Bayes分析在孤立性肺结节CT诊断中的应用

• 作者: 刘进康 周晖 周漠玲 李文政 熊曾 陈伟 龙学颖
• 来源期刊: 实用放射学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 孤立性肺结节 肺 体层摄影术,X线计算机 Bayes理论
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 胸部放射学
• 页码范围: 646-649,743
• 页数: 5页
• 分类号: R563|R814.42
• 字数: 4232字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-1671.2009.05.012

摘要

目的 探讨Bayes分析在孤立性肺结节(SPN)CT定性诊断中的价值.方法 利用Bayes分析从352例SPN训练集中得到恶性SPN的验前比及各临床和CT表现的似然比,求出各SPN的恶性概率.并前瞻性的在132例SPN测试集中予以检验.结果 根据似然比的高低得出,较能提示恶性SPN的特征为空泡征、短毛刺、深分叶等,较能提示良性SPN的特征为良性钙化模式、强化值＜20 HU、"多边形"轮廓等;Bayes分析诊断测试集SPN的敏感度、特异度、符合率、阳性预测值及阴性预测值分别为88.5%、85.9%、87.1%、84.4%、89.7%,其诊断符合率与高年资甲、乙医生常规阅片比较无统计学差异(P均＞0.05),但高于低年资丙、丁医生(P均＜0.05).对于非转移瘤SPN的诊断,Bayes分析的ROC曲线下面积(AZ)为0.957,大于高年资医生组(AZ＝0.886,P＝0.003)和低年资医生组(AZ＝0.845,P＝0.000).结论 SPN相关的各临床和CT表现的似然比可以用来指导日常阅片;Bayes分析是一个有效的诊断辅助工具,可以提高医生鉴别SPN良恶性的能力,尤其对低年资医生的帮助较大.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈伟	中南大学湘雅医院放射科	149	828	15.0	20.0
2	李文政	中南大学湘雅医院放射科	53	275	9.0	13.0
3	刘进康	中南大学湘雅医院放射科	72	561	13.0	18.0
4	熊曾	中南大学湘雅医院放射科	57	471	12.0	18.0
5	龙学颖	中南大学湘雅医院放射科	52	335	9.0	16.0
6	周漠玲	中南大学湘雅医院放射科	20	273	12.0	16.0
7	周晖	中南大学湘雅医院放射科	40	343	12.0	17.0