MRI纹理分析鉴别诊断肝硬化背景下小肝癌与增生结节

目的 探讨常规MRI纹理分析鉴别诊断肝硬化背景下小肝癌与增生结节的价值。方法 回顾分析经病理证实的33例小肝癌和19例肝增生结节患者的MRI资料。采用MaZda软件手工勾画ROI，提取T1WI、T2WI、频率选择性预脉冲脂肪抑制T2WI及T1WI增强扫描图像中病变的纹理特征。通过Fisher系数、分类错误概率联合平均相关系数（POE+ACC）、交互信息（MI）及三者联合（FPM）的方法选择最佳纹理参数集合。使用原始数据分析（RDA）、主要成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）和非线性判别分析（NDA）进行纹理分类。同时由2名MRI诊断医师共同评估所有影像学资料。比较纹理分析与医师鉴别诊断两种病变结果的差异。结果 52例中，共60个病灶。鉴别小肝癌与增生结节的纹理特征主要来自T2WI，误判率最小为8.33%（5/60）。纹理特征选择方法中，FPM的误判率（8.33%~26.67%）均低于MI （20.00%~38.33%）、Fisher （18.33%~41.67%）和POE+ACC （8.33%~40.00%）。纹理特征分类方法中，NDA判别两种病变的误判率（8.33%~20.00%）均低于RDA （26.67%~41.67%）、PCA （28.33%~43.33%）和LDA （21.67%~45.00%）。影像医师的误判率为23.33%（14/60），高于采用纹理分析鉴别两种病变的误判率（5/60，8.33%；χ2=58.73，P=0.002）。结论 常规MRI纹理分析可用于鉴别肝硬化背景下小肝癌与增生结节