Discrimination between microcystic meningioma and atypical meningioma using whole-lesion apparent diffusion coefficient histogram analysis

医学 峰度 接收机工作特性 脑膜瘤 有效扩散系数 直方图 核医学 病变 偏斜 百分位 放射科 磁共振弥散成像 病理 磁共振成像 数学 内科学 统计 人工智能 图像(数学) 计算机科学
作者
X. Liu,Xiaoyu Huang,Tao Han,S. Li,Caiqiang Xue,Juan Deng,Zhou Qin,Qing Sun,Junlin Zhou
出处
期刊:Clinical Radiology [Elsevier]
卷期号:77 (11): 864-869 被引量:5
标识
DOI:10.1016/j.crad.2022.07.004
摘要

To explore the value of whole-lesion apparent diffusion coefficient (ADC) histogram analysis in discriminating microcystic meningioma (MCM) from atypical meningioma (AM).Clinical and preoperative MRI data of 20 patients with MCM and 26 patients with AM were analysed retrospectively. Whole-lesion apparent diffusion coefficient (ADC) histogram analysis was performed on each patient's lesion to obtain histogram parameters, including mean, variance, skewness, kurtosis, the 1st (ADCp1), 10th (ADCp10), 50th (ADCp50), 90th (ADCp90), and 99th (ADCp99) percentiles of ADC. The differences between the ADC histogram parameters of the two tumours were compared, and the receiver operating characteristic (ROC) curve was used to assess the diagnostic performance of statistically significant parameters in distinguishing the two tumours.The mean, ADCp1, ADCp10, ADCp50, and ADCp90 of MCM were greater than those of AM, and significant differences were observed in these parameters between MCM and AM (all p<0.05). ROC analysis showed that the mean had the highest area under the curve value (AUC) in distinguishing the two tumours (AUC = 0.852), when using 120.46 × 10-6 mm2/s as the optimal threshold, the sensitivity, specificity, accuracy, positive predictive value, and negative predictive value for discriminating the two groups were 84.6%, 75%, 80.4%, 81.5%, and 78.9%, respectively.Histogram analysis based on whole-lesion ADC maps was useful for discriminating between MCM from AM preoperatively, with the mean being the most promising potential parameter.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
大幅提高文件上传限制,最高150M (2024-4-1)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
星奕完成签到,获得积分10
2秒前
薰硝壤应助科研通管家采纳,获得10
5秒前
华仔应助科研通管家采纳,获得10
8秒前
9秒前
mjn404发布了新的文献求助10
11秒前
Lucas应助科研通管家采纳,获得10
11秒前
lllll完成签到,获得积分20
13秒前
tanghulu完成签到 ,获得积分10
13秒前
兴奋的芷雪完成签到 ,获得积分10
14秒前
llbeyond应助科研通管家采纳,获得10
14秒前
nuannuan发布了新的文献求助10
15秒前
17秒前
霸气的傲柏完成签到,获得积分20
19秒前
19秒前
shhoing应助科研通管家采纳,获得15
20秒前
22秒前
24秒前
nuannuan发布了新的文献求助30
26秒前
shhoing应助科研通管家采纳,获得10
27秒前
29秒前
思源应助科研通管家采纳,获得10
30秒前
兴奋的芷雪关注了科研通微信公众号
30秒前
31秒前
31秒前
副本完成签到 ,获得积分10
32秒前
蛋黄苏发布了新的文献求助10
35秒前
hannahguo完成签到 ,获得积分10
37秒前
ltf完成签到,获得积分10
38秒前
受伤的新晴完成签到,获得积分20
41秒前
副本关注了科研通微信公众号
43秒前
ambition发布了新的文献求助10
43秒前
贪玩蓝月完成签到,获得积分10
43秒前
nuannuan发布了新的文献求助10
45秒前
Sanqainli发布了新的文献求助10
47秒前
星奕关注了科研通微信公众号
48秒前
孤独秋烟发布了新的文献求助10
50秒前
爱笑的眼睛完成签到,获得积分10
50秒前
一一发布了新的文献求助10
52秒前
trussie发布了新的文献求助10
54秒前
54秒前
高分求助中
Evolution 2001
Impact of Mitophagy-Related Genes on the Diagnosis and Development of Esophageal Squamous Cell Carcinoma via Single-Cell RNA-seq Analysis and Machine Learning Algorithms 2000
Black to Nature 1000
Decision Theory 1000
How to Create Beauty: De Lairesse on the Theory and Practice of Making Art 1000
Gerard de Lairesse : an artist between stage and studio 670
大平正芳: 「戦後保守」とは何か 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 医学 生物 材料科学 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 基因 遗传学 催化作用 物理化学 免疫学 量子力学 细胞生物学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 2992736
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 2652934
关于积分的说明 7174847
捐赠科研通 2288358
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1212845
版权声明 592596
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 592130