Multifunktionale Analyse von Gd-verstärkten MR-Bildern von Brustläsionen

Ziel dieser Studie war es zu bestimmen, ob die lineare Diskriminanzanalyse verschiedener unabhängiger Merkmale von MR-Bildern von Brustläsionen die Sensitivität und Spezifität dieser Technik erhöhen kann. Für MR-Bilder von 23 benigne und 20 maligne Brustläsionen wurden drei unabhängige Klassen von Merkmalen bewertet, einschließlich der Eigenschaften der Gd-DTPA-Aufnahme-Kurve, der Grenzen und der Textur. Die drei Klassen umfassten jeweils fünf, vier und acht Merkmale. Die Diskriminanzanalyse wurde sowohl innerhalb als auch zwischen den drei Klassen angewendet, um die beste Kombination von Merkmalen zu finden, die die höchste Klassifikationsgenauigkeit ergibt. Die höchste Spezifität und Sensitivität der verschiedenen Klassen, die unabhängig betrachtet wurden, betrugen: Gd-Aufnahme-Kurven 83% und 70%; Grenzmerkmale 86% und 70%; und Textur 70% und 75%. Eine Kombination aus jeweils einem Merkmal der ersten beiden Klassen und dem Alter ergab eine Spezifität von 79% und eine Sensitivität von 90%, während die höchsten Werte von 93% und 95%, jeweils, erreicht wurden, als insgesamt 10 Merkmale über verschiedene Klassen kombiniert wurden. Die statistische Analyse verschiedener unabhängiger Klassen von Merkmalen in MR-Bildern von Brustläsionen kann die Klassifikationsgenauigkeit dieser Technik signifikant verbessern.