摘要
摘要目的探讨纹理分析T1WI对比增强图像在分级脑胶质瘤中的价值。方法回顾性分析2014年10月至2019年10月在扬州大学附属医院，经手术病理证实的29例低级别胶质瘤(LGG)和63例高级别胶质瘤(HGG)，使用MaZda软件提取T1WI对比增强(CE-T1WI)肿瘤纹理特征并分析比较两组间9个直方图参数，包括平均值(mean)、变异度(variance)、偏度(skewness)、峰度(kurtosis)和第1、10、50、90、99百分位数(Pere.1%、Pere.10%、Pere.50%、Pere.90%、Pere.99%)，采用多变量Logistic回归对有统计意义的参数进行建模并绘制受试者工作特征曲线(ROC)曲线评价在两组间差异有统计学意义的参数及多变量Logistic回归模型鉴别两者的效能。结果LGG组的3个参数(kurtosis，pere.1%，pere.10%)高于HGG组(P均<0.05)，4个参数(mean，variance，pere.90，pere.99%)低于HGG组(P均<0.05)，而skewness、pere.50%这2个参数在两组间无明显差异(P均>0.05)；在两组间差异有统计学意义的7个参数中，variance鉴别两者的效能最佳，灵敏度、特异度及AUC分别为79.4%、86.2%、0.878，7个参数建立的多变量Logistic回归模型的效能优于所有参数，灵敏度、特异度及AUC分别为87.3%、79.3%、0.882。结论基于CE-T1WI的直方图参数可有效鉴别LGG与HGG，而以两组间差异有统计学意义直方图参数建立的多变量Logistic回归模型诊断效能更佳。
出版日期
2020年08月10日（中国Betway体育网页登陆平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
