基于ADC图纹理分析预测直肠癌美国肿瘤联合会分期

目的 观察基于ADC图像纹理分析预测直肠癌美国肿瘤联合会(AJCC)分期的价值.方法 回顾性分析102例直肠癌的ADC图像,其中AJCC分期Ⅰ～Ⅱ期49例、Ⅲ～Ⅳ期53例.采用MaZda软件自动提取纹理特征参数,并获得最佳纹理参数;以B11模块进行纹理特性分类分析,比较模块中原始数据分析(RDA)、主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)及非线性判别分析(NDA)4种方法评估AJCC分期的最小错误率.采用组内相关系数(ICC)评估纹理特征值可重复性,筛选最佳纹理参数;以Spearman相关性检验分析最佳纹理参数与AJCC分期的相关性.采用ROC曲线分析纹理特征联合临床指标对AJCC分期的诊断效能.结果 B11模块中,RDA、PCA、LDA及NDA分析法诊断AJCC分期的最小错误率分别为16.67％(17/102)、18.63％(19/102)、3.92％(4/102)和8.82％(9/102).共16个纹理参数与AJCC分期存在相关性,其中Mean3D、S(1.0.0)SumAverg、Perc.50％与AJCC分期的rs较高,分别为-0.96、-0.96和-0.92(P均＜0.01).ROC曲线结果显示,纹理特征联合临床指标对诊断AJCC分期的AUC为0.80,敏感度和特异度分别为0.84和0.72.结论 基于ADC图像纹理分析可评估直肠癌AJCC分期,为术前制定治疗方案提供帮助.