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| 目的探讨基于MRI的纹理分析预测肝外胆管癌(ECC)分化程度的价值。方法回顾性分析我院2011年1月至2018年12月经病理证实的ECC患者97例(低分化16例,中-高分化81例)临床资料,所有患者术前4周内均行MRI检查。使用MaZda软件勾画感兴趣区(ROI),并自动提取纹理特征。应用Mann-WhitneyU检验、相关分析及Logistics回归分析筛选出具有独立危险因素的纹理特征,并建立预测模型。应用ROC曲线评估预测模型的效能。结果区分低分化与中-高分化ECC并具有独立危险因素的纹理特征参数共6个(均P <0.05)。Logistics回归模型的预测值预测低分化ECC的ROC曲线下面积为0.961(P <0.001),其敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为87.7%、100.0%、61.5%、100.0%。结论基于MRI的纹理分析可以准确地区分低分化与中-高分化ECC。 |
| 关键词: 肝外胆管癌 纹理分析 分化程度 |
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| 基金项目:四川省卫生健康委员会科研课题(编号：19PJ151)； |
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