基于AI数据分析对不典型肺结核误诊为周围型肺癌的临床研究

• 作者: 段慧 韩丹 康绍磊 李德艳 张正华
• 来源期刊: 临床放射学杂志
• 关键词: 人工智能 肺结核 肺癌 体层摄影术 计算机辅助
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 胸部影像学
• 页码范围: 1312-1315
• 页数: 4页
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨基于人工智能(AI)多参数数据对不典型肺结核误诊为周围型肺癌病例分析临床诊断价值.方法 回顾性分析经病理学证实的64例肺结核影像诊断误诊为周围型肺癌和107例周围型肺癌患者的CT平扫图像,比较两组间AI量化各参数的差异,对有统计学差异的参数进行受试者工作特征(ROC)曲线分析.结果 两组间的性别分布存在统计学差异,肺癌组女性的发病率较高(65/107),结核组男性发病率较高(44/64).CT最大值、CT最小值、CT平均值、最大面积、表面积、3D长径、峰度、偏度、紧凑度、球形度等组间比较有统计学意义,Z值为-4.89、-2.67、-3.97、-2.10、-2.39、-2.65、-3.19、-3.31、-2.48-2.60(P ＜0.05).各参数行ROC曲线分析,CT最大值、CT平均值鉴别肺结核及肺癌的曲线下面积为0.724及0.682.结论 当遇到较难鉴别的病例时,可参考AI参数的CT最大值和CT平均值进行鉴别,当CT最大值和平均值较大时,偏向于结核的诊断,而两值较小时,更偏向于诊断肺癌.