本文關(guān)鍵詞：CT三維容積分析在實(shí)性肺結(jié)節(jié)惡性風(fēng)險(xiǎn)度評估中的價(jià)值

  更多相關(guān)文章： 肺結(jié)節(jié) 計(jì)算機(jī)體層攝影 容積 三維形態(tài)分析 風(fēng)險(xiǎn)度

【摘要】：背景與目的肺結(jié)節(jié)臨床處理策略主要基于其惡性風(fēng)險(xiǎn)度評估,目前公認(rèn)的計(jì)算機(jī)斷層掃描(computed tomography,CT)影像學(xué)標(biāo)準(zhǔn)為結(jié)節(jié)直徑。容積CT及三維分析軟件的應(yīng)用使肺結(jié)節(jié)形態(tài)學(xué)特征顯示更加清晰。本研究的目的是評估肺結(jié)節(jié)的容積及三維形態(tài)特征(邊緣、形狀、位置)在結(jié)節(jié)惡性風(fēng)險(xiǎn)度評估中的價(jià)值。方法應(yīng)用三維分析軟件對200例直徑小于3 cm實(shí)性結(jié)節(jié)的CT影像資料進(jìn)行回顧性分析,惡性結(jié)節(jié)經(jīng)病理或組織學(xué)確認(rèn),良性結(jié)節(jié)經(jīng)病理或兩年隨訪無增大確認(rèn)。對全部結(jié)節(jié)及亞厘米結(jié)節(jié)(直徑小于10 mm)分別采用Logistic回歸分析計(jì)算結(jié)節(jié)三維邊緣(光滑、分葉、毛刺或不規(guī)則)、形狀(球體、非球體)、位置(肺實(shí)質(zhì)內(nèi)、血管相貼、胸膜相貼)、結(jié)節(jié)容積的似然比(odds ratios,ORs),并通過受試者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲線確定結(jié)節(jié)容積評估惡性風(fēng)險(xiǎn)度的最佳閾值。結(jié)果納入研究的200例中惡性78例,良性122例。對全部結(jié)節(jié)的Logistic回歸分析結(jié)果顯示結(jié)節(jié)容積(OR=3.3,P0.001)、邊緣形態(tài)(分葉、毛刺或不規(guī)則的OR值分別為13.4、9.8,P均=0.001)具有預(yù)測價(jià)值,而結(jié)節(jié)的位置及三維形狀不具備預(yù)測價(jià)值(P0.05)。ROC分析顯示結(jié)節(jié)容積對惡性風(fēng)險(xiǎn)度評估有價(jià)值(曲線下面積為0.928;P0.01,最佳閾值為666 mm~3)。對亞厘米結(jié)節(jié)的分析顯示僅邊緣分葉、毛刺或不規(guī)則的結(jié)節(jié)惡性風(fēng)險(xiǎn)度高(OR=60.5,75.0;P=0.003,0.007)。結(jié)論結(jié)節(jié)的三維容積及邊緣形態(tài)有助于判定結(jié)節(jié)的惡性風(fēng)險(xiǎn)度,容積大于666 mm~3可作為惡性高危結(jié)節(jié)的閾值;邊緣分葉、毛刺或不規(guī)則是亞厘米結(jié)節(jié)的唯一高危因素。
【作者單位】： 天津醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科;天津醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院病理科;
【基金】：國家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(No.81171345) 中央補(bǔ)助地方公共衛(wèi)生專項(xiàng)資金肺癌早診早治項(xiàng)目 2012年高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專項(xiàng)科研基金(No.20121202110005)資助~~
【分類號】：R816.4;R563
【正文快照】： 肺癌死亡率在所有惡性腫瘤中居首位[1]。我國肺癌1.2圖像采集選取所選病例首次CT圖像進(jìn)行分析。所有發(fā)病年增長率約26.9%,預(yù)計(jì)2025年患病人數(shù)將高達(dá)100患者均在GE 16排或64排螺旋CT機(jī)進(jìn)行掃描,掃描范圍自萬[2]。肺癌患者的生存率和腫瘤分期密切相關(guān),早期肺癌胸廓入口至肺底部

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 林歡;鐘文昭;楊學(xué)寧;嚴(yán)紅虹;吳一龍;;肺癌家系腫瘤風(fēng)險(xiǎn)度病例對照研究與預(yù)測模型[J];中國肺癌雜志;2011年07期

2 ;[J];;年期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 丘文先;沈偉;吳杰;張瑩;趙燕華;;宿遷地區(qū)大風(fēng)災(zāi)情分析及風(fēng)險(xiǎn)度評估[A];第27屆中國氣象學(xué)會年會重大天氣氣候事件與應(yīng)急氣象服務(wù)分會場論文集[C];2010年

中國重要報(bào)紙全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 許興漢;如何解讀地震風(fēng)險(xiǎn)度排行榜[N];解放日報(bào);2008年

2 平安期貨　　王兆先;基金減持原油大豆多單[N];中國證券報(bào);2005年

3 記者 陳栓;基金及程序化賬戶表現(xiàn)出色[N];期貨日報(bào);2012年

4 岳 峰;信用分類監(jiān)管 風(fēng)險(xiǎn)度分級監(jiān)管[N];中國工商報(bào);2005年

5 戴永曉 周勝國（作者單位：江蘇宜興工商局）;關(guān)于實(shí)施食品安全分類分級監(jiān)管的建議[N];中國改革報(bào);2007年

6 本報(bào)記者 徐建華;21種產(chǎn)品風(fēng)險(xiǎn)度排名靠前[N];中國質(zhì)量報(bào);2014年

7 王玉青　蔡福剛;把好動火關(guān),效益才會火[N];中國化工報(bào);2007年

8 本報(bào)記者 胡曉偉;關(guān)注“前沿市場”[N];天津日報(bào);2008年

9 記者 陳栓;基金和程序化賬戶盈利大幅增加[N];期貨日報(bào);2012年

10 胡川 記者 張應(yīng)昂 劉興;三進(jìn)“榜單” 南昌成臺商投資聚集地[N];南昌日報(bào);2006年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 張節(jié)潭;含風(fēng)電場的電源規(guī)劃研究[D];上海交通大學(xué);2009年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 張紅強(qiáng);基于駕駛模擬器的情境風(fēng)險(xiǎn)度評價(jià)[D];昆明理工大學(xué);2014年

2 張小芳;房地產(chǎn)項(xiàng)目風(fēng)險(xiǎn)綜合評估研究[D];長安大學(xué);2005年

，

本文編號：1302050