【摘 要】
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目的 探讨纹理分析是否可以在术前无创地预测直肠癌患者血管内皮生长因子(VEGF)的高、低表达状态.方法 回顾性选取66例有完整病理学资料及影像学图像的患者,根据资料将患者分为VEGF高表达组及低表达组.在MRI的T2图像上勾画感兴趣区(ROI)、获取纹理特征,用组内相关系数(ICC)对获得的数据进行观察者间2次测量的一致性分析,将ICC＞ 0.7的特征纳入统计分析.对符合正态性及方差齐性的连续数据用独立样本t检验、不符合上述标准的连续数据采用非参数检验Mann-Whitney U检验来比较纹理特征值在组间
【机 构】
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苏州大学附属第一医院影像科,江苏苏州 215006
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目的 探讨纹理分析是否可以在术前无创地预测直肠癌患者血管内皮生长因子(VEGF)的高、低表达状态.方法 回顾性选取66例有完整病理学资料及影像学图像的患者,根据资料将患者分为VEGF高表达组及低表达组.在MRI的T2图像上勾画感兴趣区(ROI)、获取纹理特征,用组内相关系数(ICC)对获得的数据进行观察者间2次测量的一致性分析,将ICC＞ 0.7的特征纳入统计分析.对符合正态性及方差齐性的连续数据用独立样本t检验、不符合上述标准的连续数据采用非参数检验Mann-Whitney U检验来比较纹理特征值在组间的差异.对得到的在组间有统计学差异的纹理特征绘制受试者工作特征(ROC)曲线,并用Spearman法分析各特征与表达状态间的相关性.结果 26个纹理特征在组间有统计学差异,最终将S(4,0)DifEntrp,S(4,4)InvDfMom,S(5,5)Correlat,S(5,5)SumVarnc,S(5,-5)DifEntrp这5个来源于灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征纳入ROC曲线分析,其各自的曲线下面积(AUC)为0.674,0.730,0.701,0.711,0.676.这5个特征与表达状态间的相关系数(r)分别为0.286,0.378,0.342,0.356,0.300,均呈正相关.5个纹理特征联合预测的AUC为0.843,灵敏度为73.08％,特异度为87.50％.结论 以GLCM特征为代表的二阶纹理特征可以在术前无创地预测患者VEGF的高、低表达状态,纹理分析在预测直肠癌患者的分子表型表达状态上有潜在临床应用价值.
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