【摘 要】
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目的 利用人工神经网络(ANN)理论,建立一种全新的模式判别方法用于薄层CT上原发良恶性孤立性肺结节(SPN)的鉴别,并探讨其诊断价值及对不同级别医师的辅助诊断作用.方法 收集
【机 构】
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北京大学第三医院超声科,北京,100083
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目的 利用人工神经网络(ANN)理论,建立一种全新的模式判别方法用于薄层CT上原发良恶性孤立性肺结节(SPN)的鉴别,并探讨其诊断价值及对不同级别医师的辅助诊断作用.方法 收集经手术或穿刺活检病理证实的SPN 200例(周围型小肺癌 135例,良性结节65例),观察3项临床指标和9项薄层CT指标,并对定性指标进行量化.从中随机选择70%左右的样本(140例)作为训练集,建立ANN诊断模型,并与社会科学统计软件(SPSS)分析处理的Logistic回归模型作比较,计算两种模型对所有样本诊断的正确率和ROC曲线下面积.利用训练好的ANN模型对另外60例样本进行测试,分析初、中、高三级放射科医师使用ANN模型前后的ROC曲线下面积.结果 ANN模型诊断的正确率为98.0%,高于Logistic回归模型的正确率86.0%(P
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