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CT的形态学征象联合影像组学特征诊断模型在肺结节诊断中的应用 被引量:11
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作者 刘冬冬 武志峰 +1 位作者 鄂林宁 王荣华 《医学影像学杂志》 2021年第2期229-233,共5页
目的结合肺结节CT形态学征像与影像组学特征建立联合诊断模型,期望提高孤立性肺结节的诊断准确性。方法选取2012年2月~2019年1月206例肺实性结节(直径≤2cm)的CT图像。由两名医师独立进行形态学征像评估,并诊断结节良恶性,使用PyRadiom... 目的结合肺结节CT形态学征像与影像组学特征建立联合诊断模型,期望提高孤立性肺结节的诊断准确性。方法选取2012年2月~2019年1月206例肺实性结节(直径≤2cm)的CT图像。由两名医师独立进行形态学征像评估,并诊断结节良恶性,使用PyRadiomics开源软件提取、筛选定量影像组学特征,采用逻辑回归建立影像组学模型,并融合形态学征像建立联合诊断模型,采用受试者操作特征(ROC)曲线评价模型诊断效能,并与人工诊断结果进行比较。结果结节的血管集束、支气管截断、毛刺、分叶、胸膜牵拉、空泡征及充气支气管征在恶性结节中的检出率高,与良性结节之间的差异有统计学意义(P<0.05);结节越小,各种CT征像检出率越低。两位医师对肺结节征像识别一致性存在差异,高年资医师诊断效能明显高于低年资医师,曲线下面积(AUC)分别为0.81(95%CI,0.744~0.856),0.69(95%CI,0.623~0.753)。影像组学诊断模型对良恶性肺结节具有较高的鉴别诊断效能,AUC为0.86(95%CI,0.8~0.92),结合毛刺征、分叶征、胸膜牵拉征及影像组学特征建立联合诊断模型,进一步提高肺结节诊断效能,AUC为0.92(95%CI,0.87~0.96)。结论结合肺结节CT形态学征像及影像组学特征建立的联合诊断模型,在肺结节良恶性鉴别诊断中有较高的应用价值。 展开更多
关键词 肺结节 体层摄影术 X线计算机 影像组学 列线图
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