CT的形态学征象联合影像组学特征诊断模型在肺结节诊断中的应用
目的 结合肺结节CT形态学征像与影像组学特征建立联合诊断模型,期望提高孤立性肺结节的诊断准确性.方法 选取2012年2月~2019年1月206例肺实性结节(直径≤2cm)的CT图像.由两名医师独立进行形态学征像评估,并诊断结节良恶性,使用PyRadiomics开源软件提取、筛选定量影像组学特征,采用逻辑回归建立影像组学模型,并融合形态学征像建立联合诊断模型,采用受试者操作特征(ROC)曲线评价模型诊断效能,并与人工诊断结果进行比较.结果 结节的血管集束、支气管截断、毛刺、分叶、胸膜牵拉、空泡征及充气支气管征在恶性结节中的检出率高,与良性结节之间的差异有统计学意义(P<0.05);结节越小,各种CT征像检出率越低.两位医师对肺结节征像识别一致性存在差异,高年资医师诊断效能明显高于低年资医师,曲线下面积(AUC)分别为0.81(95%CI,0.744~0.856),0.69(95%CI,0.623~0.753).影像组学诊断模型对良恶性肺结节具有较高的鉴别诊断效能,AUC为0.86(95%CI,0.8~0.92),结合毛刺征、分叶征、胸膜牵拉征及影像组学特征建立联合诊断模型,进一步提高肺结节诊断效能,AUC为0.92(95%CI,0.87~0.96).结论 结合肺结节CT形态学征像及影像组学特征建立的联合诊断模型,在肺结节良恶性鉴别诊断中有较高的应用价值.
肺结节、体层摄影术、X线计算机、影像组学、列线图
31
R734.2;R814.42(肿瘤学)
山西省自然科学基金支持项目编号;201801D121200;201701D121151
2021-05-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
229-233