CT纹理分析对GIST与其他间叶源性肿瘤的鉴别价值

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第一部分CT纹理分析对鉴别胃间质瘤与其他间叶源性肿瘤的价值目的:探讨基于平扫+增强CT图像纹理分析的胃间质瘤与其他间叶源性肿瘤鉴别的可行性。方法:回顾性分析经术后病理证实的74例胃间质瘤和30例其他间叶源性肿瘤的CT平扫+增强图像资料。首先由两名资深放射科医师阅读CT图像,获取CT征象模型,包括平均直径、有无周围淋巴结、生长方式、是否延迟强化、胃部肿瘤平扫及增强CT值。其次,两位放射科医师通过ITK-SNAP软件对CT图像中的胃间叶源性肿瘤进行人工分割,提取放射组学特征,构建放射组学特征模型。最后,建立结合CT征象和放射学特征的联合模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)比较三种模型在间质瘤与非他间叶源性肿瘤鉴别诊断中的疗效。结果:胃间质瘤组平均直径、延迟强化、生长方式、周围淋巴结、平扫密度及放射学特征与其他间叶源性肿瘤组有统计学差异(p<0.05)。联合模型的ROC曲线下面积(area under ROC,AUC)最高(0.918),敏感度最高(96.00%),特异度最高(89.2%)。结论:结合CT征象和放射学特征的联合模型可以提高胃间叶源性肿瘤的诊断准确性。第二部分基于CT图像纹理分析对胃间质瘤术前危险度分级的预测价值目的:探讨基于CT纹理分析对胃间质瘤术前危险度分级的预测价值。方法:选取本院117例经手术病理证实的胃间质瘤,根据术后病理结果分为极低/低危险度组(n=45)与中/高危险度组(n=72)。首先由两名资深放射科医师阅读CT图像,获取CT征象模型,包括肿瘤部位、平均直径、平扫和增强三期CT值。然后,两位放射科医师通过ITK-SNAP软件对CT图像中的胃间质瘤进行人工分割,提取放射组学特征,构建放射组学特征模型。最后,建立结合CT征象和放射学特征的联合模型。采用受试者工作特征曲线(ROC)比较三种模型在极低/低危险度组与中/高危险度组鉴别诊断中的价值。结果:极低/低危险度组平扫密度、平均直径及放射学特征与中/高危险度组有统计学差异(p<0.05)。CT征象模型的AUC值、敏感度在三种模型中最低。联合模型的AUC值(0.935)、敏感度(91.7%)、特异度(82.2%)最高。结论:结合CT征象和影像学特征的联合模型有助于准确预测术前胃间质瘤的风险分级。
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