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磁共振成像2025年1月第16卷第1期ChinJMagnResonImaging,Jan,2025,Vol.16,No.1临床研究｜｜ClinicalArticles

胰腺神经内分泌肿瘤的CT和MRI特征

对预测其病理分级的价值

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王夕江，郭炜，刘剑羽

作者单位1.晋中市第二人民医院影像科，晋中030800；2.北京大学第三医院放射科，北京100191

*通信作者刘剑羽，E-mail:jyliubysy@163.com

中图分类号R445.2；R735.9文献标识码ADOI10.12015/issn.1674-8034.2025.01.019

本文引用格式王夕江,郭炜,刘剑羽.胰腺神经内分泌肿瘤的CT和MRI特征对预测其病理分级的价值[J].磁共振成像,2025,

16(1):127-134.

[摘要]目的探究胰腺神经内分泌肿瘤（pancreaticneuroendocrineneoplasm,panNEN）的CT和MRI特征对预测其病理分级的

价值。材料与方法回顾性分析北京大学第三医院106例panNEN患者的临床及影像资料，本研究遵循世界卫生组织（World

HealthOrganization,WHO）2019年第五版的分类和分级标准，将panNEN中的G1、G2、G3级神经内分泌肿瘤（neuroendocrine

neoplasm,NEN）和神经内分泌癌（neuroendocrinecarcinoma,NEC）分别划分为低级别组（G1级NEN）和中高级别组（包括

G2、G3级NEN和NEC）。对患者性别、年龄和病灶的形态、位置、体积、囊实性质、CT特征（平扫、增强动脉期和静脉期相

CT值、动脉期和静脉期CT图像的增强模式）、MRI特征[T1、T2加权MRI图像上的信号强度、扩散加权成像

（diffusion-weightedimaging,DWI）序列b值＝1000s/mm²图像的信号强度及表观扩散系数（apparentdiffusioncoefficient,ADC）

图像的信号强度]，以及血管侵犯和肝转移进行统计学分析。运用t检验、Mann-WhitneyU检验、卡方检验及Wilcoxon秩和检验

比较panNEN不同病理分级和病灶相关参数的差异，并采用二元logistic回归构建预测模型，使用受试者工作特征曲线下面积

（areaunderthecurve,AUC）评估模型预测效能，采用DeLong检验比较模型间的AUC值的差异。校准曲线评估模型的拟合度，

决策曲线分析评估模型的临床价值。结果低级别组与中高级别组在肿瘤体积、肝转移和血管侵犯方面的差异具有统计学意义

（P0.05），而在性别、年龄、囊实性质和发生部位方面的差异无统计学意义（P0.05）。CT和MRI特征中，仅DWI和ADC图

信号特征差异具有统计学意义。多因素logistic回归分析显示，肿瘤体积、肝转移和血管侵犯是panNEN病理分级的独立预测因

素，联合后构建的模型预测panNEN中高级别组的AUC达0.861（95%CI：0.798~0.923），敏感度为78.1%，特异度为83.3%。

结论基于肿瘤体积、肝转移和血管侵犯的联合模型在术前能有效预测panNEN病理分级。

[关键词]胰腺；神经内分泌肿瘤；磁共振成像；体层摄影，X-线计算机；病理分级

ThevalueofCTandMRIfeaturesofpancreaticneuroendocrineneoplasminpredictingthe

pathologicalgrade

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WANGXijiang,GUOWei,LIUJianyu

1DepartmentofRadiology,theSecondPeoplesHospitalofJinzhong,J