【摘 要】
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目的 探讨对胃癌CT平扫图像进行纹理分析与胃癌HER2表达的相关性.方法 回顾性收集2017年1月至2021年1月期间在乐山市人民医院行上腹部和(或)全腹部CT平扫检查、行手术治疗且术后检测了胃癌组织HER2表达状况的62例胃癌患者的临床资料,其中男45例,女17例;肿瘤的Lauren分型:肠型18例,弥漫型30例,混合型14例;HER2表达阴性52例[年龄(63.54±10.32)岁],HER2表达阳性10例[年龄(61,70±11.70)岁].使用MaZda 4.6版本软件对病例的CT平扫图像在MaZ
【机 构】
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四川省乐山市人民医院放射影像科 四川乐山614000;四川大学华西医院放射科 成都610041
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目的 探讨对胃癌CT平扫图像进行纹理分析与胃癌HER2表达的相关性.方法 回顾性收集2017年1月至2021年1月期间在乐山市人民医院行上腹部和(或)全腹部CT平扫检查、行手术治疗且术后检测了胃癌组织HER2表达状况的62例胃癌患者的临床资料,其中男45例,女17例;肿瘤的Lauren分型:肠型18例,弥漫型30例,混合型14例;HER2表达阴性52例[年龄(63.54±10.32)岁],HER2表达阳性10例[年龄(61,70±11.70)岁].使用MaZda 4.6版本软件对病例的CT平扫图像在MaZda模块中做图像均一化、兴趣区勾画、纹理特征提取和纹理特征选择,在B11模块中进行纹理特征判别和误判率分析.结果 HER2表达状态与患者年龄、性别和肿瘤的Lauren分型无相关性(P＞0.05).非线性判别分析/人工神经网络(NDA/ANN)、线性判别分析/1-最近邻(LDA/1-NN)、主成分分析/1-最近邻(PCA/1-NN)和原始数据分析/1-最近邻(RDA/1-NN)各分析方法能较好地将胃癌的CT平扫纹理特征参数和HER2表达水平对应在一起.结论 基于CT平扫图像的纹理分析具有无创检测胃癌HER2表达状态的潜力;综合效能最好的纹理判别方法是NDA/ANN和LDA/1-NN.
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