【摘 要】
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目的探索基于MRI T2WI序列的纹理分析在预测肝细胞癌（HCC）病理分化程度中的价值。方法回顾性分析134例HCC患者的资料,所有被试均经手术证实并按照Edmondson-Steiner方法分级。
【机 构】
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南方医科大学南方医院影像中心; 广东省佛山市第一人民医院影像科;
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目的探索基于MRI T2WI序列的纹理分析在预测肝细胞癌（HCC）病理分化程度中的价值。方法回顾性分析134例HCC患者的资料,所有被试均经手术证实并按照Edmondson-Steiner方法分级。应用Ma Zda软件在MRI T2WI图像中肿瘤部分手动勾画感兴趣区（ROI）,提取并筛选纹理特征参数,方法包括交互信息（MI）、Fisher系数、分类错误概率联合平均相关系数（POE+ACC）及三种方法联合（MI+POE+ACC+Fisher联合法,MPF）。通过软件自带的特征分类方法包括原始数据分析（RDA）、主要成分分析（PCA）、线性分类分析（LDA）和非线性分类分析（NDA）选出最具鉴别能力的纹理特征,结果以误判率表示。结果纹理特征参数选择方法中,MI、Fisher系数和POE+ACC三种方法鉴别HCC高、低分化误判率接近。纹理特征分类分析方法中,NDA区分两种病变的误判率（8.21%）明显低于RDA、PCA和LDA,具有最优的鉴别诊断效能。结论基于MRI T2WI序列的纹理分析可用于鉴别HCC高、低分化程度。
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