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目的 探讨多CT征象量化联合的方法是否能用于肺结节(肿块)的定性诊断.方法 收集肺结节(肿块)病例92例(良性病变38例,肺癌54例),比较分析良恶性结节的CT多种征象,采用x2检验及非条件Logistic回归分析来筛选预测肺癌的主、次要征象;将主要征象赋予不同分值(2分、3分或3.5分),次要征象赋予1分,通过绘制ROC曲线确定诊断肺癌主要征象赋予的最佳分值;通过计算最佳分值时良恶性肺结节(肿块)总分分值的95%可信区间来确定影像上能够诊断肺癌及诊断可疑肺癌的肺结节(肿块)总分.结果 ①深分叶、支气管截断或破坏、支气管动脉增粗可作为诊断肺癌的危险因素,病变分隔可作为诊断肺癌的保护因素;②诊断肺癌主要征象的最佳分值为3分(危险因素为+3分,保护因素为-3分);③良恶性肺结节(肿块)总分95%可信区间分别为≤6.10及≥3.30.结论 多CT征象量化联合分析可应用于肺结节(肿块)的定性诊断;可将诊断肺癌的主要征象定义为3分,肺结节(肿块)总分为≥6分和≥3分分别为影像上肺癌和可疑肺癌的诊断标准.

作者:岳军艳;朱止平;窦文广;李美霞;梁长华;闫宇涛

来源:实用放射学杂志 2019 年 35卷 1期

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作者:
岳军艳;朱止平;窦文广;李美霞;梁长华;闫宇涛
来源:
实用放射学杂志 2019 年 35卷 1期
标签:
肺 结节 计算机体层成像
目的 探讨多CT征象量化联合的方法是否能用于肺结节(肿块)的定性诊断.方法 收集肺结节(肿块)病例92例(良性病变38例,肺癌54例),比较分析良恶性结节的CT多种征象,采用x2检验及非条件Logistic回归分析来筛选预测肺癌的主、次要征象;将主要征象赋予不同分值(2分、3分或3.5分),次要征象赋予1分,通过绘制ROC曲线确定诊断肺癌主要征象赋予的最佳分值;通过计算最佳分值时良恶性肺结节(肿块)总分分值的95%可信区间来确定影像上能够诊断肺癌及诊断可疑肺癌的肺结节(肿块)总分.结果 ①深分叶、支气管截断或破坏、支气管动脉增粗可作为诊断肺癌的危险因素,病变分隔可作为诊断肺癌的保护因素;②诊断肺癌主要征象的最佳分值为3分(危险因素为+3分,保护因素为-3分);③良恶性肺结节(肿块)总分95%可信区间分别为≤6.10及≥3.30.结论 多CT征象量化联合分析可应用于肺结节(肿块)的定性诊断;可将诊断肺癌的主要征象定义为3分,肺结节(肿块)总分为≥6分和≥3分分别为影像上肺癌和可疑肺癌的诊断标准.