初探基于肿瘤全域ADC图的灰度共生矩阵纹理分析与子宫内膜癌Ki-67表达的相关性

目的初步探讨基于肿瘤全域ADC图的灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)纹理分析与子宫内膜癌(endometrial carcinoma,EC)增值抗原Ki-67表达的相关性。材料与方法回顾性分析37例经手术病理证实为EC的患者影像资料,经后处理获得ADC图。按照EC的Ki-67表达指数(50%为低表达,≥50%为高表达)将患者分别分为Ki-67低表达组(17例)及Ki-67高表达组(20例)。采用Omni-Kinetics软件,在包含肿瘤实质的ADC图像上沿肿瘤边缘逐层勾画ROI,融合后获得肿瘤全域GLCM纹理参数,包括能量、熵、惯性矩、相关性、逆差距。采用独立样本t检验(正态分布)或MannWhitney秩和检验(偏态分布)比较两组病例GLCM纹理参数的差异,采用ROC曲线评估有统计学差异的参数对Ki-67低、高表达组的鉴别诊断效能,采用Pearson相关分析评价各GLCM参数值与Ki-67表达指数的相关性。结果 Ki-67低表达组的能量、惯性矩大于高表达组,熵、相关性、逆差距小于高表达组,差异具有统计学意义(P0.05)。能量、熵、惯性矩、相关性、逆差距预估Ki-67高表达的AUC分别为0.724、0.865、0.803、0.809、0.847。能量、惯性矩与EC的Ki-67表达指数负相关(P0.05),熵、相关性、逆差距与Ki-67表达指数正相关(P0.05)。结论基于肿瘤全域ADC图的GLCM纹理分析有助于术前评估EC的Ki-67表达情况,具有一定临床应用价值,熵为最佳参数。