A nomogram based on CT texture features to predict the response of patients with advanced pancreatic cancer treated with chemotherapy

Table 2 Texture features after normalization in the training cohort

Texture parameter	SD + PR (n = 33)		PD (n = 26)		P-value
Texture parameter	Mean	SD	Mean	SD	P-value
Histogram
Skewness	0.602	0.084	0.571	0.088	0.178
Kurtosis	0.053	0.049	0.073	0.069	0.199
Entropy	0.555	0.138	0.489	0.167	0.104
Energy	0.138	0.070	0.184	0.110	0.059*
GLCM
Homogeneity	0.489	0.113	0.529	0.134	0.219
Energy	0.023	0.010	0.024	0.011	0.623
Contrast	0.070	0.047	0.062	0.048	0.482
Correlation	0.745	0.126	0.720	0.140	0.482
Entropy	0.454	0.199	0.441	0.174	0.781
Dissimilarity	0.226	0.078	0.206	0.085	0.371
GLRLM
SRE	0.956	0.019	0.947	0.022	0.120
LRE	0.615	0.051	0.637	0.059	0.136
LGRE	0.042	0.032	0.027	0.013	0.028**
HGRE	0.323	0.131	0.356	0.129	0.337
SRLGE	0.042	0.032	0.027	0.013	0.029**
SRHGE	0.366	0.150	0.398	0.141	0.400
LRLGE	0.045	0.032	0.029	0.013	0.025**
LRHGE	0.189	0.076	0.219	0.090	0.169
GLNU	0.077	0.072	0.152	0.218	0.070*
RLNU	0.169	0.158	0.238	0.225	0.167
RP	0.941	0.025	0.930	0.029	0.124
NGLDM
Coarseness	0.179	0.123	0.129	0.078	0.076*
Contrast	0.001	0.001	0.001	0.001	0.674
Busyness	0.176	0.117	0.213	0.127	0.250
GLZLM
SZE	0.850	0.052	0.822	0.061	0.064*
LZE	0.101	0.042	0.117	0.055	0.208
LGZE	0.047	0.035	0.029	0.016	0.019**
HGZE	0.344	0.139	0.377	0.135	0.359
SZLGE	0.045	0.035	0.028	0.016	0.022**
SZHGE	0.396	0.165	0.417	0.146	0.600
LZLGE	0.060	0.038	0.041	0.018	0.020**
LZHGE	0.028	0.014	0.040	0.032	0.062*
GLNU	0.101	0.084	0.180	0.223	0.067*
ZLNU	0.194	0.163	0.245	0.194	0.273
ZP	0.263	0.027	0.252	0.031	0.162

ISSN: 1471-230X