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目的 评估肺结节智能辅助诊断系统对肺磨玻璃结节(GGN)的检出与定性诊断的价值.方法 回顾性分析77例患者(106个病灶)经手术及病理证实的GGN患者的临床资料与CT图像.利用肺结节智能辅助诊断系统自动测量GGN的CT参数,包括最大径、最小径、体积、平均CT值及恶性概率.按照GGN的病理结果分为良性病变、非典型腺瘤样增生(AAH)、原位腺癌(AIS)、微浸润腺癌(MIA)和浸润性腺癌(IAC)5组,比较各组结节的CT参数间的差异.分析各CT参数与组织病理分组之间的相关性.再以结节的最大径、体积、平均CT值为检验变量绘制受试者工作特性(ROC)曲线,得出各组间的临界值、敏感度和特异度.结果 不同病理类型结节的最大径、最小径、体积、平均CT值、恶性概率间的差异存在统计学意义.随着肺腺癌的浸润程度的进展,GGN的平均CT值逐渐增大,平均CT值与肺腺癌浸润程度间存在正相关性,但是GGN的最大径、最小径、体积及恶性概率与浸润程度无明显的线性相关.当GGN的最大径、体积和平均CT值的临界值分别为13.65 mm、684.5 mm3、-524.95 HU时,IAC组与其余组间的AUC分别为0. 833、0.798及0. 811,其敏感度分别为71.0% ,67. 7% ,90. 3%,特异度分别为84. 0% ,88. 0%及68. 0%.GGN良性病变与恶性病变(AAH、AIS、MIA和IAC)组间比较,上述指标临界

作者:邓灵波;朱熠;戴懿;成官迅

来源:医学影像学杂志 2020 年 30卷 11期

知识库介绍

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作者:
邓灵波;朱熠;戴懿;成官迅
来源:
医学影像学杂志 2020 年 30卷 11期
标签:
肺磨玻璃结节 病理类型 体层摄影术,X线计算机 肺结节智能辅助诊断系统
目的 评估肺结节智能辅助诊断系统对肺磨玻璃结节(GGN)的检出与定性诊断的价值.方法 回顾性分析77例患者(106个病灶)经手术及病理证实的GGN患者的临床资料与CT图像.利用肺结节智能辅助诊断系统自动测量GGN的CT参数,包括最大径、最小径、体积、平均CT值及恶性概率.按照GGN的病理结果分为良性病变、非典型腺瘤样增生(AAH)、原位腺癌(AIS)、微浸润腺癌(MIA)和浸润性腺癌(IAC)5组,比较各组结节的CT参数间的差异.分析各CT参数与组织病理分组之间的相关性.再以结节的最大径、体积、平均CT值为检验变量绘制受试者工作特性(ROC)曲线,得出各组间的临界值、敏感度和特异度.结果 不同病理类型结节的最大径、最小径、体积、平均CT值、恶性概率间的差异存在统计学意义.随着肺腺癌的浸润程度的进展,GGN的平均CT值逐渐增大,平均CT值与肺腺癌浸润程度间存在正相关性,但是GGN的最大径、最小径、体积及恶性概率与浸润程度无明显的线性相关.当GGN的最大径、体积和平均CT值的临界值分别为13.65 mm、684.5 mm3、-524.95 HU时,IAC组与其余组间的AUC分别为0. 833、0.798及0. 811,其敏感度分别为71.0% ,67. 7% ,90. 3%,特异度分别为84. 0% ,88. 0%及68. 0%.GGN良性病变与恶性病变(AAH、AIS、MIA和IAC)组间比较,上述指标临界