孤立性肺小结节良恶性判别的初步定量研究
目的 定量分析孤立性肺小结节(≤2 cm)影像征象、临床资料与病理的关系,构建并验证相关多重线性回归方程模型,将该模型与国内李运模型、杨娟模型、国外Mayo模型以及VA模型进行比较.方法 回顾性分析经手术病理证实的107例(A组)孤立性肺小结节CT征象、患者年龄及性别,根据病理结果分为良、恶性组,建立恶性组、良性组及总体组的多重线性回归方程模型,预测结节病理直径并判别良恶性,另外搜集65例(B组)资料验证本文模型并与4个模型进行比较.结果 方程模型分别为:Y(总)=0.156-0.005 ×X1 +0.007 ×X2 +0.826×X3 +0.214 ×X4-0.019 ×X5-0.007 ×X6-0.019 ×X7-0.087 ×X8-0.017 ×X9 +0.025 ×X10o Y(恶)=0.235-0.005 ×X1-0.019 ×X2 +0.821 ×X3 +0.133 ×X4-0.017 ×X5 +0.064×X6-0.014 ×X7-0.089×X8-0.029×X9;Y(良)=0.168-0.002×X1-0.026×X2+0.797 ×X3 +0.216 ×X4-0.1 ×X5-0.109 ×X6-0.007 ×X7-0.088 ×X8 +0.134×X9-0.064 ×X10.良、恶性病例中肺小结节实际病理直径的95％可信区间分别为(1.160,1.407)、(1.040,1.268).总体模型、恶性模型、良性模型、实际病理结果及验证组的模型预测曲线下面积(AUC)分别为0.684±0.083、0.730±0.078、0.645±0.084、0.699 ±0.07、0.673±0.077.良性模型检验结果变量无统计学意义(P＞0.05),而总体模型、恶性模型、实际病理结果及模型预测的检验结果变量均有统计学意义(P＜0.05).利用B组数据验证本文模型的AUC为0.673±0.077,李运模型的AUC为0.787±0.062,杨娟模型的AUC为0.589±0.078,Mayo模型的AUC为0.723±0.067,VA模型的AUC为0.638±0.075.本研究模型的AUC值与4个模型的AUC值差异存在统计学意义(P＜0.05).结论 肺小结节的影像测量直径、密度、分叶征、毛刺征、空泡征或支气管充气征、胸膜凹陷征、血管集束征、钙化征及患者年龄、性别是数学预测模型方程判断其良、恶性的独立相关因素,其中恶性结节数学预测模型的准确性较高,总体模型次之,本研究模型比国内李运模型、杨娟模型、国外Mayo模型以及VA模型在影像征象方面更有优势,具有较好的临床应用价值.
定量分析、孤立性肺小结节、影像征象、数学模型方程
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R734.2;R814.42;R563
2019-12-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
1847-1851
