基于MSCT的计算机纹理分析技术对良恶性孤立性肺结节的鉴别诊断效能

Differential diagnostic efficacy of computer texture analysis technology based on MSCT for benign and malignant solitary pulmonary nodules

目的 分析基于多层螺旋CT (MSCT)的计算机纹理分析技术对良恶性孤立性肺结节(SPN)的鉴别诊断效能。方法 选取光山县中医院317例SPN患者(2019年10月至2022年1月)作为研究对象,均行MSCT检查和计算机纹理分析,以临床病理结果为诊断的“金标准”,SPN患者分为良性组(n=177)、恶性组(n=140),比较两组最大径、CT值、计算机纹理分析特征参数(熵差、相关、熵、均和、熵和、对比度),并分析计算机纹理分析技术联合MSC鉴别良恶性SPN的价值。结果 恶性组纹理特征中熵、熵差、熵和均较良性组高(P<0.05),而组间结节最大径、平均CT值、均和、相关、对比度比较差异无统计学意义(P>0.05);以临床病理结果为诊断的“金标准”,将病理结果为恶性SPN设为阳性样本,以病理结果为良性SPN设为阴性样本,基于MSCT的计算机纹理分析技术检测的熵差、熵、熵和参数绘制受试者工作特征(ROC)曲线,结果显示,熵差、熵、熵和的截断值分别为0.970、1.571、1.151,熵、熵差、熵和、熵+熵差、熵差+熵和、熵+熵和、熵+熵差+熵和的AUC均>0.700,灵敏度、特异度均超过60.00%。联合熵+熵差+熵和检测的灵敏度为90.71%,特异度为82.49%。结论 良恶性SPN在熵、熵差、熵和方面存在差异,基于MSCT的计算机纹理分析特征参数,联合熵+熵差+熵和检测的灵敏度和特异度均较高,能帮助临床鉴别良恶性SPN。