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目的:探讨术前CT纹理分析在鉴别胰腺浆液性囊腺瘤(SCN)与黏液性囊腺瘤(MCN)中的价值.方法:回顾性分析46例SCN与29例MCN患者的资料,基于术前CT静脉期图像,用半自动分割技术提取肿瘤全容积纹理特征,使用单因素分析、LASSO算法及Logistic回归分析筛选独立预测因子并构建CT纹理特征模型、临床影像学特征模型及综合模型(基于临床影像学特征和纹理特征),使用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)分析诊断性能.结果:临床影像学特征模型AUC为0.814,CT纹理特征模型AUC为0.866,综合模型AUC为0.938,综合模型诊断性能优于单一CT纹理特征模型.结论:CT纹理分析有助于SCN及MCN的术前鉴别诊断,联合临床影像学特征可以进一步提高诊断效能.

作者:张怡帆;徐珊珊;吴锦;陆晓宁;汤盛楠;何健

来源:东南大学学报(医学版) 2022 年 41卷 3期

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作者:
张怡帆;徐珊珊;吴锦;陆晓宁;汤盛楠;何健
来源:
东南大学学报(医学版) 2022 年 41卷 3期
标签:
胰腺 浆液性囊腺瘤 黏液性囊腺瘤 CT纹理分析
目的:探讨术前CT纹理分析在鉴别胰腺浆液性囊腺瘤(SCN)与黏液性囊腺瘤(MCN)中的价值.方法:回顾性分析46例SCN与29例MCN患者的资料,基于术前CT静脉期图像,用半自动分割技术提取肿瘤全容积纹理特征,使用单因素分析、LASSO算法及Logistic回归分析筛选独立预测因子并构建CT纹理特征模型、临床影像学特征模型及综合模型(基于临床影像学特征和纹理特征),使用受试者工作特征(ROC)曲线及曲线下面积(AUC)分析诊断性能.结果:临床影像学特征模型AUC为0.814,CT纹理特征模型AUC为0.866,综合模型AUC为0.938,综合模型诊断性能优于单一CT纹理特征模型.结论:CT纹理分析有助于SCN及MCN的术前鉴别诊断,联合临床影像学特征可以进一步提高诊断效能.