【摘 要】
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目的探讨DWI的ADC值联合纹理特征鉴别良恶性软组织肿瘤的价值。方法回顾性分析中国科学技术大学附属第一医院西区经病理证实的94例软组织肿瘤（恶性44例，良性50例）MRI及DWI图像。在GE ADW4.6工作站测量肿块的实性成分ADC值。在T2WI脂肪抑制图像上的肿瘤最大层面手动勾画ROI并提取纹理特征；采用独立样本t检验对良恶性软组织肿瘤的ADC值及纹理参数进行统计学分析，并多因素logisti
【机 构】
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中国科学技术大学附属第一医院西区 安徽省肿瘤医院影像科，合肥 230031,中国科学技术大学附属第一医院西区 安徽省肿瘤医院影像科，合肥 230031,蚌埠医学院研究生院 233030,中国科学技术大
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目的探讨DWI的ADC值联合纹理特征鉴别良恶性软组织肿瘤的价值。
方法回顾性分析中国科学技术大学附属第一医院西区经病理证实的94例软组织肿瘤（恶性44例，良性50例）MRI及DWI图像。在GE ADW4.6工作站测量肿块的实性成分ADC值。在T2WI脂肪抑制图像上的肿瘤最大层面手动勾画ROI并提取纹理特征；采用独立样本t检验对良恶性软组织肿瘤的ADC值及纹理参数进行统计学分析，并多因素logistic回归分析建模，计算诊断效能。
结果良恶性软组织肿瘤的ADC值分别为（1.6±0.3）×10-3 mm2/s、（1.2±0.5）×10-3 mm2/s，差异有统计学意义（t=-5.382，P<0.05），以1.28×10-3 mm2/s为诊断良恶性软组织肿瘤临界值，AUC为0.783，灵敏度为92.00%，特异度为65.91%。纹理特征中直方图特征（frequency size、skewness），灰度共生矩阵特征（Inertia_All Direction_offset7、Inverse Difference Moment_angle0_offset1、Inverse Difference Moment_angle0_offset7）及Haralick特征（Haralick Correlation_All Direction_offset4_SD）鉴别良恶性软组织肿瘤的曲线下面积分别为AUC 0.825、0.739、0.826、0.816、0.820、0.783。多因素logistic回归分析最佳预测模型鉴别良恶性软组织肿瘤的曲线下面积、灵敏度、特异度分别为0.930、88.00%、86.36%。
结论ADC值联合纹理特征对术前预测软组织良恶性肿瘤有较高的应用价值。
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