目的:探讨MRI增强扫描联合纹理分析技术在鉴别脑胶质瘤与脑转移瘤中的价值.方法:回顾性分析经病理证实的60例脑肿瘤患者的临床及影像资料,其中脑转移瘤26例,脑胶质瘤34例.患者均行MRI平扫及增强扫描,使用纹理分析软件(MaZda)中的直方图、绝对梯度、游程矩阵、共生矩阵和自回归模型5种分析方法,对图像上的病变行纹理特征提取,共获得256个纹理特征参数;使用一元特性、二元特性、三元特性3种统计学筛选方法筛选出10个鉴别脑胶质瘤与脑转移瘤的最佳纹理参数.使用B11程序中的主成分分析法(PCA)、线性鉴别分析法(LDA)和非线性鉴别分析法(NDA)对这10个最佳纹理参数进行降维和分类,计算不同统计方法组合下这些最佳纹理特征参数鉴别脑转移瘤与胶质瘤的最小误判率(R).结果:一元特性+NDA组合的误判率为16.67％,二元特性+NDA的组合误判率为15.00％,误判率均为良好(10％<R≤20％);纹理分析方法诊断脑胶质瘤的敏感度(85.29％)高于MRI增强扫描(82.35％);纹理分析方法诊断脑胶质瘤的特异度(15.38％)低于MRI增强扫描(80.77％);2种方法联合诊断效能提高,敏感度达94.11％,特异度为7.69％,准确率为93.33％.结论:纹理分析方法与MRI增强扫描均能鉴别脑胶质瘤与脑转移瘤,2种技术结合诊断敏感度及准确率更高,值得推广使用.
作者：彭勇；王亮
来源：中国中西医结合影像学杂志 2020 年 18卷 6期
