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目的 评价CT纹理分析在鉴别肺良恶性结节中的价值.方法 回顾性分析110例孤立性肺结节(SPNs)(恶性55例,良性55例)的CT平扫图像,所有结节均经组织病理学或临床随访证实.提取肺结节CT平扫图像的对比度、能量、熵、相关以及一致性等5个灰度共生矩阵纹理参数进行分析.使用t检验比较良恶性结节纹理特征的差异.使用受试者工作特征曲线(ROC)分析确定各参数的最佳临界值,并评价各参数诊断肺良恶性结节的敏感性、特异性、准确性、阳性及阴性预测值.结果 5个纹理特征中,能量、一致性和熵的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.997、0.918、0.976.恶性结节的能量、一致性小于良性结节,熵大于良性结节(P<0.001).使用最佳临界值标准,能量、一致性和熵的敏感性分别为0.982,0.818,1.000,特异性分别为0.964,0.909,0.910,准确性为0.973,0.864,0.945,阳性预测值为0.964,0.9,0.915,阴性预测值为0.981,0.833,0.980.结论 CT纹理特征定量分析是一种有前景的能够准确鉴别良恶性肺结节的手段.

作者:迟淑萍

来源:实用放射学杂志 2016 年 32卷 11期

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作者:
迟淑萍
来源:
实用放射学杂志 2016 年 32卷 11期
标签:
孤立性肺结节 计算机体层成像 纹理分析 灰度共生矩阵 solitary pulmonary nodules computed tomography texture analysis grey-level co-occurrence matrix
目的 评价CT纹理分析在鉴别肺良恶性结节中的价值.方法 回顾性分析110例孤立性肺结节(SPNs)(恶性55例,良性55例)的CT平扫图像,所有结节均经组织病理学或临床随访证实.提取肺结节CT平扫图像的对比度、能量、熵、相关以及一致性等5个灰度共生矩阵纹理参数进行分析.使用t检验比较良恶性结节纹理特征的差异.使用受试者工作特征曲线(ROC)分析确定各参数的最佳临界值,并评价各参数诊断肺良恶性结节的敏感性、特异性、准确性、阳性及阴性预测值.结果 5个纹理特征中,能量、一致性和熵的ROC曲线下面积(AUC)分别为0.997、0.918、0.976.恶性结节的能量、一致性小于良性结节,熵大于良性结节(P<0.001).使用最佳临界值标准,能量、一致性和熵的敏感性分别为0.982,0.818,1.000,特异性分别为0.964,0.909,0.910,准确性为0.973,0.864,0.945,阳性预测值为0.964,0.9,0.915,阴性预测值为0.981,0.833,0.980.结论 CT纹理特征定量分析是一种有前景的能够准确鉴别良恶性肺结节的手段.