【摘 要】
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目的:探讨CT影像纹理分析鉴别诊断肺磨玻璃样小结节良恶性的价值.方法:选取113例患者共115个肺磨玻璃样小结节,将CT影像导入MaZda 4.6软件中,手动勾画病变的感兴趣区域(ROI),分别通过交互信息(MI)、分类错误概率联合平均相关系数(POE +ACC)、Fisher系数及3种方法联合(Fisher+ POE+ACC+ MI)选择最具鉴别价值的纹理特征参数,并构建人工神经网络(ANN)模型.以病理结果作为金标准,对比分析CT影像纹理分析和影像医师评估的误判率.结果:对于肺磨玻璃样小结节,MaZd
【机 构】
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淮安市肿瘤医院CT室,江苏淮安223200
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目的:探讨CT影像纹理分析鉴别诊断肺磨玻璃样小结节良恶性的价值.方法:选取113例患者共115个肺磨玻璃样小结节,将CT影像导入MaZda 4.6软件中,手动勾画病变的感兴趣区域(ROI),分别通过交互信息(MI)、分类错误概率联合平均相关系数(POE +ACC)、Fisher系数及3种方法联合(Fisher+ POE+ACC+ MI)选择最具鉴别价值的纹理特征参数,并构建人工神经网络(ANN)模型.以病理结果作为金标准,对比分析CT影像纹理分析和影像医师评估的误判率.结果:对于肺磨玻璃样小结节,MaZda软件提取的30组纹理参数中共10组差异具有统计学意义,其中MI 2组,POE+ACC和Fisher系数均为4组.采用MI方法进行纹理分析的总误判率为45.22% (52/115),POE+ACC为34.78% (40/115),Fisher系数为37.39%(43/115),3种方法联合为14.78%(17/115),影像医师的误判率为45.22% (52/115),其中3种方法联合的误判率最低.同时,影像医师对恶性微小病变的误判率明显高于良性微小病变(P<0.05).结论:CT影像纹理分析可用于鉴别诊断肺磨玻璃样小结节的良恶性.
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