良、恶性肺磨玻璃结节的CT鉴别诊断:形态学特征和CT纹理分析的对比研究及联合应用
目的 本研究通过CT形态学特征、CT纹理分析探讨其对肺良、恶性磨玻璃结节(GGN)的诊断价值及诊断效能.方法 采用回顾性分析方法,搜集180例经本院手术切除并取得病理结果的肺部GGN患者.根据病理结果分为两组(良性组76例,恶性组104例).将患者术前CT图像数据分别导入技术软件得到肺结节形态学及CT纹理分析参数结果,比较这两种分析参数的定性和定量结果,并基于肺结节形态学、CT纹理分析参数建立二元Logistic回归模型,采用受试者工作特征曲线(ROC)比较两种模型以及联合模型对良、恶性肺结节的诊断效能.结果 肺结节形态学显示长径(cm)、短径(cm)、平均径(cm)、体积(mm3)、实性部分占位(％)、最大CT值(HU)、最小CT值(HU)、平均CT值(HU)、分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征,良、恶性组间比较有统计学差异(P＜0.05);经CT纹理分析及组间比较共合计获得36个有意义参数(P＜0.05);二元Logistic回归分析显示:肺结节形态学的分叶征、毛刺征,CT纹理分析的正像素平均值(MPP)、容积计数(Volume Count)、相关性(correlation)、表面积(SurfaceAr-ea)(P＜0.05),有助于肺部GGN良、恶性的诊断;肺结节形态学与CT纹理分析的联合模型,较肺结节形态学模型、CT纹理分析模型具有更高的诊断效能[曲线下面积(AUC)0.911 vs.0.824,P＜0.05;AUC 0.911 vs.0.830,P＜0.05].结论 肺结节形态学、CT纹理分析对肺良恶性磨玻璃结节的鉴别诊断具有一定价值,其联合模型具有更高的诊断效能.
肺腺癌、磨玻璃结节、形态学、体层摄影术、X线计算机、纹理分析
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R734.2;R814.42;R563
2022-05-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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628-634
