文献类型：期刊文章

作　　者：刘礼健[1,2] 赖兰金[1,3] 刘周[2] 潘海燕[2] 罗德红[2] 薛兴奎[3] 汪丽娅[1,3]

LIU Lijian;LAI Lanjin;LIU Zhou;PAN Haiyan;LUO Dehong;XUE Xingkui;WANG Liya(Department of Radiology,the First Affiliated Hospital of Nanchang University,Nanchang330000;Department of Radiology,Cancer Hospital Chinese Academy of Medical Sciences,Shenzgen Center,Shenzhen 518116,China;Central Laboratory,Longhua People's Hospital,Southern Mdeical University,Shenzhen 518109)

机构地区：[1]南昌大学第一附属医院影像科,江西南昌330000 [2]中国医学科学院肿瘤医院深圳医院放射科,广东深圳518116 [3]南方医科大学附属龙华人民医院中心实验室,广东深圳518109

出　　处：《实用放射学杂志》

基　　金：深圳市龙华区科技创新资金项目(20160831A0410020).

年　　份：2021

卷　　号：37

期　　号：1

起止页码：42-46

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、IC、JST、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：目的探讨深度学习计算机辅助诊断(DLGCAD)系统和多层螺旋CT(MSCT)常见征象对肺磨玻璃结节(GGN)的定性诊断价值.方法选取128例患者的167个肺GGN,按病理将结节分为恶性组及良性组:恶性组共153个GGN,包括浸润性腺癌(IAC)(n=99)、微浸润腺癌(MIA)(n=13)、原位癌(AIS)(n=22)、非典型腺瘤样增生(AAH)(n=19);良性组共14个GGN,均为炎性结节.所有病例均行MSCT检查后,分别经DLGCAD系统和人工阅片对GGN进行分析,采用DLGCAD系统恶性风险预测值及人工阅片基于肺GGN的位置、大小、形态、密度、瘤肺界面、分叶征、毛刺征、空泡征、血管集束征、胸膜凹陷征等征象评判.运用统计学方法对比分析DLGCAD系统与人工阅片对结节良恶性的诊断效能,用Logistic回归对MSCT常见征象综合分析,绘制受试者工作特征(ROC)曲线评估诊断效能.结果DLGCAD系统和人工阅片对肺GGN良恶性诊断的病理符合率分别为83.83%(140/167)、89.22%(149/167).2组GGN在大小(P<0.001)、形态(P=0.012)、分叶征(P<0.001)、血管集束征(P=0.003)均有统计学差异,而在位置(P=0.061)、密度(P=0.572)、瘤肺界面(P=0.964)、毛刺征(P=0.076)、空泡征(P=0.549)、胸膜凹陷征(P=0.130)无统计学差异.结论DLGCAD系统对肺GGN诊断正确率低于人工阅片,目前的DLGCAD系统对肺GGN的定性诊断有一定的局限性.人工阅片基于MSCT常见征象对肺GGN的良恶性鉴别具有较好的诊断价值,尤其是结节的大小、形态、分叶征、血管集束征对其定性诊断价值更高.

关 键 词：深度学习  计算机辅助诊断 肺  磨玻璃结节  

分 类 号：R814.42] R563]