目的:通過獲取實(shí)性結(jié)節(jié)（SN）、部分實(shí)性結(jié)節(jié)（PSN）以及純磨玻璃密度結(jié)節(jié)（pGGN）的胸部CT影像特征,分別建立模型1（判斷實(shí)性結(jié)節(jié)與亞實(shí)性結(jié)節(jié)的影像組學(xué)模型）和模型2（判斷部分實(shí)性結(jié)節(jié)與純磨玻璃密度結(jié)節(jié)的影像組學(xué)模型）。方法:回顧性收集2018年10月-2018年12月于本院行CT胸部平掃的病例資料285例,肺結(jié)節(jié)共315個(gè),將所有肺結(jié)節(jié)按影像學(xué)性質(zhì)分為實(shí)性結(jié)節(jié)組、部分實(shí)性結(jié)節(jié)組及pGGN組,三類結(jié)節(jié)的數(shù)目分別為106個(gè)、110個(gè)、99個(gè)。手動(dòng)勾畫VOI,通過提取肺結(jié)節(jié)的全部特征,在特征降維與選擇后,使用不平衡調(diào)整邏輯回歸的方法分別建立影像組學(xué)模型1[判斷實(shí)性結(jié)節(jié)與亞實(shí)性結(jié)節(jié)（部分實(shí)性結(jié)節(jié)與pGGN）的組學(xué)模型]、影像組學(xué)模型2（在亞實(shí)性結(jié)節(jié)中判斷部分實(shí)性結(jié)節(jié)與pGGN的組學(xué)模型）,并分別在兩個(gè)模型中通過獲得100個(gè)自舉驗(yàn)證測試樣本的平均曲線下面積（AUC）、敏感度、特異度作為該模型的效能。結(jié)果:模型1的ROC曲線的AUC為96.1%,符合率為90.1%,敏感度、特異度分別為90.0%、90.2%。模型2的ROC曲線的AUC為82.2%,符合率為74.2%,敏感度及特異度分別為73... 

【文章來源】：放射學(xué)實(shí)踐. 2020,35(03)北大核心

【文章頁數(shù)】：6 頁

【部分圖文】：

結(jié)節(jié)影像學(xué)性質(zhì)6分類。

結(jié)節(jié)影像學(xué)性質(zhì)判斷的興趣區(qū)分割方法。

分類1作為區(qū)分實(shí)性與亞實(shí)性結(jié)節(jié)的模型有很好的效能,判斷的符合率高達(dá)90.1%,其AUC值也高達(dá)96.1%,可信度極高。其敏感度(對實(shí)性結(jié)節(jié)的判斷)為90.0%,略低于特異度(對亞實(shí)性結(jié)節(jié)的判斷)90.2%,仍然處于較高的水平。在臨床工作中,亞實(shí)性結(jié)節(jié)作為一種特殊的肺結(jié)節(jié)亞群,其特征與實(shí)性結(jié)節(jié)不同,尤其在生長速度和惡性風(fēng)險(xiǎn)方面[7],因而準(zhǔn)確地將亞實(shí)性結(jié)節(jié)與實(shí)性結(jié)節(jié)區(qū)分的意義更為重要。而在后續(xù)研究中,由于分類1效能較高,探討在分類1模型使用后得到亞實(shí)性結(jié)節(jié)的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步使用分類2模型來區(qū)分純磨玻璃密度結(jié)節(jié)及部分實(shí)性結(jié)節(jié)的方法是可行的。分類2作為區(qū)分純磨玻璃密度結(jié)節(jié)與部分實(shí)性結(jié)節(jié)的模型也有較好的效能,其AUC值為82.2%,可信度較高。其特異度(對純磨玻璃密度結(jié)節(jié)的判斷)75.6%略高于敏感度(對部分實(shí)性結(jié)節(jié)的判斷)73.2%。表4 結(jié)節(jié)大小與預(yù)測符合率的關(guān)系 結(jié)果判斷 分類1模型 分類2模型 大結(jié)節(jié)組 小結(jié)節(jié)組 大結(jié)節(jié)組 小結(jié)節(jié)組 全部結(jié)節(jié)準(zhǔn)確判斷 144/148(97.3%) 144/167(86.2%) 83/97(85.6%) 86/112(76.8%) 0準(zhǔn)確判斷 93/97(95.9%) 98/112(87.5%) 40/45(88.9%) 46/54(85.2%) 1準(zhǔn)確判斷 51/51(100%) 46/55(83.6%) 43/52(82.7%) 40/58(69.0%)


本文編號：3403424