【摘 要】
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目的:探讨常规磁共振征像联合磁敏感加权成像（Susceptibility weighted imaging,SWI）的Nomogram模型对腮腺良恶性病变的预测价值,以直观、简便、客观地对腮腺良恶性病变进行恶性风险率评估,提高临床对腮腺良恶性病变鉴别的诊断效率,为腮腺病变的术前诊断提供更多可靠的依据。方法:回顾性分析我院51例腮腺病变患者的临床和影像学资料,所有病例均经术后病理证实,其中良性病变2
【基金项目】
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项目名称:多模态磁共振在腮腺肿瘤中的应用价值,项目合同编号:2017GXNSFAA198090,项目来源:广西自然科学基金,项目起止时间:2017年09月30日-2020年09月30日
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目的:探讨常规磁共振征像联合磁敏感加权成像（Susceptibility weighted imaging,SWI）的Nomogram模型对腮腺良恶性病变的预测价值,以直观、简便、客观地对腮腺良恶性病变进行恶性风险率评估,提高临床对腮腺良恶性病变鉴别的诊断效率,为腮腺病变的术前诊断提供更多可靠的依据。方法:回顾性分析我院51例腮腺病变患者的临床和影像学资料,所有病例均经术后病理证实,其中良性病变28例,恶性病变23例;所有患者于术前均行磁共振检查扫描,包括磁共振的常规序列及磁敏感加权成像序列,获取其对应的各MR征象,包括MR常规征象:腮腺病变的直径、病灶的形态、是否累及深叶、病灶的边缘、颈部有无肿大的淋巴结;SWI的相关征象:瘤内磁敏感信号强度（Intratumoral Susceptibility Signal intensity,ITSS）、腮腺病变内静脉分布。对腮腺良恶性病变的所有MR征象进行单因素分析,获取各征象分布的特征,再基于最优子集准则进行Logistic回归分析,并进行k折交叉验证（k=10）,最终得出相应的参数值,包括:优势比（odds ratio,OR）,95%CI以及相应的P值。使用R软件建立Nomogram预测模型,使用一致性指数（Index of Concordance,C-index）以及受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve,ROC）评估模型的区分度;以校准曲线及Brier系数评估模型的校准度。最后,使用决策曲线分析（Decision curve analysis,DCA）、净重新分类指数（Net Reclassification Index,NRI）、综合判别指数（Integrated Discrimination Improvement,IDI）评估ITSS征象对Nomogram预测模型的贡献度。结果:（1）常规MR征象的单因素分析结果提示病变形态、累及腮腺深叶、边缘不光整、伴有肿大的颈部淋巴结均存在统计学差异（P<0.005）。（2）基于最优子集准则进行Logistic回归分析,结果显示:累及深叶（OR=7.429,P=0.042）、病灶边缘（OR=5.572,P=0.044）以及ITSS（OR=3.407,P=0.012）是预测腮腺良恶性病变的独立危险因素。（3）基于Logistic回归建立MR征象预测腮腺良恶性病变的Nomogram预测模型,模型的一致性指数C-index=0.898（95%CI:0.856-0.940）,为中等准确度,ROC曲线显示模型的AUC为0.898,敏感度、特异度分别为82.60%、82.10%;从校准曲线观察得出模型的预测值与实际的观察值均落在45°的斜线附近,且平均绝对误差（Mean absolute error,MAE）为0.049,说明了该模型具备较好的临床校准度。在对校准度进行量化评估时,本研究得到的Brier得分为0.131,亦反映出本模型较好的校准能力。DCA、NRI、IDI提示ITSS征象的加入提高了模型的预测能力。结论:常规MRI联合SWI的Nomogram模型对腮腺良恶性病变的预测具有较高的准确度,适用于临床实践,可为临床直观地评估腮腺良恶性病变的风险率提供依据;其中,ITSS能够提高腮腺良恶性病变Nomogram模型的预测能力,说明SWI技术提高了腮腺良恶性病变的鉴别诊断效能。
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