人工智能辅助诊断系统对肺腺癌亚型的预测价值

摘要：

目的 探讨人工智能(artificial intelligence,AI)辅助诊断系统分析磨玻璃结节(ground glass nodule,GGN)的CT定量参数对肺腺癌亚型的预测价值.方法 回顾性选取新疆医科大学第一附属医院昌吉分院2017-01至2021-12经手术病理证实的肺内磨玻璃结节患者97例,根据病灶的浸润程度分为非浸润组(44例)和浸润组(53例).提取GGN的AI定量参数特征,采用独立样本t检验比较两组间统计学差异;预测GGN病灶侵袭程度用受试者特征曲线(receiver operator characteristic curve,ROC)和二元Logistics回归模型评估AI定量参数的诊断效能.结果 非浸润组和浸润组比较,GGN最大径、体积、平均CT值和实性成分所占比均有差异(P<0.05),CT定量参数的预测价值从高到低依次为实性成分占比、平均CT值、最大径、体积.Logistics回归分析显示实性成分占比(OR=1.262,P<0.05)及平均CT值(OR=1.010,P<0.05)在预测GGN侵袭中的诊断价值较高,可作为独立预测因子,诊断阈值为1.085％和-557.00 HU.结论 AI可通过分析GGN的实性成分占比和平均CT值对肺腺癌亚型做出有效预判.

关键词：人工智能、肺磨玻璃结节、定量参数、肺腺癌

所属期刊栏目：33

分类号：R734.2(肿瘤学)

资助基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金2020DIA120

在线出版日期：2023-02-07（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：1038-1041,1046