本文關(guān)鍵詞：早期肺癌的CT定量分析及計算機(jī)輔助檢測對早期肺癌檢出的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：第一部分表現(xiàn)為純磨玻璃密度結(jié)節(jié)的肺腺癌的CT三維定量分析【目的】探討結(jié)節(jié)三維定量分析對表現(xiàn)為純磨玻璃結(jié)節(jié)的早期肺腺癌病理分級的預(yù)測價值�！静牧吓c方法】回顧性分析我院經(jīng)手術(shù)病理證實的CT表現(xiàn)為純磨玻璃結(jié)節(jié)的肺腺癌105例,共104個純磨玻璃結(jié)節(jié),其中不典型腺瘤樣增生(AAH)19個,原位腺癌(AIS)25個,微浸潤性腺癌(MIA)31個,浸潤性腺癌(IAC)29個。利用計算機(jī)輔助軟件對結(jié)節(jié)進(jìn)行三維容積測量,得到最大橫斷面長徑、面積、結(jié)節(jié)體積、平均CT值、質(zhì)量,及最小CT值、最大CT值、2%、5%、25%、50%、75%、95%、98%位數(shù)CT值。測量指標(biāo)滿足正態(tài)分布及方差齊性的采用單因素方差分析,不滿足的參數(shù)采用Kruskal—Wallis H檢驗分析,再以結(jié)節(jié)是否為浸潤性病變?yōu)橐蜃兞?測量的有顯著統(tǒng)計學(xué)差異的指標(biāo)為自變量進(jìn)行Logistic回歸分析�！窘Y(jié)果】AAH、AIS、MIA、IAC 4組間結(jié)節(jié)大小參數(shù)(包括最大橫截面長徑、面積、體積)、平均CT值、質(zhì)量、50%、75%、95%、98%位數(shù)CT值、最大CT值存在顯著統(tǒng)計學(xué)差異(P0.01)。浸潤前病變與浸潤病變之間結(jié)節(jié)大小參數(shù)、平均CT值、50%、75%、95%、98%位數(shù)CT值、最大CT值存在顯著統(tǒng)計學(xué)差異(P0.01),Logistic回歸分析顯示,最大CT值(OR=1.005,95%CI 1.004~1.010,P=0.001)和最大橫截面長徑(OR=1.143,95%CI 1.027~1.273,P=0.015)是pGGN為浸潤性病變的獨立預(yù)測因素,對Logistic逐步回歸預(yù)測概率進(jìn)行ROC曲線分析,曲線下面積為曲線下面積為0.793(P=0.000);對結(jié)節(jié)最大CT值、最大截面長徑、質(zhì)量分別進(jìn)行ROC曲線分析,曲線下面積分別為為0.759、0.754和0.822,最大CT值臨界值為-369HU,最大截面長徑臨界值為11.5mm,質(zhì)量臨界值為120mg�！窘Y(jié)論】本研究表明,對CT表現(xiàn)為純磨玻璃結(jié)節(jié)的早期肺癌進(jìn)行三維定量分析,得到pGGN的大小參數(shù)、質(zhì)量、最大CT值,對pGGN的病理分級具有預(yù)測作用。第二部分純磨玻璃密度結(jié)節(jié)的三種不同測量測量方法的比較研究【目的】探討比較對于純磨玻璃結(jié)節(jié),常規(guī)醫(yī)生單層面測量、計算機(jī)自動分割測量以及醫(yī)生手動逐層勾勒測量的差異,評價計算機(jī)自動結(jié)節(jié)分割的臨床適用性�！静牧吓c方法】使用3種方法測量第一部分中的50例純磨玻璃結(jié)節(jié):(1)手動測量:醫(yī)師手動測量結(jié)節(jié)最大面長徑及平均值。(2)自動測量:醫(yī)師在結(jié)節(jié)中心標(biāo)記結(jié)節(jié),計算機(jī)自動分割結(jié)節(jié),得到結(jié)節(jié)最大面長徑,體積,三維容積的平均CT值。(3)精確測量:醫(yī)師逐層勾勒結(jié)節(jié)邊緣,隨后計算機(jī)計算得到結(jié)節(jié)最大面長徑,體積,三維容積平均CT值。以精確測量結(jié)果為參考標(biāo)準(zhǔn),用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(ICC)比較手動測量長徑、平均CT值與精確測量的一致性;比較自動分割長徑、體積、平均CT值與精確測量的一致性,用配對樣本T檢驗比較信度良好以下的參數(shù)間的差異�！