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目的 探讨基于CT平扫影像组学预测模型鉴别诊断结节/肿块型肺隐球菌(PC)与肺腺癌、肺结核(TB)的可行性.方法 回顾性分析28例结节/肿块型PC和30例肺腺癌、26例TB的平扫CT资料,提取病灶纹理特征,对其进行特征选择,获得PC组与肺腺癌组、PC组与肺TB组之间存在显著差异的特征参数.按7:3比例将所有样本分为训练集合测试集,采用随机森林法以较优特征参数建立预测模型,对训练集数据进行评估,之后于测试集数据进行验证;绘制相应ROC曲线,评估模型的鉴别诊断效能.结果 针对PC和肺腺癌、PC和肺TB分别获得7个和4个较优纹理特征参数.测试集验证结果显示模型鉴别PC与肺腺癌以及PC与肺TB的AUC、敏感度、特异度、准确率分别为0.96、1.00、0.78、0.89及0.99、0.88、0.89、0.88.结论 基于CT平扫图像影像组学可用于鉴别诊断结节/肿块型PC及肺腺癌与肺TB.

作者:樊梦思;赵红;曹捍波;余业洲;邹立巍;段绍峰

来源:中国医学影像技术 2020 年 36卷 6期

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作者:
樊梦思;赵红;曹捍波;余业洲;邹立巍;段绍峰
来源:
中国医学影像技术 2020 年 36卷 6期
标签:
肺 隐球菌病 肺肿瘤 肺结核 人工智能 影像组学 体层摄影术,X线计算机
目的 探讨基于CT平扫影像组学预测模型鉴别诊断结节/肿块型肺隐球菌(PC)与肺腺癌、肺结核(TB)的可行性.方法 回顾性分析28例结节/肿块型PC和30例肺腺癌、26例TB的平扫CT资料,提取病灶纹理特征,对其进行特征选择,获得PC组与肺腺癌组、PC组与肺TB组之间存在显著差异的特征参数.按7:3比例将所有样本分为训练集合测试集,采用随机森林法以较优特征参数建立预测模型,对训练集数据进行评估,之后于测试集数据进行验证;绘制相应ROC曲线,评估模型的鉴别诊断效能.结果 针对PC和肺腺癌、PC和肺TB分别获得7个和4个较优纹理特征参数.测试集验证结果显示模型鉴别PC与肺腺癌以及PC与肺TB的AUC、敏感度、特异度、准确率分别为0.96、1.00、0.78、0.89及0.99、0.88、0.89、0.88.结论 基于CT平扫图像影像组学可用于鉴别诊断结节/肿块型PC及肺腺癌与肺TB.