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目的:探讨基于CT平扫的纹理分析技术鉴别孤立性肺结节(SPNs)的价值。方法:回顾性分析经病理证实的138例SPNs患者的资料。其中恶性组89例,良性组49例。采用MaZda软件手动描绘结节感兴趣区(ROI)并提取其纹理特征,分别通过费希尔系数、分类错误概率联合平均相关系数、交互信息及上述3种方法联合(FPM)来选取最佳纹理参数集合。运用机器学习(主要成分分析、线性判别分析及K最邻近分类算法)及人工智能(非线性判别分析、人工神经网络)的方法对纹理特征进行分类,结果以错判率的形式表示。结果:良恶性SPNs组