能谱CT成像及其影像组学在鉴别肺部良恶性病变中的应用研究

• 作者: 徐鹤 王小雷 杨昭 李伟 王效静 刘浩 王健 谢宗玉
• 来源期刊: 临床放射学杂志
• 关键词: 能谱CT成像 影像组学 肺部良恶性病变
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 胸部影像学
• 页码范围: 1510-1515
• 页数: 6页
• 语种: 中文

摘要

目的 探究能谱CT成像及其影像组学对肺部实性病变性质的鉴别诊断效能,并与临床危险因素、CT主观征象、能谱CT定量参数对照.方法 对194例肺部实性病变的能谱CT图像进行回顾性研究,分成训练组(n=155)和验证组(n=39),基于动脉期的碘基物质图提取影像组学特征;采用"逻辑回归"分类器模型,结合碘浓度(IC)及标准化碘浓度(NIC)构建能谱CT定量参数模型,结合患者临床危险因素、CT主观征象构建临床模型,结合IC、NIC及所提取的影像组学特征构建联合模型;受试者工作特征曲线(ROC)及曲线下面积(AUC)用于评价模型的鉴别诊断效能,Delong检验用于比较模型间AUC差异是否具有统计学意义.结果 能谱CT定量参数模型由IC、NIC构成,临床模型由年龄、性别、基础病史、病灶形态、分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征、血管集束征、钙化构成;联合模型由IC、NIC与筛选出的9个影像组学特征构成;能谱CT定量参数模型、临床模型以及联合模型在训练组中的AUC分别为0.659(95％ CI:0.575 ～0.736)、0.742(95％ CI:0.663 ～0.812)、0.937(95％ CI:0.884 ～0.971),在验证组中的AUC分别为0.665(95％ CI:0.489～0.813)、0.777(95％ CI:0.608 ～0.898)、0.912(95％ CI:0.769～0.980),经过Delong检验,三种模型在训练组和验证组中的AUC差异均具有统计学意义(P＜0.05).结论 能谱CT成像及其影像组学对肺部良恶性病变具有很高的鉴别诊断能力,明显高于临床危险因素、CT主观征象及能谱CT定量参数.