CT纹理分析技术鉴别良恶性孤立性肺结节 |
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作者姓名: | 张娜 鄂林宁 吴山 武志峰 |
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作者单位: | 山西医科大学研究生院, 山西 太原 030001,山西医学科学院 山西大医院影像中心CT室, 山西 太原 030032,山西医学科学院 山西大医院影像中心CT室, 山西 太原 030032,山西医学科学院 山西大医院影像中心CT室, 山西 太原 030032 |
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基金项目: | 山西省自然科学基金(201701D121151)。 |
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摘 要: | 目的 探讨CT纹理分析技术鉴别诊断良恶性孤立性肺结节(SPN)的应用价值。方法 对97例SPN患者(恶性组54例,良性组43例)行胸部CT平扫,测量结节CT值及最大径。采用MaZda软件对肺结节进行CT纹理分析,获得纹理特征参数(熵、熵和、熵差、对比度、相关及均和)。比较2组CT值、最大径及各纹理特征参数。对差异有统计学意义的纹理参数及其不同组合建立ROC曲线,计算AUC,确定阈值,评价各参数及其不同组合鉴别诊断良恶性SPN的特异度及敏感度;比较各参数组合之间AUC的差异。结果 良恶性SPN最大径、CT值的差异均无统计学意义(t=-0.98、1.16,P=0.079、0.087)。良性组SPN纹理特征参数熵、熵和、熵差值均低于恶性组(P均<0.05),2组对比度、相关、均和的差异均无统计学意义(P均>0.05)。纹理特征参数熵、熵和、熵差鉴别诊断良恶性SPN的效能均较高(AUC均>0.700);熵、熵和、熵差的阈值分别为1.564、1.212、0.987时,敏感度分别为72.70%、88.40%、63.60%。上述纹理特征参数的不同组合鉴别诊断良恶性SPN的效能均较高(AUC均>0.800),各组合间AUC的差异均无统计学意义(P均>0.05)。结论 基于CT平扫的纹理分析技术有助于鉴别良恶性SPN。
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关 键 词: | 孤立性肺结节 肿瘤异质性 体层摄影术,X线计算机 纹理分析 |
收稿时间: | 2017-12-07 |
修稿时间: | 2018-05-02 |
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