窘Y(jié)果】手動測量長徑與精確測量的一致性較好,ICC=0.979,計算機(jī)自動測量長徑、體積與精確測量的一致性較好,ICC分別為0.821、0.963,手動測平均CT值與精確測量一致性較差(ICC=0.324),計算機(jī)自動測量平均CT值與精確測量一致性一般(ICC=0.522),手動測平均CT值及計算機(jī)自動測量平均CT值均大于精確測量(P0.001;P=0.004).【結(jié)論】結(jié)節(jié)的手動測量長徑可代替精確三維測量長徑;結(jié)節(jié)計算機(jī)自動測量可大致評估pGGN結(jié)節(jié)長徑、體積;結(jié)節(jié)手動測量平均CT值、結(jié)節(jié)計算機(jī)自動測量平均CT值較精確測量偏大,pGGN結(jié)節(jié)的CT值的準(zhǔn)確測量目前需用逐層勾勒的測量方法。第三部分基于LIDC/IDRI數(shù)據(jù)庫的計算機(jī)輔助檢測系統(tǒng)應(yīng)用價值的研究【目的】使用一個世界公共醫(yī)學(xué)影像圖像數(shù)據(jù)庫信息,探討研究計算機(jī)輔助檢測軟件對幫助影像醫(yī)生閱片、提高肺結(jié)節(jié)檢出率的臨床應(yīng)用價值�！静牧吓c方法】下載使用了來自于LIDC/IDRI數(shù)據(jù)庫的40例胸部CT掃描圖像,選取其中平掃的、3mm以下圖像29例,2名低年資影像科醫(yī)生(工作經(jīng)驗均為2年)分別獨立仔細(xì)閱讀29例病例,在獨立閱片和參考計算機(jī)輔助檢測軟件兩者模式下分別記錄發(fā)現(xiàn)的結(jié)節(jié)。仔細(xì)對照研究標(biāo)識文件中標(biāo)識的結(jié)節(jié),將有3位以上放射學(xué)家認(rèn)定的結(jié)節(jié)作為參考標(biāo)準(zhǔn),同時記錄參考標(biāo)準(zhǔn)結(jié)節(jié)的密度、大小、位置。計算低年資影像醫(yī)生在獨立閱片、使用計算機(jī)輔助檢測軟件參考下的結(jié)節(jié)發(fā)現(xiàn)率,并比較不同類型結(jié)節(jié)不同模式下應(yīng)用CADe軟件的敏感度及假陽性率�！窘Y(jié)果】參考標(biāo)準(zhǔn)結(jié)節(jié)總計127個。軟件自動檢測總的發(fā)現(xiàn)率為65.4%,兩醫(yī)師獨立閱片發(fā)現(xiàn)率為58.3%,56.7%,參考CADe自動結(jié)果后二次閱片分別提高到79.5%和85.0%(P值均小于0.001)。軟件自動檢測發(fā)現(xiàn)的非實性結(jié)節(jié)發(fā)現(xiàn)率低于實性結(jié)節(jié)(P=0.035)。對于小于4mm的結(jié)節(jié)自動檢測和兩位醫(yī)生獨立閱片發(fā)現(xiàn)率均相對較低,分別為39.3%、46.4%、46.4%,但兩位醫(yī)師結(jié)合二次閱片發(fā)現(xiàn)率也提升到了60.7%、73.2%。對于5mm以上結(jié)節(jié)醫(yī)生及軟件結(jié)節(jié)發(fā)現(xiàn)率均較高。兩位醫(yī)師對肺門部結(jié)節(jié)發(fā)現(xiàn)率較低,結(jié)合CADe后發(fā)現(xiàn)率明顯提高。自動檢測每個檢查假陽性個數(shù)的中位數(shù)為1.0,四分位間距為1.5個�！窘Y(jié)論】本研究基于了LIDC/IDRI數(shù)據(jù)庫的圖像數(shù)據(jù)及標(biāo)識數(shù)據(jù),表明了新型的CADe軟件有效幫助了低年資醫(yī)生提高了肺結(jié)節(jié)的發(fā)現(xiàn)率,保持了較低的假陽性率。
【關(guān)鍵詞】：早期肺腺癌 CT定量分析 純磨玻璃結(jié)節(jié) CT值 質(zhì)量 純磨玻璃結(jié)節(jié) 自動分割 結(jié)節(jié)大小 平均CT值 肺部圖像數(shù)據(jù)庫聯(lián)盟 計算機(jī)輔助檢測 敏感度
【學(xué)位授予單位】：第二軍醫(yī)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R734.2;R730.44
【目錄】：

