基于CT图像的纹理分析鉴别胰腺神经内分泌肿瘤

摘要

本文主要从以下几个部分展开论述： 第一部分 多层螺旋增强CT图像纹理分析在鉴别胰腺神经内分泌肿瘤和胰腺癌的诊断价值 目的:通过分析和比较胰腺神经内分泌肿瘤(pancreatic neuroendocrine neoplasms，pNENs)与胰腺癌的增强CT纹理特征，探讨多层螺旋增强CT纹理参数在鉴别pNENs与胰腺癌的诊断价值。 方法:回顾性分析34例胰腺神经内分泌肿瘤及34例胰腺癌患者的资料。68例患者均行CT增强扫描，对胰腺期图像进行纹理分析，应用灰度直方图及灰度共生矩阵，记录所有纹理分析参数，分析多层螺旋CT增强扫描胰腺期的41项图像纹理特征和2项肿瘤指标(CA199、CEA)在两组组之间的差异。 结果:胰腺神经内分泌肿瘤及胰腺癌肿瘤标志物(CA199、CEA)、胰腺期纹理分析的信号最大强度(Max Intensity)、信号强度的中位数(Max Intensity)、平均值(Mean Value)、容量(Mean Value)、立体像素值总和(Voxel Value Sum)、平均标准差(mean Deviation)、能量(Energy)、自相关(Correlation)及运行长度不均匀性(Run Length Non-uniformity)在两组间比较，差异均有统计学意义(P＜0.05)。Logistic多因素回归分析获得肿瘤标记物CEA和平均值(Mean Value)为鉴别胰腺神经内分泌肿瘤及胰腺癌的独立预测因素。肿瘤标记物CEA和平均值(Mean Value)区分胰腺癌和胰腺神经内分泌肿瘤的ROC曲线下面积为0.778(95％CI:0.660～0.896)，当界值为1.42时诊断的灵敏度为73.3％，特异度为75.9％。 结论:CT纹理参数对鉴别神经内分泌肿瘤与胰腺癌有一定帮助，其中以肿瘤标记物CEA和平均值(Mean Value)为独立的预测因素。 第二部分 多层螺旋增强CT图像纹理分析在胰腺神经内分泌肿瘤分级诊断中的价值 目的:探讨多层螺旋增强CT图像纹理分析在胰腺神经内分泌肿瘤(pNENs)分级诊断中的价值。 方法:回顾性分析我院2010年1月至2017年3月期间经手术病理证实的34例pNENs患者多层螺旋CT增强图像的纹理特征及临床特征资料。依据2010年WHO胰腺神经内分泌肿瘤分级标准，将病例分为G1级、G2级和G3级三组。分析多层螺旋CT增强扫描动脉期及胰腺期的41项图像纹理特征和2项肿瘤指标(CA199、CEA)在各组之间的差异。 结果:动脉期纹理特征及肿瘤指标在G1级，G2级和G3级组间和组内的差异均不具有统计学意义（P值及P'值范围分别为0.130-0.939，0.062-1）。动脉期纹理特征及肿瘤指标在G1/2级和G3级的差异不具有统计学意义（P值0.095-1）。动脉期纹理特征及肿瘤指标在G1级和G2/3级的差异不具有统计学意义（P值0.148-1）。胰腺期纹理特征及肿瘤指标在G1级，G2级和G3级组间和组内的差异均不具有统计学意义（P值及P'值范围分别为0.095-0.90，0.032-0.949）。胰腺期肿瘤信号强度中位数、平均值、平均标准差在G1-2组和G3组之间的差异具有统计学意义(P=0.036，0.034，0.034)，胰腺期肿瘤信号强度中位数、平均值、平均标准差三个纹理特征鉴别G1-2和G3的ROC曲线下面积分别为0.726，0.740，0.740。以信号强度的中位数71.48为阈值，诊断的灵敏度为80.8％，特异度为62.5％;以平均值71.94为阈值，诊断的灵敏度为76.9％,特异度为62.5％;以平均标准差180.06为阈值，诊断的灵敏度为62.5％，特异度为76.9％。 结论:CT纹理参数在pNENs分级诊断中具有一定的价值，主要表现在胰腺期鉴别G1-2和G3组病例。

目录

表索引

图索引

中英文缩略词

摘要

第一部分多层螺旋增强CT图像纹理分析在鉴别胰腺神经内分泌肿瘤和胰腺癌的诊断价值

前言

2、设备与方法

3、影像分析和数据处理

结果

讨论

结论

参考文献

第二部分多层螺旋增强CT图像纹理分析在胰腺神经内分泌肿瘤分级诊断中的价值

前言

材料和方法

1、研究对象

2、设备与方法

3、病理分级

5、统计方法

结果

讨论

参考文献

在校期间发表文章

文献综述 胰腺神经内分泌肿瘤的认识及影像诊断研究现状

致谢

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