基于CT影像组学对实性肺结节鉴别诊断的价值

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目的基于CT影像组学从二维、三维两个角度分别构建实性肺结节良恶性鉴别诊断预测模型,探讨实性肺结节定性诊断依据及两种预测模型的诊断效能。方法回顾性分析我院2019年3月-2022年11月经手术、穿刺或临床随访证实的231例患者CT影像资料,共计收集231个实性肺结节。将影像图像上传到Infer Scholar软件,用软件分别从二维和三维2个角度对病灶轮廓进行勾画并提取对应的影像组学特征,用套索回归分析对特征进行降维和选择。将入组病人以7:3的比例随机混淆分配,分成训练集和测试集,在训练集中分别构建预测模型Ⅰ(二维角度)、预测模型Ⅱ(三维角度),之后以测试集来进行验证。利用ROC曲线下面积AUC、灵敏度、特异度等指标来评价预测模型的诊断价值;用DCA评价预测模型的诊断准确性和临床效用。结果良性肺结节的病理类型包括错构瘤、炎性结节、囊肿;恶性肺结节的病理类型包括腺癌、鳞癌、腺鳞癌、大细胞癌、小细胞癌等。两组患者的性别差异不具有统计学意义(χ~2=0.013,P=0.909);两组患者的年龄差异具有统计学意义(t=-6.323,P=0.000)。通过软件分别提取到919、1746个影像组学特征,经过降维和筛选,获得12、20个最优特征来构建预测模型Ⅰ和预测模型Ⅱ。训练集中模型Ⅰ的AUC、准确率分别为0.97(95%CI:0.95~0.99)、90.7%;模型Ⅱ的AUC、准确率分别为0.98(95%CI:0.96~0.99)、92.0%。测试集中模型Ⅰ的AUC、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率分别为0.94(95%CI:0.87~0.98)、83.9%、89.5%、86.7%、87.2%、87.0%;测试集中模型Ⅱ的AUC、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率分别为0.97(95%CI:0.94~0.99)、75.9%、97.5%、95.7%、84.8%、88.4%。DCA显示当阈值为0.01~0.99时,影像组学模型预测效能较好,临床应用价值较高。结论基于CT影像组学构建的预测模型Ⅰ(二维)和预测模型Ⅱ(三维)对于鉴别实性肺结节具有较高的诊断价值;且预测模型Ⅱ(三维)的诊断效能优于预测模型Ⅰ(二维)。
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