【摘 要】
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目的 探讨磁共振灌注加权成像（perfusion weighted imaging,PWI）及支持向量机（support vector machine,SVM）在脑泡型包虫病（cerebral alveolar echinococcosis,CAE）和脑转移瘤（brain metastase,BMT）鉴别诊断的效能。材料与方法 回顾性收集经病理或临床诊断为CAE与BMT的病例各15例，测量两组病灶
【机 构】
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新疆医科大学第一附属医院影像中心磁共振室
【基金项目】
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">新疆维吾尔自治区重点研发计划项目（编号：2016B03052）；
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目的 探讨磁共振灌注加权成像（perfusion weighted imaging,PWI）及支持向量机（support vector machine,SVM）在脑泡型包虫病（cerebral alveolar echinococcosis,CAE）和脑转移瘤（brain metastase,BMT）鉴别诊断的效能。材料与方法 回顾性收集经病理或临床诊断为CAE与BMT的病例各15例，测量两组病灶实性区、灶周水肿和对侧相对正常实质灌注参数，包括相对脑血容量（relative cerebral blood volume,rCBV）、相对脑血流量（relative cerebral blood flow,rCBF）、平均通过时间（mean transit time,MTT）和达峰时间（time to peak,TTP），评估各参数诊断CAE与BMT的效能，并基于灌注参数，运用SVM等机器学习方法鉴别两种疾病。结果 CAE病灶实性区rCBF,rCBV诊断曲线下面积（area under curve,AUC）为0.739,0.710,BMT病灶实性区rCBF,rCBV诊断AUC为0.960,0.913,CAE与BMT病灶实性区rCBF和rCBV的诊断效率高于MTT和TTP;CAE与BMT病灶实性区rCBF、rCBV、TTP值差异有统计学意义（P<0.01）。CAE水肿区与BMT水肿区rCBF、rCBV值差异有统计学意义（P<0.01）；基于病灶实性区灌注参数，运用SVM分类器可提高鉴别准确率。结论 PWI可为CAE与BMT的鉴别诊断提供客观依据。SVM分类方法可提高PWI鉴别两种病灶的准确率。
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