文献类型：期刊文章

作　　者：王晓华[1] 陈卉[2] 马大庆[1] 高培毅[3] 周新华[4]

机构地区：[1]首都医科大学附属北京友谊医院放射科 [2]首都医科大学生物医学工程学院 [3]首都医科大学北京市神经外科研究所神经影像中心 [4]北京结核病院胸部肿瘤研究所放射科

出　　处：《中华放射学杂志》

基　　金：北京市自然科学基金(7062020);首都医科大学基础临床合作基金(2003JL03)

年　　份：2006

卷　　号：40

期　　号：4

起止页码：377-382

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CAS、CSCD、CSCD2011_2012、EMBASE、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的将人工神经网络理论应用于孤立性肺结节(SPN)的CT诊断研究,建立一种全新的模式判别方法,用于高分辨率CT(HRCT)或薄层CT上良恶性结节的鉴别。方法搜集经手术或穿刺病理证实的SPN 200例(原发性肺癌135例,良性结节65例),分析3项临床指标(年龄、性别及是否有痰中带血丝)和9项HRCT或薄层CT指标(部位、长径、短径、轮廓形态、毛刺、晕征、气腔密度影、结节与周围血管及胸膜的关系)。采用完全随机法从中选择140例样本作为训练集,建立人工神经网络(BP网络)诊断模型,并与软件SPSS分析处理的Logistic回归模型作比较。结果BP神经网络对所有样本的诊断符合率为98.0%(196/200),高于Logistic回归模型的符合率(86.0%,172/200)(P<0.001);ROC曲线下面积分别为0.996±0.004和0.936±0.017,差异有统计学意义(P<0.001)。结论结合神经网络理论,利用HRCT和薄层CT鉴别诊断SPN的良恶性很可能成为一种实用而可靠的临床诊断手段。

关 键 词：肺硬币病变  神经网络 体层摄影术 X线计算机 鉴别诊断  

分 类 号：R816.4]