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目的 探讨超声内镜数字图像分析(DIA)技术在胰腺神经内分泌肿瘤(PNEN)良恶性鉴别诊断中的应用价值.方法 回顾性分析47例临床确诊为PNEN患者的超声内镜图像各项参数与良恶性病变的关系.使用Photoshop CS5软件对图像进行数字处理,采集与病灶相关的主要指标,包括面积、周长、长径、短径、类圆度、灰度值、平均灰度比、灰度离散值等.两组间比较采用t检验进行统计学分析.将长径、类圆度、平均灰度比和灰度离散值绘制ROC曲线.结果 47例患者中,良性和恶性分别为35例和12例.良性组类圆度、平均灰度比明显高于恶性组(0.80±0.05比0.74±0.07,0.63±0.17比0.40±0.09),差异均有统计学意义(t=2.659、5.787,P均<0.05),而灰度离散值明显低于恶性组(9.90±1.24比12.55±3.27),差异有统计学意义(t=-2.733,P=0.018).类圆度AUC值为0.724(95%CI 0.546~0.901),临界值为0.767,敏感度和特异度分别为71.43%和66.67%;平均灰度比AUC值为0.888(95%CI 0.785~0.991),临界值为0.412,敏感度和特异度分别为94.29%和75.00%;灰度离散值AUC值为0.811(95%CI 0.647~0.974),临界值为11.02,敏感度和特异度分别为66.67%和85.71%.将类圆度、平均灰度比、灰度离散值这3个参数结合后,敏感度和特异度分别为97.14%和83.33%,准确率为93

作者:沈丹杰;陈柯;孙蕴伟

来源:中华消化杂志 2017 年 37卷 1期

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作者:
沈丹杰;陈柯;孙蕴伟
来源:
中华消化杂志 2017 年 37卷 1期
标签:
数字图像分析 腔内超声检查 胰腺神经内分泌肿瘤 诊断 Digital image analysis Endosonography Pancreatic neuroendocrine neoplasm Diagnosis
目的 探讨超声内镜数字图像分析(DIA)技术在胰腺神经内分泌肿瘤(PNEN)良恶性鉴别诊断中的应用价值.方法 回顾性分析47例临床确诊为PNEN患者的超声内镜图像各项参数与良恶性病变的关系.使用Photoshop CS5软件对图像进行数字处理,采集与病灶相关的主要指标,包括面积、周长、长径、短径、类圆度、灰度值、平均灰度比、灰度离散值等.两组间比较采用t检验进行统计学分析.将长径、类圆度、平均灰度比和灰度离散值绘制ROC曲线.结果 47例患者中,良性和恶性分别为35例和12例.良性组类圆度、平均灰度比明显高于恶性组(0.80±0.05比0.74±0.07,0.63±0.17比0.40±0.09),差异均有统计学意义(t=2.659、5.787,P均<0.05),而灰度离散值明显低于恶性组(9.90±1.24比12.55±3.27),差异有统计学意义(t=-2.733,P=0.018).类圆度AUC值为0.724(95%CI 0.546~0.901),临界值为0.767,敏感度和特异度分别为71.43%和66.67%;平均灰度比AUC值为0.888(95%CI 0.785~0.991),临界值为0.412,敏感度和特异度分别为94.29%和75.00%;灰度离散值AUC值为0.811(95%CI 0.647~0.974),临界值为11.02,敏感度和特异度分别为66.67%和85.71%.将类圆度、平均灰度比、灰度离散值这3个参数结合后,敏感度和特异度分别为97.14%和83.33%,准确率为93