CT的形态学征象联合影像组学特征诊断模型在肺结节诊断中的应用

• 作者: 刘冬冬 武志峰 鄂林宁 王荣华
• 来源期刊: 医学影像学杂志
• 关键词: 肺结节 体层摄影术 X线计算机 影像组学 列线图
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 论著|Articles
• 页码范围: 229-233
• 页数: 5页
• 分类号: R734.2|R814.42
• 语种: 中文

摘要

目的 结合肺结节CT形态学征像与影像组学特征建立联合诊断模型,期望提高孤立性肺结节的诊断准确性.方法 选取2012年2月～2019年1月206例肺实性结节(直径≤2cm)的CT图像.由两名医师独立进行形态学征像评估,并诊断结节良恶性,使用PyRadiomics开源软件提取、筛选定量影像组学特征,采用逻辑回归建立影像组学模型,并融合形态学征像建立联合诊断模型,采用受试者操作特征(ROC)曲线评价模型诊断效能,并与人工诊断结果进行比较.结果 结节的血管集束、支气管截断、毛刺、分叶、胸膜牵拉、空泡征及充气支气管征在恶性结节中的检出率高,与良性结节之间的差异有统计学意义(P＜0.05);结节越小,各种CT征像检出率越低.两位医师对肺结节征像识别一致性存在差异,高年资医师诊断效能明显高于低年资医师,曲线下面积(AUC)分别为0.81(95％CI,0.744～0.856),0.69(95％CI,0.623～0.753).影像组学诊断模型对良恶性肺结节具有较高的鉴别诊断效能,AUC为0.86(95％CI,0.8～0.92),结合毛刺征、分叶征、胸膜牵拉征及影像组学特征建立联合诊断模型,进一步提高肺结节诊断效能,AUC为0.92(95％CI,0.87～0.96).结论 结合肺结节CT形态学征像及影像组学特征建立的联合诊断模型,在肺结节良恶性鉴别诊断中有较高的应用价值.