• 摘要5-8
• Abstract8-12
• 縮略詞表12-13
• 第一部分 表現(xiàn)為純磨玻璃密度結(jié)節(jié)的肺腺癌的CT三維定量分析13-30
• 前言13-15
• 一、材料與方法15-17
• 二、結(jié)果17-24
• 三、討論24-27
• 參考文獻(xiàn)27-30
• 第二部分 純磨玻璃密度結(jié)節(jié)的三種不同測量測量方法的比較研究30-35
• 前言30
• 一、材料與方法30-31
• 二、結(jié)果31-32
• 三、討論32-34
• 參考文獻(xiàn)34-35
• 第三部分 基于LIDC/IDRI數(shù)據(jù)庫的計算機(jī)輔助檢測系統(tǒng)應(yīng)用價值的研究35-48
• 前言35-36
• 一、材料與方法36-40
• 二、結(jié)果40-42
• 三、討論42-46
• 參考文獻(xiàn)46-48
• 綜述48-62
• 參考文獻(xiàn)58-62
• 在讀期間發(fā)表論文及參與科研項目62-63
• 致謝63-64

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 衛(wèi)華;;呈增長趨勢的計算機(jī)輔助檢測市場[J];中國醫(yī)療器械信息;2011年07期

2 王麗,劉小娟,高燕莉,翟仁友,陳嘉;計算機(jī)輔助檢測乳腺疾病的穩(wěn)定性[J];中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù);2004年12期

3 衛(wèi)華;;計算機(jī)輔助檢測市場呈增長趨勢[J];中國醫(yī)療器械信息;2011年09期

4 李繼光;黎庶;徐惠綿;徐克;;全數(shù)字化乳腺X線成像計算機(jī)輔助檢測結(jié)果的初步臨床評估[J];中華放射學(xué)雜志;2006年07期

5 秦梓良;;數(shù)字化X線胸片計算機(jī)輔助檢測在肺結(jié)節(jié)診斷中的價值[J];中國熱帶醫(yī)學(xué);2013年11期

6 段云云;李坤成;杜祥穎;梁志剛;;計算機(jī)輔助檢測對檢出乳腺X線片中成簇微鈣化灶的價值[J];醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志;2006年01期

7 王天;張國鵬;劉欣;張軍英;盧虹冰;;虛擬結(jié)腸鏡的計算機(jī)輔助檢測研究[J];中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)報;2008年01期

8 高建華;仿真支氣管鏡和表面曲率計算機(jī)輔助檢測氣道息肉樣病變的初步經(jīng)驗[J];現(xiàn)代醫(yī)用影像學(xué);1999年05期

9 T.Tanaka;N.Nitta;S.Ohta;T.Kobayashi;A.Kano;K.Tsuchiya;朱慧玲;;評估數(shù)字相位對比乳腺X線攝影系統(tǒng)的乳腺X線片計算機(jī)輔助檢測病變的能力[J];國際醫(yī)學(xué)放射學(xué)雜志;2010年01期

10 費軍;黃海濱;張朝利;鄭冬;陳寧;趙亮;劉軍華;;數(shù)字化X線胸片計算機(jī)輔助檢測對肺結(jié)節(jié)檢出率的影響[J];中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù);2009年03期

中國重要會議論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 楊光釗;金莉莉;;計算機(jī)輔助檢測在胸片中的應(yīng)用[A];中華醫(yī)學(xué)會第16次全國放射學(xué)學(xué)術(shù)大會論文匯編[C];2009年

