《表1 HGG和LGG的纹理参数比较》

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《基于扩散加权成像的纹理分析在胶质瘤分级中的价值》

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在LGG组中，纹理参数中的均值、方差、Pere.1%、Pere.10%、Pere.50%、Pere.90%、Pere.99%数值明显低于HGG组（P均<0.001；表1）。偏度、峰度在两组间的差异无统计学意义（P=0.669，P=0.440；表1）。百分位数值在LGG与HGG之间的差异随百分位数的增大而增大（图2）。ROC曲线分析分别显示有统计学意义的参数鉴别LGG与HGG的阈值、灵敏度、特异度、AUC（表2），其中方差以29.23为阈值的灵敏度、特异度及AUC分别为72.16%、76.67%、0.793，具有最高的诊断效能（图3A），通过这7个纹理参数建立的多参数Logistic回归诊断模型的灵敏度、特异度及AUC分别为61.86%、86.67%、0.807（图3B）。