腮腺原发良恶性肿瘤的鉴别:基于双层探测器能谱CT定量参数联合形态学特征

刘福珍, 眭玉祥, 唐玲, 罗婉莹, 蒋雯慧, 周志强, 周颖珠, 李鑫, 覃小燕

动力学与控制学报 ›› 2026, Vol. 49 ›› Issue (02) : 169 -176.

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腮腺原发良恶性肿瘤的鉴别:基于双层探测器能谱CT定量参数联合形态学特征

    刘福珍, 眭玉祥, 唐玲, 罗婉莹, 蒋雯慧, 周志强, 周颖珠, 李鑫, 覃小燕
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摘要

目的 探讨双层探测器能谱CT定量参数联合形态学特征在鉴别腮腺原发良恶性肿瘤中的诊断价值。方法 回顾性收集广西壮族自治区南溪山医院2021年6月~2025年6月经病理证实的腮腺原发肿瘤82例,所有患者术前2周内均行双层探测器能谱CT增强检查,依据病理分为良性组(n=64)和恶性组(n=18)。分析患者的临床资料,记录良恶性肿瘤的形态学特征(包括肿瘤数量、部位、肿瘤最大径、边缘、囊变、黏液变、钙化)、能谱CT定量参数(包括动脉期及静脉期的碘浓度、标准化碘浓度、有效原子序数、虚拟平扫CT值、能谱曲线斜率、40、70、100、140 keV单能量CT值)。采用二元多因素logistic回归分析筛选出独立预测因子。采用ROC曲线评估各独立预测因子的诊断效能及其联合诊断效能。结果 在形态学特征方面,肿瘤最大径、边缘、部位在良性组与恶性组之间的差异有统计学意义(P=0.041、0.004、0.043),边缘为独立预测因子(P<0.05);在能谱CT定量参数方面,动脉期70、100、140 keV的CT值、静脉期碘浓度(ICv)在两组间的差异有统计学意义(P=0.030、0.003、0.004、0.029),ICv为独立预测因子(P<0.05)。ROC曲线分析显示,肿瘤边缘和ICv联合构建的模型(AUC=0.822)优于肿瘤边缘模型(AUC=0.685)、ICv模型(AUC=0.741)。结论 相较于能谱CT定量参数或形态学特征,两者联合对鉴别腮腺原发良恶性肿瘤的诊断效能更高。

关键词

腮腺良性肿瘤 / 腮腺恶性肿瘤 / 能谱CT / 定量参数 / 形态学特征

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刘福珍, 眭玉祥, 唐玲, 罗婉莹, 蒋雯慧, 周志强, 周颖珠, 李鑫, 覃小燕. 腮腺原发良恶性肿瘤的鉴别:基于双层探测器能谱CT定量参数联合形态学特征[J]. 动力学与控制学报, 2026, 49(02): 169-176 DOI:

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