典型文献
基于人工智能CT定量参数预测肺磨玻璃密度结节侵袭性的研究
文献摘要：
目的:探讨CT结合联影人工智能(Artificial Intelligence,AI)辅助诊断系统量化分析肺磨玻璃密度结节(Ground-Glass Nodule,GGN)侵袭性的诊断价值.方法:回顾性收集2021年5月～2022年5月本院经手术病理证实的CT表现为GGN的肺腺癌患者115例.将AAH、AIS及MIA纳入浸润前病变A组;将IAC纳入浸润性病变B组.利用联影AI系统自动测量术前胸部CT数据,包括肺结节的径线(最大横截面长径、短径、平均直径),体积、CT值(平均CT值、最大CT值、最小CT值).采用ROC曲线进行分析,寻求诊断病变是否浸润的最佳临界值.同时行Logistic回归分析,确定与病变浸润性相关的独立危险因素.结果:GGN的年龄、性别、径线、体积及C T值的差异,均有统计学意义(P均<0.05).其中B组的年龄、最大截面长径、短径、平均直径、体积、平均CT值均大于A组.通过ROC曲线对测量数据进行了统计,得到了最大断面长径、短径、平均直径、体积和最大CT值.Logistic回归分析显示,平均直径和最大CT值是GGN为浸润性病变的独立危险因素,根据Logistic逐步回归的概率对ROC进行了统计,AUC为0.888(P<0.001).ROC曲线表明平均直径7.75mm,最大CT值127HU是GGN为浸润性病变的独立危险因素.结论:基于联影AI辅助诊断系统获得的三维定量参数,包括结节大小、体积、最大CT值,有助于预测早期肺腺癌的病理分级.
文献关键词：
人工智能;肺磨玻璃密度结节;体层摄影术;肿瘤浸润;病理学
中图分类号：
作者姓名：
林冲;王福南;谢安杰;郭屹
作者机构：
复旦大学附属中山医院厦门医院放射科 福建厦门 361000
文献出处：
引用格式：
[1]林冲;王福南;谢安杰;郭屹-.基于人工智能CT定量参数预测肺磨玻璃密度结节侵袭性的研究)[J].中国医疗器械信息,2022(23):62-65
A类：
肺磨玻璃密度结节,127HU
B类：
定量参数,参数预测,侵袭性,影人,Artificial,Intelligence,辅助诊断系统,Ground,Glass,Nodule,GGN,诊断价值,本院,经手,手术病理,肺腺癌患者,AAH,AIS,MIA,浸润前病变,IAC,浸润性,性病变,自动测量,测量术,前胸,胸部,肺结节,径线,横截面,长径,平均直径,求诊,最佳临界值,时行,大截面,测量数据,大断面,逐步回归,75mm,早期肺腺癌,病理分级,体层摄影术,肿瘤浸润
AB值：
0.332678
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