安徽醫科大學研究生院 安徽醫科大學第三附屬醫院（合肥市第一人民醫院）介入科 安徽醫科大學第三附屬醫院（合肥市第一人民醫院）放射科

關鍵詞：膀胱乳頭狀瘤膀胱癌紋理分析紋理參數bladder papillomabladder cancertexture analysisthe texture parameters

分類號： R814.42[醫藥衛生—影像醫學與核醫學]R445[醫藥衛生—放射醫學]