基于CT影像组学构建模型对实性肺结节鉴别的价值

摘要：

目的 探讨CT影像组学模型对实性肺结节良恶性的诊断效能.方法 回顾性分析安徽医科大学第二附属医院2019年3月—2022年11月经手术、穿刺或临床证实的231例实性肺结节患者CT影像资料,选择典型的231个肺结节,按病理类型分为良性(98例)和恶性(133例).采用InferScholar软件分别从二维、三维2个角度对病灶轮廓进行勾画,之后用软件提取影像组学特征,将入组病例以7∶3的比例分为训练集和测试集.通过Pearson相关系数、显著性检验、LASSO回归分析方法进行特征筛选.在训练集中分别构建二维、三维影像组学特征模型(模型Ⅰ、模型Ⅱ),用测试集来验证,利用ROC曲线下面积来评价模型的预测效能.结果 从二维、三维2个角度分别提取出919、1 746个影像组学特征,经过筛选,分别得到12、20个最优影像组学特征,用机器算法构建影像组学模型Ⅰ和模型Ⅱ.训练集中模型Ⅰ的AUC为0.97,模型Ⅱ的AUC为0.98;测试集中模型Ⅰ的AUC、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率分别为0.94(95％CI:0.87～0.98)、83.9％、89.5％、86.7％、87.2％、87.0％;测试集中模型Ⅱ的AUC、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率分别为0.97(95％CI:0.94～0.99)、75.9％、97.5％、95.7％、84.8％、88.4％.结论 基于CT影像组学构建的模型能够较好地预测实性肺结节的良恶性,从三维角度构建的模型Ⅱ的诊断效能优于二维角度构建的模型Ⅰ.

关键词：影像组学、实性肺结节、鉴别诊断

所属期刊栏目：21

分类号：R814.42;R563.9(放射医学)

资助基金：安徽省转化医学研究院科研基金项目;合肥市自然科学基金;安徽医科大学第二附属医院临床研究培育计划项目

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：15-18,91