【摘 要】
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目的探讨CT平扫图像图像纹理分析对肾透明细胞癌（ccRCC）和肾乏脂性血管平滑肌脂肪瘤（fp-RAML）的鉴别诊断价值。方法纳入2012年1月至2018年5月间本院经手术病理证实为ccRCC或fp-RAML且行CT平扫检查患者43例,男14例,女29例;年龄（55.37±11.89）岁,共43个病灶,ccRCC 21个,fp-RAML 22个。利用其CT平扫图像进行纹理分析,从灰度直方图、共生矩阵
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目的探讨CT平扫图像图像纹理分析对肾透明细胞癌（ccRCC）和肾乏脂性血管平滑肌脂肪瘤（fp-RAML）的鉴别诊断价值。方法纳入2012年1月至2018年5月间本院经手术病理证实为ccRCC或fp-RAML且行CT平扫检查患者43例,男14例,女29例;年龄（55.37±11.89）岁,共43个病灶,ccRCC 21个,fp-RAML 22个。利用其CT平扫图像进行纹理分析,从灰度直方图、共生矩阵、绝对梯度、自回归模型及小波变换中提取纹理特征值,再用费希尔参数（Fisher）法、最小分类误差与最小平均相关系数法（POE+ACC）及相关信息测度法（MI）从纹理参数中分别选择10个最优纹理特征值,使用Mazda的B11工具的线性判别分析法（LDA）和非线性判别分析法（NDA）对纹理特征进行分析,计算出其识别ccRCC和fp-RAML的最小错误率。LDA的最大分类特征应用于K邻近分类（KNN）,NDA的最大分类特征则用于神经网络（ANN）进行鉴别诊断。利用Mazda提取的全部纹理参数做主成分分析、聚类降维,并用热图中差异明显的纹理特征参数做逻辑回归分析。结果 POE+ACC-NDA/ANN法鉴别ccRCC和fp-RAML效能最好,最小错误率最低,该方法分别与Fisher-LDA/KNN、Fisher-NDA/ANN、POE+ACC-LDA/KNN、MI-LDA/KNN及MI-NDA/ANN法对比分析,差异均有统计学意义（χ~2值分别为3.56、2.15、3.29、2.14、2.27;P值分别为0.019、0.022、0.017、0.021、0.014）。在热图中差异明显的纹理特征参数判别结果较Mazda POE+ACC-NDA/ANN法正确率低。结论 Mazda纹理分析软件的POE+ACC-NDA/ANN法利用CT平扫图像进行纹理分析,在ccRCC和fp-RAML鉴别诊断时有最小错误诊断概率,因此,在只有CT平扫图像时使用MaZda软件的POE+ACC-NDA/ANN进行图像纹理分析实现ccRCC和fp-RAML的安全鉴别诊断是可行的。
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