2 張靜;張繼武;霍志敏;吳志家;陳殠然;;重癥監(jiān)護(hù)胸片計算機(jī)輔助檢測[A];中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會成立30周年紀(jì)念大會暨2010中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會學(xué)術(shù)大會壁報展示論文[C];2010年

3 徐巖;馬大慶;;計算機(jī)輔助檢測在醫(yī)字影像學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用[A];中華醫(yī)學(xué)會放射學(xué)分會第八屆全國心胸影像學(xué)術(shù)大會暨河南省第十二次放射學(xué)術(shù)會議論文匯編[C];2006年

4 陳殠然;張繼武;吳志家;徐帆;;乳腺X影像計算機(jī)輔助檢測[A];中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會成立30周年紀(jì)念大會暨2010中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會學(xué)術(shù)大會壁報展示論文[C];2010年

5 楊光釗;金莉莉;;計算機(jī)輔助檢測在胸片中的應(yīng)用[A];第十次全國中西醫(yī)結(jié)合影像學(xué)術(shù)研討會暨全國中西醫(yī)結(jié)合影像學(xué)研究與診斷學(xué)習(xí)班資料匯編[C];2009年

6 徐帆;張繼武;吳志家;張靜;;X射線胸片計算機(jī)輔助檢測[A];中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會成立30周年紀(jì)念大會暨2010中國生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)會學(xué)術(shù)大會壁報展示論文[C];2010年

7 馬大慶;;肺部結(jié)節(jié)的計算機(jī)輔助檢測與診斷[A];中華醫(yī)學(xué)會第十三屆全國放射學(xué)大會論文匯編（上冊）[C];2006年

8 邢寧;楊立;;計算機(jī)輔助檢測(CAD)系統(tǒng)在乳腺病變MR診斷中的應(yīng)用[A];中華醫(yī)學(xué)會第十八次全國放射學(xué)學(xué)術(shù)會議論文匯編[C];2011年

9 趙英杰;羅婭紅;于韜;王盈;曲寧;巍瑞麗;何翠菊;王菲菲;康雁;趙宏;;乳腺計算機(jī)輔助檢測系統(tǒng)的臨床應(yīng)用價值[A];中華醫(yī)學(xué)會第16次全國放射學(xué)學(xué)術(shù)大會論文匯編[C];2009年

10 朵美;劉斌;姜孌;宋恩民;;基于雙視圖乳腺癌腫塊的計算機(jī)輔助檢測與診斷研究[A];中華醫(yī)學(xué)會第16次全國放射學(xué)學(xué)術(shù)大會論文匯編[C];2009年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 田玉;Medicsight在我國啟動癌癥成像創(chuàng)新研究[N];中國醫(yī)藥報;2005年

2 龍帆;柯達(dá)最新乳腺放射成像輔助檢測系統(tǒng)亮相[N];醫(yī)藥經(jīng)濟(jì)報;2006年

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 姜孌;基于乳腺X線攝片的計算機(jī)輔助檢測腫塊方法研究[D];華中科技大學(xué);2009年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前7條

1 曹恩濤;早期肺癌的CT定量分析及計算機(jī)輔助檢測對早期肺癌檢出的應(yīng)用研究[D];第二軍醫(yī)大學(xué);2016年

2 俞培春;塵肺病數(shù)字胸片計算機(jī)輔助檢測方法研究[D];上海交通大學(xué);2010年

3 王磊;肺部病變計算機(jī)輔助檢測方法研究[D];哈爾濱工程大學(xué);2009年

4 秦鵬;計算機(jī)輔助檢測規(guī)劃系統(tǒng)的研究[D];清華大學(xué);2004年

5 楊小敏;基于詞袋模型的計算機(jī)輔助檢測系統(tǒng)的研究[D];西北大學(xué);2014年

6 劉慧;多示例及降維集成的計算機(jī)輔助檢測研究[D];西北大學(xué);2013年

7 孟波;采用基于內(nèi)容圖像檢索技術(shù)的乳腺腫塊檢測[D];華中科技大學(xué);2007年

  本文關(guān)鍵詞：早期肺癌的CT定量分析及計算機(jī)輔助檢測對早期肺癌檢出的應(yīng)用研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

，

本文編號：383803