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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
1
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。
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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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职称材料
题名
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
1
作者
刘冬冬
武志峰
鄂林宁
王荣华
机构
山西
医科大学
医学
影像学系
山西医学科学院山西白求恩医院ct室
出处
《医学影像学杂志》
2021年第2期229-233,共5页
基金
山西省自然科学基金支持项目(编号:201801D121200,201701D121151)。
文摘
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。
关键词
肺结节
体层摄影术
X线计算机
影像组学
列线图
Keywords
Pulmonary nodules
Tomography,X-ray computed
Radiomics
Nomogram
分类号
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
R814.42 [医药卫生—影像医学与核医学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
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
刘冬冬
武志峰
鄂林宁
王荣华
《医学影像学杂志》
2021
11
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职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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