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目的:探讨CT征象联合纹理特征用于局灶性自身免疫性胰腺炎(Focal autoimmune pancreatitis,f-AIP)与胰腺癌(Pancreatic cancer,PC)鉴别诊断的价值.方法:回顾性收集经临床或活检病理证实的50例f-AIP患者和60例PC患者的CT图像,通过评价这两个病变的CT形态征象,和使用MaZda软件从动脉期厚层CT图像提取纹理特征参数,比较f-AIP组与PC组间差异,并将获得的有统计学意义的指标进行二元logistic回归分析,建立CT征象、纹理特征及CT征象联合纹理特征诊断模型,最后运用ROC曲线对各模型进行评价.结果:所建立的CT征象模型、纹理特征模型及联合模型的AUC值分别为0.850、0.881、0.937,且CT征象联合纹理特征模型的敏感度及特异度均高于前两者(敏感度82%;特异度93.3%).结论:采用CT征象联合纹理特征建立模型,诊断效能明显优于单一模型.

作者:李莎莎;武志峰;鄂林宁

来源:中国临床医学影像杂志 2021 年 32卷 5期

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作者:
李莎莎;武志峰;鄂林宁
来源:
中国临床医学影像杂志 2021 年 32卷 5期
标签:
胰腺炎 胰腺肿瘤 诊断,鉴别 体层摄影术,螺旋计算机
目的:探讨CT征象联合纹理特征用于局灶性自身免疫性胰腺炎(Focal autoimmune pancreatitis,f-AIP)与胰腺癌(Pancreatic cancer,PC)鉴别诊断的价值.方法:回顾性收集经临床或活检病理证实的50例f-AIP患者和60例PC患者的CT图像,通过评价这两个病变的CT形态征象,和使用MaZda软件从动脉期厚层CT图像提取纹理特征参数,比较f-AIP组与PC组间差异,并将获得的有统计学意义的指标进行二元logistic回归分析,建立CT征象、纹理特征及CT征象联合纹理特征诊断模型,最后运用ROC曲线对各模型进行评价.结果:所建立的CT征象模型、纹理特征模型及联合模型的AUC值分别为0.850、0.881、0.937,且CT征象联合纹理特征模型的敏感度及特异度均高于前两者(敏感度82%;特异度93.3%).结论:采用CT征象联合纹理特征建立模型,诊断效能明显优于单一模型.