目的 通过CT纹理分析(CTTA)技术分析肺结节的良恶性特征,基于CTTA参数构建预测肺结节良恶性的鉴别诊断模型.方法 将经病理证实的153例肺结节患者(2015年12月至2016年10月95例作为训练集,2016年10月至2017年4月58例作为测试集)纳入CTTA研究,其中结节为良性的患者69例,结节为恶性的患者84例.所有患者均在术前行CT增强扫描,对肺结节动、静脉期的图像采用FireVoxel软件进行纹理特征分析[熵(entropy)、不均匀性(inhomogenity)、峰度(kurtosis)、均值(mean)和偏度(skewness)].根据Logistic回归分析结果构建列线图模型,并用测试集验证模型的预测价值.采用受试者工作特征(ROC)曲线分析各CTTA参数的诊断效能以及比较预测模型在训练集和测试集的差异性;最后采用决策曲线分析(DCA)法综合评价模型临床实用价值.结果 动脉期entropy、inhomogenity、kurtosis、mean和skewness和静脉期entropy、mean和skewness在良恶性结节中差异有统计学意义(P值均＜0.05);而静脉期inhomogenity和kurtosis两组间差异无统计学意义(P值均＞0.05).ROC曲线分析发现动脉期entropy、inhomogenity、kurtosis、mean、skewness以及静脉期entropy、mean和skewness具有一定的鉴别诊断价值(P值均＜0.05).多因素Logistic回归分析显示动脉期entropy和

作者：刘小华；曾平；赵华硕；李绍东；程广军；马红；徐凯

来源：临床放射学杂志 2021 年 40卷 2期