基于AI的CT定量分析对20mm以下非典型磨玻璃结节肺腺癌浸润性的预测价值
目的 探讨基于人工智能(AI)的CT定量分析预测20 mm以下磨玻璃结节(GGO)肺腺癌浸润性的临床价值.方法 回顾性分析经手术病理证实为肺腺癌(＜20 mm)的145例GGO患者术前胸部薄层高分辨CT影像资料,其中微浸润性腺癌(MIA)70例,浸润性腺癌(IAC)75例.通过AI肺结节软件获取GGO的直方图、熵及反映结节大小的CT定量参数.采用独立样本t检验比较IAC和MIA两组GGO的CT定量参数的差异,通过单变量和二元Logistic回归分析筛选IAC的独立预测因子,并采用ROC曲线评估各单因素参数对GGO侵袭性的预测效能.结果 两组GGO的长径、短径、平均直径、体积、平均CT值、最大CT值、最小CT值、标准差、中位数及熵组间差异均有统计学意义(P＜0.05).Logistic回归和ROC曲线分析显示熵、平均CT值和体积是预测GGO浸润性的独立预测因子,当其阈值＞8.6、＞-516 HU、＞937.0 mm3时,预测GGO浸润性的敏感度和特异度分别为77.03％、81.30％、73.67％和74.65％、67.14％、81.71％,联合3个指标预测IAC的效能最佳,AUC为0.918,敏感度和特异度分别为86.67％和88.50％.结论 基于AI的CT定量参数有助于评估GGO的浸润性,熵、平均CT值和体积是预测IAC的重要参数指标,联合3个指标能提高预测效能,为临床精准治疗提供参考.
肺癌、磨玻璃结节、浸润性、体层摄影术、X线计算机
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R734.2;R541.4;R683.5
福建省科技厅计划项目;福建省卫生健康科研人才培养项目
2024-02-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共6页
57-62
