基于多模态功能 MRI 影像组学及肿瘤内血管 ITSS 分级的腮腺腺淋巴瘤与恶性肿瘤鉴别研究

腮腺腺淋巴瘤与恶性肿瘤鉴别诊断颇具挑战。本研究通过评估多模态功能 MRI（SWI、DWI、CE-T1WI）及影像组学分析，构建 7 种模型并结合 ITSS 分级与 ADC 直方图分析。结果显示联合模型诊断效能最佳，为精准鉴别提供无创新方法。

　　

腮腺腺淋巴瘤与恶性肿瘤的鉴别诊断一直存在挑战。本研究旨在通过评估多模态功能磁共振成像（MRI）和高级影像组学分析的作用来提高术前诊断准确性。研究回顾性分析了 124 例腮腺腺淋巴瘤和恶性肿瘤患者，分为初级队列（n?=?84）和测试队列（n?=?40）。在磁敏感加权成像（SWI）、扩散加权成像（DWI）和对比增强 T1 加权成像（CE-T1WI）上手动标记肿瘤区域，使用逻辑回归构建 7 种影像组学模型。研究还纳入了肿瘤内磁敏感信号（ITSS）分级，并进行了表观扩散系数（ADC）图的直方图分析。结果显示，结合 SWI、DWI 和 CE-T1WI 的联合影像组学模型在初级队列中表现出最高的诊断性能 [曲线下面积（AUC）?=?0.95，准确性?=?0.93，特异性?=?0.93]，优于单序列和双序列模型。测试集验证了该模型良好的诊断性能（AUC?=?0.9）。ITSS 分级在腺淋巴瘤和恶性肿瘤之间存在显著差异（p?

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