【摘 要】
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目的 探讨灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)在前庭神经鞘瘤(vestibular schwannoma,VS)与桥小脑角区脑膜瘤(cerebellopontine angle meningioma,CPAM)鉴别诊断中的价值.材料与方法 回顾性分析经病理证实为VS(VS组)及CPAM患者(CPAM组)病例41例,所有患者均在术前行常规MRI平扫+增强扫描.测量并记录GLCM参数,包括能量、对比、相关、逆差矩及熵.采用两独立样本t检验或Mann-Whit
【机 构】
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潍坊市人民医院放射科,潍坊 261041;潍坊医学院医学影像学院,潍坊 261053
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目的 探讨灰度共生矩阵(gray-level co-occurrence matrix,GLCM)在前庭神经鞘瘤(vestibular schwannoma,VS)与桥小脑角区脑膜瘤(cerebellopontine angle meningioma,CPAM)鉴别诊断中的价值.材料与方法 回顾性分析经病理证实为VS(VS组)及CPAM患者(CPAM组)病例41例,所有患者均在术前行常规MRI平扫+增强扫描.测量并记录GLCM参数,包括能量、对比、相关、逆差矩及熵.采用两独立样本t检验或Mann-Whitney U检验对各个序列GLCM参数进行比较,受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析判断各参数的诊断效能.结果两组间T2WI序列GLCM参数中的对比、相关和逆差矩差异有统计学意义(P值均<0.05);液体衰减反转恢复(fluid attenuated inversion recovery,FLAIR)序列GLCM参数中的对比和逆差矩差异有统计学意义(P值均<0.05);增强T1WI序列GLCM参数中的对比和逆差矩的差异有统计学意义(P值均<0.05).各序列GLCM参数中,T2WI序列GLCM参数中的对比诊断效能最佳,AUC值最大,为0.971,敏感度和特异度分别为91.30％、94.44％.结论 GLCM有助于鉴别前庭神经鞘瘤与桥小脑角区脑膜瘤,可以为临床提供重要参考价值.
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