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人工智能肺部结节辅助诊疗系统预测肺结节的良恶性及浸润情况
人工智能肺部结节辅助诊疗系统预测肺结节的良恶性及浸润情况
作者:
曹孟昆
姜杰
朱晓雷
李宁
王剑翁
林俊峰
刘鸿鸣
邓城庆
蔡夕倩
耿国军
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
人工智能
肺结节
体积倍增时间
浸润性腺癌
肿瘤
摘要:
目的 评价人工智能肺部结节辅助诊疗系统鉴别肺结节良恶性及浸润程度的效能.方法 回顾性分析2019年1月至2020年8月厦门大学附属第一医院收治的87例肺结节患者的临床资料,其中男33例(37.9%),平均年龄(55.1±10.4)岁;女54例(62.1%),平均年龄(54.5±14.1)岁.共纳入90枚结节,将结节分为恶性肿瘤组(80枚)和良性病变组(10枚),其中恶性肿瘤组又分为浸润性腺癌组(60枚)和非浸润性腺癌组(20枚).比较各组的恶性概率和倍增时间等信息,分析其对结节的良恶性及浸润程度的预测能力.结果 恶性肿瘤组与良性病变组恶性概率差异有统计学意义,且恶性概率可以较好地区分出恶性结节与良性病变(87.2%±9.1%vs.28.8%±29.0%,P=0.000),受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)为0.949.良性病变组结节最大径显著大于恶性肿瘤组[(1.270±0.481)cm vs.(0.990±0.361)cm,P=0.026];良性病变的倍增时间明显长于恶性结节[(1 083.600±258.180)dvs.(527.025±173.176)d,P=0.000],AUC 为0.975.对比浸润性腺癌组与非浸润性腺癌组发现,浸润性腺癌组结节最大径大于非浸润性腺癌组的最大径,且差异有统计学意义[(1.350±0.355)cm vs.(0.863±0.271)cm,P=0.000];两组间恶性概率差异无统计学意义(89.7%±5.7%vs.86.4%±9.9%,P=0.082),AUC为0.630.浸润性腺癌组倍增时间明显较非浸润性腺癌组短[(392.200±138.050)d vs.(571.967±160.633)d,P=0.000],AUC为0.829.结论 基于人工智能的肺部结节辅助诊疗系统得出的肺结节恶性概率和倍增时间,可用于辅助鉴定术前肺结节的良恶性及评估浸润情况.
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属性预测模型
肺结节
分类
肺良恶性结节的CT表现分析
肺结节
体层摄影术,X线计算机
恶性
孤立型肺结节术前良恶性预测模型的建立
肺癌
肺磨玻璃结节
预测模型
诊断
内容分析
文献信息
引文网络
相关学者/机构
相关基金
期刊文献
内容分析
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关键词热度
相关文献总数
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文献信息
篇名
人工智能肺部结节辅助诊疗系统预测肺结节的良恶性及浸润情况
来源期刊
中国胸心血管外科临床杂志
学科
关键词
人工智能
肺结节
体积倍增时间
浸润性腺癌
肿瘤
年,卷(期)
2021,(3)
所属期刊栏目
人工智能|Artificial Intelligence
研究方向
页码范围
283-287
页数
5页
分类号
字数
语种
中文
DOI
10.7507/1007-4848.202101020
五维指标
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
人工智能
肺结节
体积倍增时间
浸润性腺癌
肿瘤
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国胸心血管外科临床杂志
主办单位:
四川大学华西医院
出版周期:
月刊
ISSN:
1007-4848
CN:
51-1492/R
开本:
大16开
出版地:
成都市国学巷37号
邮发代号:
62-126
创刊时间:
1994
语种:
chi
出版文献量(篇)
4865
总下载数(次)
5
总被引数(次)
25269
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