ty -jour a2 -chen，xuanyu au -rajendran，rahul au- iffrig，kevan au -pruthi -pruthi，deepak k au -wheeler，allison au -neuman，neuman，brian au -kaushik，dharam au -dharam au-Au -Agaian，Sos Au -Liss，Michael A. Py -2019 DA -2019/04/23 Ti-计算机辅助放射学评估的初步评估肾脏质量边缘检测是预测肾脏癌症的肿瘤粗糙度SP -sp-的肿瘤粗糙度 -3590623 VL -2019 AB- 客观的。开发软件以评估使用图像偶然检测到的肾脏质量的潜在侵略性。 方法。30例随机选择的患者接受了肾脏切除术（RCC）的肾切除术，其图像由工程师独立审查。肿瘤“粗糙度”基于在计算机断层扫描（CT）扫描中可视化的肿瘤地形特征的图像算法。单变量和多元统计分析用于分析。 结果。我们研究了30名接受部分或自由基肾切除术的受试者。在排除图像不佳的图像之后，仍有27例患者（良性囊肿= 1，Oncocytoma = 2，透明细胞RCC = 15，乳头状RCC = 7和铬虫RCC = 2）。每个质量的平均粗糙度得分分别为1.18、1.16、1.27、1.52和1.56单位（ p < 0.004 ）。肾脏与肿瘤粗糙度相关（皮尔逊（Pearson's）， p = 0.02 ）。但是，肿瘤的大小本身在良性肿瘤中较大（ p = 0.1 ）。线性回归分析指出，粗糙度评分是该模型最具影响力的，所有其他人口统计学都相等，包括肿瘤大小（ p = 0.003 ）。 结论。使用基本的CT成像软件，可以量化肿瘤地形（“粗糙度”）并与RCC亚型等组织学相关，并可能导致确定小肾脏的侵略性。SN -1687-6369 UR -https：//doi.org/10.1155/2019/3590623 DO -10.1155/2019/2019/3590623 JF JF -UROLOGY PB -PB -HINDAWI KW -ER- ER - ER-