目的：给予肝细胞癌患者增强CT 纹理分析技术，研究其对肝细胞癌分化程度的预测价值。方法：对医院收治 的100 例单发肝细胞癌患者的增强CT 图像进行回顾性分析，根据病理结果将患者分为高级别组（n=47）与低级别组（n=53）， 通过MaZda 软件的纹理提取方法与筛选方法对所有患者术前CT 增强扫原始图像进行各期肿瘤纹理特征的提取与筛查，其 后利用使用B11 软件进行分类，对比不同统计方法与增强各期相组合下纹理特征集预测肝细胞癌病理分级的最小误判率， 使用二元Logistic 回归建立模型，采用ROC 曲线评估纹理特征及模型的预测价值。结果：在3 个增强扫描时期，使用FPM 筛选法联合NDA 分类法获得的误判率均低于其他联合方法，且其误判率等级均处于良好及以上；门脉期通过FPM 共筛选 出30 个纹理特征，其中18 个纹理特征有统计学差异（P<0.05），纳入二元Logistic 回归模型做以进一步的纹理特征筛选， 共有3 个，分别为Perc.99%、S(3,-3)Contrast、WavEnLL_s-3；利用三者建立的Logistic 预测模型，其诊断效能较高，其中 曲线下面积为0.921，准确度与敏感度分别为85.53%、100.00%。结论：增强CT 纹理分析在预测肝细胞病理分级方面诊断 效能较高，具有一定的预测价值。
肝细胞癌；病理分级；体层成像术；纹理分析
田芳 赵业如* 通讯作者
中国人民解放军联勤保障部队大连康复疗养中心
国内会议
第八届中医药健康科普大会·文化学术研讨会会议集
2024-11-02
长沙
河南省文化产业研究会 中国医药新闻信息协会
418-421
田芳 赵业如* 通讯作者.增强CT纹理分析预测肝细胞癌病理分级的价值[C].//第八届中医药健康科普大会·文化学术研讨会会议集.418-421.