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目的 探讨乳腺X线图像纹理分析对乳腺小结节良恶性的鉴别诊断价值.资料与方法 回顾性分析2015年1月-2016年12月徐州医科大学附属医院收治的219例乳腺疾病患者的X线及临床资料,共计230枚直径<2 cm的乳腺结节,并根据病理结果分为良性组和恶性组.使用FireVoxel纹理分析软件勾画感兴趣区并提取纹理参数.分析各纹理参数对小结节良恶性的鉴别效能.结果 良性组和恶性组均值、偏度和峰度差异无统计学意义(P>0.05);标准偏差、不均匀度和熵可有效区分良、恶性乳腺小结节,差异有统计学意义(P<0.001),三者诊断恶性肿块的受试者工作特性曲线下面积分别为0.641、0.645和0.681(P<0.001),以熵的鉴别效能最佳.多种纹理参数联合可以提高单一参数的鉴别效能;乳腺X线联合纹理特征可将单一乳腺X线诊断小乳癌的敏感度从75.2%提升至82.2%,准确度从82.6%提升至84.8%,差异均有统计学意义(P<0.05).结论 熵可成为乳腺X线纹理分析鉴别乳腺小结节良恶性的最佳单一纹理指标.乳腺X线联合纹理特征可以提高单一X线诊断小乳癌的敏感度和准确度.

作者:彭文静;徐凯;刘正立;桂熙雯;张孝庚;路欣

来源:中国医学影像学杂志 2018 年 26卷 12期

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作者:
彭文静;徐凯;刘正立;桂熙雯;张孝庚;路欣
来源:
中国医学影像学杂志 2018 年 26卷 12期
标签:
乳腺肿瘤 乳房X线摄影术 诊断,鉴别
目的 探讨乳腺X线图像纹理分析对乳腺小结节良恶性的鉴别诊断价值.资料与方法 回顾性分析2015年1月-2016年12月徐州医科大学附属医院收治的219例乳腺疾病患者的X线及临床资料,共计230枚直径<2 cm的乳腺结节,并根据病理结果分为良性组和恶性组.使用FireVoxel纹理分析软件勾画感兴趣区并提取纹理参数.分析各纹理参数对小结节良恶性的鉴别效能.结果 良性组和恶性组均值、偏度和峰度差异无统计学意义(P>0.05);标准偏差、不均匀度和熵可有效区分良、恶性乳腺小结节,差异有统计学意义(P<0.001),三者诊断恶性肿块的受试者工作特性曲线下面积分别为0.641、0.645和0.681(P<0.001),以熵的鉴别效能最佳.多种纹理参数联合可以提高单一参数的鉴别效能;乳腺X线联合纹理特征可将单一乳腺X线诊断小乳癌的敏感度从75.2%提升至82.2%,准确度从82.6%提升至84.8%,差异均有统计学意义(P<0.05).结论 熵可成为乳腺X线纹理分析鉴别乳腺小结节良恶性的最佳单一纹理指标.乳腺X线联合纹理特征可以提高单一X线诊断小乳癌的敏感度和准确度.