文献类型：期刊文章

作　　者：谭培兰[1] 张晓林[2] 柏辉[1] 谢檣[1]

TAN Peilan;ZHANG Xiaolin;BO Hui;XIE Qiang(Department of Imaging,Sichuan Electrical Power Hospital,Chengdu 610021,Sichuan,China;Department of Radiology,363 Hospital,Chengdu 610041,Sichuan,China)

机构地区：[1]四川电力医院医学影像科,成都610021 [2]三六三医院放射科,成都6100410

出　　处：《癌症进展》

年　　份：2019

卷　　号：17

期　　号：16

起止页码：1946-1948

语　　种：中文

收录情况：JST、普通刊

摘　　要：目的分析计算机辅助CT图像特征在磨玻璃结节(GGN)早期肺癌诊断中的应用价值。方法收集128例肺结节患者的131个肺结节标本,均经手术切除或穿刺活检病理证实为纯磨玻璃结节(pGGN),另经计算机辅助CT获取有效的121个肺结节图像纹理特征参数,将其分为侵袭前组42例[原位腺癌(AIS)31例,非典型腺瘤样增生(AAH)11例)]以及侵袭性组79例[浸润性腺癌(IAC)43例,微浸润性腺癌(MIA)36例],并对两组患者肺结节的CT图像特征进行分析,应用计算机辅助进行分割,比较图像纹理特征参数,查找漏检原因。结果侵袭性组容积纹理特征参数中最大有效长径、体积、表面积、质量,一阶纹理特征参数中平均密度、标准偏倚以及二阶灰度共生矩阵参数中逆差矩、对比度均高于侵袭前组,二阶灰度共生矩阵参数中能量低于侵袭前组,差异均有统计学意义(P﹤0.05);两组结节一阶纹理特征参数中峰度、偏度以及二阶灰度共生矩阵参数中自相关、熵比较,差异均无统计学意义(P﹥0.05)。经计算机辅助系统检测,共有12个pGGN漏诊,多为最大径﹤5 mm或位于胸膜下及周围性的结节。结论计算机辅助CT图像特征诊断GGN早期肺癌有较好的效果,运用图像纹理分析能够较为准确地鉴别表现为pGGN的侵袭性肺癌。

关 键 词：计算机 CT图像特征  磨玻璃结节  肺癌 图像纹理

分 类 号：R734.2]