【摘 要】
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目的 探讨基于CT定量参数的人工神经网络(ANN)模型对支气管扩张症患者咯血风险预测的能力.方法 回顾性分析387例支气管扩张症患者,根据有无咯血分为两组.比较两组的人口学资
【机 构】
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712000 陕西中医药大学附属医院医学影像科;710061 西安交通大学医学院第一附属医院医学影像科
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目的 探讨基于CT定量参数的人工神经网络(ANN)模型对支气管扩张症患者咯血风险预测的能力.方法 回顾性分析387例支气管扩张症患者,根据有无咯血分为两组.比较两组的人口学资料、症状、病史和CT资料.计算机辅助诊断获得扩张支气管管壁面积、壁面积百分率、气道内外径、支气管周围单位面积血管数、血管断面面积和扩张程度等定量指标.扩张程度定义为测量点与上一代支气管直径的差值.采用SPSS 22.0 ANN模型,以咯血为输出量,CT定量参数及临床特征为输入量,预测咯血概率.利用受试者工作特征曲线(ROC)评价模型的预测咯血的能力.结果 吸烟史和扩张支气管的CT定量测量值在两组间有显著性差异.包含所选特征的ANN模型对咯血预测准确率为97％,曲线下面积为0.903.结论 基于CT定量的ANN模型对支气管扩张患者咯血风险预测具有临床应用价值.
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