【摘要】：目的探討CT圖像紋理分析鑒別診斷表現(xiàn)為磨玻璃密度結(jié)節(jié)的肺腺癌浸潤(rùn)性的價(jià)值。方法收集在我院接受肺部CT檢查且手術(shù)病理證實(shí)為肺腺癌患者100例(浸潤(rùn)性腺癌56例,非浸潤(rùn)性腺癌44例)。隨機(jī)選擇69例為訓(xùn)練組,31例為驗(yàn)證組。使用A.K.(Analysis-Kinetics)分析軟件進(jìn)行影像特征提取;Kruskal-Wallis非參數(shù)檢驗(yàn)和Spearman相關(guān)性分析進(jìn)行特征降維;使用R語(yǔ)言軟件包"GLM"函數(shù),建立Logistic回歸模型;以交叉驗(yàn)證方法對(duì)回歸模型進(jìn)行檢驗(yàn)。采用ROC曲線評(píng)價(jià)獨(dú)立預(yù)測(cè)因素的診斷效能。結(jié)果影像特征提取得到396個(gè)影像組學(xué)特征,經(jīng)降維最終得到與鑒別肺非浸潤(rùn)腺癌與浸潤(rùn)腺癌最相關(guān)的參數(shù)3個(gè),建模后驗(yàn)證Logistic回歸模型示其診斷準(zhǔn)確率為83.30%,敏感度及特異度分別為77.80%、91.70%。結(jié)論 CT圖像紋理分析可有效鑒別表現(xiàn)為磨玻璃密度結(jié)節(jié)肺腺癌的浸潤(rùn)性。
[Abstract]:Objective to evaluate the value of CT texture analysis in differential diagnosis of lung adenocarcinoma with ground-glass density nodules. Methods 100 cases of lung adenocarcinoma (56 cases of invasive adenocarcinoma and 44 cases of non-invasive adenocarcinoma) were examined by CT in our hospital and proved by pathology. 69 cases were randomly selected as training group and 31 cases as validation group. Using A.K. (Analysis-Kinetics) analysis software for image feature extraction, Kruskal-Wallis nonparametric test and Spearman correlation analysis for feature dimensionality reduction, using R language package "GLM" function to establish Logistic regression model; The regression model was tested by cross-validation method. The ROC curve was used to evaluate the diagnostic effectiveness of independent predictive factors. Results three hundred and ninety-six imaging features were obtained by feature extraction. The most relevant parameters for differentiating noninvasive and infiltrating adenocarcinoma of lung were obtained by dimensionality reduction. The diagnostic accuracy of Logistic regression model was 83.30% after modeling. The sensitivity and specificity were 77.80 and 91.70, respectively. Conclusion texture analysis of CT images can effectively distinguish the infiltrative features of lung adenocarcinoma with ground-glass density nodules.
【作者單位】： 中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院放射科;GE醫(yī)療;
【基金】：公益性行業(yè)科研專(zhuān)項(xiàng)(201402013) 國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金(81301222) 遼寧省科技廳項(xiàng)目(2012020073-302)
【分類(lèi)號(hào)】：R730.44;R734.2

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本文編號(hào)：2403669