10.3760/cma.j.issn.2095-2848.2016.03.003
以18F-FDG PET/CT和临床信息为基础的孤立性肺结节诊断模型
目的 建立1种以18F-FDG PET/CT和临床信息为基础的数学模型,并评价该模型对SPN良恶性的鉴别诊断价值.方法 回顾性分析2004年11月至2014年5月在南方医科大学南方医院PET中心行18F-FDG PET/CT显像的SPN患者164例,纳入患者的临床信息(年龄、性别、吸烟史、恶性肿瘤病史)、薄层CT形态信息(结节大小、位置、毛刺征)和PET代谢信息进行logistic回归分析,建立数学模型,设立最佳工作点,通过ROC曲线分析和评估该模型对SPN的诊断效能.结果 164例SPN患者中,104例经病理证实为肺癌,60例为良性病变.统计学分析结果显示,患者年龄、病灶毛刺征(0:无,1:有)和代谢增高程度(0:不高于纵隔,1:高于纵隔)对诊断模型的建立有价值(x2=5.486、16.240和33.855,均P<0.05),而性别、吸烟史、病灶大小和位置对诊断模型的建立无价值(x2=2.452、0.453、0.127和0.390,均P>0.05),恶性肿瘤病史因相关病例数太少(仅2例)而被排除在统计学分析之外.最终得到包含患者年龄、病灶毛刺征和代谢增高程度的SPN诊断模型:P=1/(1+e-z),其中z=-5.512+0.061×年龄+2.208x毛刺征+3.767x代谢增高程度.将该诊断模型与PET二分法进行配对ROC曲线比较,两者的AUC分别为0.92(95% CI:0.87~ 0.96)和0.80(95% CI:0.73~0.86),前者的诊断效能较高(z=4.369,P<0.05).当诊断模型的最佳工作点设为P=0.796 7时,该模型和PET二分法对SPN的诊断灵敏度分别为91.3%(95/104)和94.2%(98/104),差异无统计学意义(x2=0.800,P>0.05);诊断特异性分别为80.0% (48/60)和65.0% (39/60),前者优于后者(x2=7.111,P<0.05).结论 成功建立以18F-FDG PET、薄层CT和临床信息为基础的SPN鉴别诊断模型;该模型诊断肺癌的灵敏度高,特异性优于传统的PET二分法,具有潜在的临床应用价值.
孤立性肺结节、Logistic模型、诊断、体层摄影术、发射型计算机、体层摄影术、X线计算机、脱氧葡萄糖
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R734.2;R814.42;R563
2016-07-29(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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