MRI纹理分析在乳腺癌腋窝淋巴结转移预测中的应用(3)
纹理分析是通过定量提取影像图片中肉眼无法识别的纹理特征，进一步反映ROI内像素灰度值分布模式及变化规律的新技术，在揭示肿瘤病灶内部潜在的病理及生理学异质性中具有重要意义。本研究结果显示，经MRI检查所获得的DWI、STIR T2WI及DCE-MRI图像纹理特征一致性较好，组内相关系数值为0.829。经单因素Logistic回归分析，获得STIR T2WI6个，DWI1个及DCE纹理特征1个，其中STIR T2WI_hara熵的AUC值最高为0.738，多因素Logistic回归分析，当模型P值为0.472时，提示模型拟合效果好。ROI内部像素的复杂程度经hara熵呈现 ......
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