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人工智能及其三维特征对肺磨玻璃结节良恶性诊断的应用价值
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作者 张代义 杨雪娇 +3 位作者 施斐 吴琼 李桢允 浦剑虹 《医学影像学杂志》 2024年第12期61-64,共4页
目的探讨人工智能(AI)三维重建及其描述的肺部结节特征对肺磨玻璃结节良恶性诊断的价值。方法选取于本院经低剂量CT(LDCT)发现的肺部结节并经手术及病理明确诊断的肺磨玻璃结节(GGN)患者187例,以病理结果作为金标准,分析AI三维特征与肺... 目的探讨人工智能(AI)三维重建及其描述的肺部结节特征对肺磨玻璃结节良恶性诊断的价值。方法选取于本院经低剂量CT(LDCT)发现的肺部结节并经手术及病理明确诊断的肺磨玻璃结节(GGN)患者187例,以病理结果作为金标准,分析AI三维特征与肺GGN良恶性的关系,对比AI及LDCT对恶性GGN的诊断效能。结果与良性GGN组相比,恶性GGN组平均CT值更低,微血管穿行、分叶、毛刺等比例更大,而恶性GGN组直径偏小,胸膜增厚比例偏少,差异有统计学意义(P<0.05)。多因素logistic回归分析显示:毛刺(OR=12.754,95%CI:4.137~39.314,P<0.001)、微血管穿行(OR=3.447,95%CI:1.245~9.541,P=0.017)是预测恶性GGN的独立危险因素。AI对恶性GGN诊断的约登指数为0.472,高于LDCT的0.031,且AI诊断的灵敏度、阳性预测值和阴性预测值分别为92.41%、87.58%和67.65%,LDCT诊断的灵敏度、阳性预测值和阴性预测值分别为31.72%、79.31%和23.26%,LDCT显著低于AI诊断,差异均有统计学意义(P<0.05)。但两种检查方法的特异度之间差异无统计学意义(P>0.05)。结论AI诊断肺恶性GGN的效能优于LDCT,可以作为临床医师筛查肺结节的有力助手,具有一定的临床诊断意义。 展开更多
关键词 人工智能 磨玻璃结节 三维特征 体层摄影术 X线计算机
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