目的 探讨基于灰度共生矩阵的纹理特征分析对胶质母细胞瘤(GBM)与原发性中枢神经系统淋巴瘤(PCNSL)的鉴别诊断价值.方法 回顾性分析经病理证实的46例GBM患者(GBM组)和36例PCNSL患者(PCNSL组),利用MaZda软件于增强T1WI和ADC图像肿瘤最大层面手动绘制ROI,提取角二次矩能量(简称能量)、熵、对比、相关及逆差距纹理参数;以差异存在统计学意义的参数构建多变量Logistic回归模型,采用ROC曲线分析纹理参数及Logistic回归模型对GBM与PCNSL的鉴别诊断效能.结果 GBM组与PCNSL组之间,增强T1WI参数中的能量、对比、相关、熵,ADC图像参数中的能量、相关、熵差异均有统计学意义(P均＜0.01).将以上参数纳入二元Logistic回归分析,ROC曲线结果显示,增强T1WI和ADC图像纹理参数中,均以熵的鉴别效能为最强,AUC分别为0.81、0.72,敏感度78.26％、56.52％,特异度为77.78％、80.56％;Logistic回归模型鉴别诊断GBM与PCNSL的AUC为0.92,敏感度为91.30％,特异度为83.33％.结论 基于灰度共生矩阵的纹理特征分析有助于鉴别诊断GBM与PCNSL.
作者：史云峰；钱丽霞；郭晓媛
来源：中国介入影像与治疗学 2020 年 17卷 4期
