目的对肌骨系统良、恶性病变的三种常规磁共振序列图像进行纹理分析,比较各序列的特征性纹理参数,回顾性评估纹理分析对肌骨系统良、恶性病变的诊断性能,并确定具有最强鉴别能力的常规磁共振成像序列及判别分析方法。材料与方法选取2017年10月至2018年12月于苏州大学附属第一医院就诊并经外科手术或穿刺病理证实肌骨系统疾病患者46例,其中良性组22例,恶性组24例。上述46例患者在GESigna HDXT3.0T超导磁共振扫描仪上进行检查,检查序列包括:T1WI、STIR、脂肪抑制CE-T1WI(对比增强T1WI)。分别导出显示病灶最大径的单幅图像,利用纹理分析软件MaZda(版本4.6)对勾画的感兴趣区进行分析,利用Fisher、POE+ACC、MI、MPF降维算法联合RDA、PCA、LDA、NDA判别分析,比较三种序列图像经纹理分析后的误判率,通过可量化的数据对纹理分析的结果进行客观评估。结果T1WI、STIR、脂肪抑制CE-T1WI序列中,鉴别肌骨系统良、恶性病变的纹理特征主要来自STIR序列,误判率最小为2.17%(1/46)。纹理特征参数选择方法中,MPF算法选择的纹理特征参数鉴别两种病变的误判率最低,为2.17%～21.74%。纹理特征分类分析方法中NDA区分两种病变的误判率(2.17%～13.04%)均低于LDA(6.52%～21.74%)、RDA(17.39%～34.78%)及 PCA(15.22～34.78%)3 种方法,具有最优的鉴别诊断结果。其中MPF算法联合NDA分类法得到最低的误判率(2.17%)。结论常规MRI纹理分析可用于鉴别肌骨系统良、恶性病变,能为肌骨系统的良、恶性病变的鉴别诊断提供可靠的依据。