【摘 要】
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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
【机 构】
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233004 蚌埠医学院第一附属医院放射科;233004蚌埠,安徽省呼吸系统疾病(肿瘤)临床医学研究中心;100089 北京医准智能科技有限公司;310000杭州,浙江省立同德医院放射科;233004
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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.
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