【摘 要】
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目的 分析基于深度学习的人工智能辅助诊断系统对直径≤3 cm肺腺癌病理分类的应用价值,并评估其预测表现.方法 回顾性分析713例经病理证实且病灶直径≤3 cm的肺腺癌患者的CT
【机 构】
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安徽医科大学附属省立医院影像科,安徽 合肥,230001
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目的 分析基于深度学习的人工智能辅助诊断系统对直径≤3 cm肺腺癌病理分类的应用价值,并评估其预测表现.方法 回顾性分析713例经病理证实且病灶直径≤3 cm的肺腺癌患者的CT图像,按照2︰1的比例随机分为训练组和验证组,训练深度学习模型并利用验证组数据测试该模型.按照病理类型分为浸润前病变[非腺瘤样增生(AAH)及原位腺癌(AIS)]、微浸润腺癌(MIA)及浸润性腺癌(IAC)3组,分析验证组病灶的形态学征象,并自动测算出病灶的CT定量参数,按2～5级评分对肺腺癌病理类型进行预测,比较各组间参数差异.结果 在模型判断的CT定量参数中,3组间三维最大长短径、体积、最大CT值、平均CT值及预测得分差异均有统计学意义(P<0.05);形态学征象中,分叶征、毛刺征、血管集束征、胸膜凹陷征差异均有统计学意义(P3.5分作为诊断浸润性病变的临界点,AUC=0.873,诊断敏感度81.9％,特异度84.4％.结论 基于深度学习的人工智能辅助诊断系统对鉴别≤3 cm肺腺癌的病理类型具有一定预测价值,具有较好的可重复性,可有效提高肺腺癌病理分类的准确性.
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