【摘 要】
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目的 探讨乳腺X线摄影全乳图像纹理特征与乳腺良恶性病变的相关性.方法 搜集经病理证实的乳腺良、恶性病例各50例,所有患者治疗前均进行乳腺X线摄影检查.使用MaZda软件在单侧
【机 构】
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475000开封,河南大学淮河医院影像科,河南大学医学影像研究所;河南中医药大学第一附属医院磁共振科;河南大学数学与统计学院
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目的 探讨乳腺X线摄影全乳图像纹理特征与乳腺良恶性病变的相关性.方法 搜集经病理证实的乳腺良、恶性病例各50例,所有患者治疗前均进行乳腺X线摄影检查.使用MaZda软件在单侧内外侧斜位(MLO)图像上手动勾画全乳感兴趣区(ROI),进行纹理特征提取,然后对提取的纹理参数进行统计学分析.结果 对30个纹理参数进行t检验,结果显示有28个纹理参数具有统计学意义(P＜0.05).FPM+ NDA分类结果显示,4个恶性样本分类到良性组,5个良性样本分类到恶性组,以恶性组为阳性组,良性组为阴性对照组,计算得准确率91％、敏感度92％、特异度90％、漏诊率8％、误诊率10％.受试者工作特征曲线(ROC)结果显示直方图峰度(Kurtosis)、第99百分位数(Perc.99％)、方差(Variance)和灰度共生矩阵中和平均(SumAverg)对鉴别乳腺良恶性病变具有较高效能,以Kurtosis、Perc.99％最优.结论 全乳纹理特征直方图中Kurtosis、Perc.99％、Variance及灰度共生矩阵中SumAverg与乳腺良恶性病变有较大相关性,全乳高密度和较低复杂度与较高的乳腺癌发病概率相关,纹理定量分析可用于乳腺良恶性病变鉴别诊断.
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