孤立性肺结节良恶性判断数学预测模型的建立

目的：通过单因素和多因素分析筛选出与孤立性肺结节（solitary pulmonary nodules, SPN）恶性概率相关的临床资料,构建一种判断SPN良恶性的数学预测模型。方法：回顾性收集2000年1月至2009年9月在北京大学人民医院经手术切除并明确病理诊断的SPN患者资料共371例（A组）,其中男197例、女174例。总结患者的年龄、性别、病程、症状、吸烟史及吸烟量、既往肿瘤史、肿瘤家族史、肿瘤部位、肿瘤最大径、肿瘤有无钙化、毛刺、分叶、胸膜牵拉征、边界清楚、血管集束征、空洞共17项临床资料,通过逻辑回归分析筛选与SPN病理性质相关的独立因素,构建数学预测模型。另外收集2009年10月至2010年5月期间切除并明确病理诊断的SPN患者资料共62例（B组）以验证本模型的临床预测价值。结果：A组371例SPN中良性142例（46.9%）,229例恶性（53.1%）。单因素分析结果显示,患者年龄、吸烟史及吸烟量、肿瘤家族史、钙化、毛刺、分叶、胸膜牵拉征、边界以及肿瘤最大径在良、恶性SPN之间的差异有统计学意义。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄、直径、肿瘤家族史、毛刺、钙化、边界清楚等6项因素在良性和恶性SPN之间的差异有统计学意义（P<0.05）,是判断SPN性质的独立影响因素。建立的SPN良恶性预测数学方程为：SPN恶性预测值=e^x/(1+e^x),x=-4.496+(0.07×年龄)+(0.676×直径)+(0.736×毛刺)+(1.267×肿瘤家族史)-(1.615×钙化)-(1.408×边界),其中e为自然对数。选取截点T=0.463,利用B组数据验证该公式对SPN良、恶性判断的灵敏性为92.5%,特异性为81.8%,阳性预测值90.2%,阴性预测值85.7%。本组数学预测模型的受试者工作特征曲线下面积为0.888±0.054。结论：患者年龄、肿瘤最大径、肿瘤家族史、钙化、毛刺、边界是判断SPN良、恶性的独立相关因素,通过逻辑回归建立的数学预测模型的准确性较高,有较好的临床应用价值。     

ω-3 PUFA在肺结节患者血清中的表达及数字预测模型的建立

目的 比较ω-3多不饱和脂肪酸(ω-3 PUFA)在肺结节患者血清中表达差异,探究肺结节良恶性独立危险因素,制订良恶性概率预测模型。方法 选择2018年1月至2021年12月四川省内江市第一人民医院胸心外科收治的病理明确的肺结节患者294例,将患者简单随机抽样分为建模组(201例)和验证组(93例)。比较建模组良恶性肺结节患者血清中ω-3 PUFA的表达差异。单因素、多因素分析恶性肺结节的影响因素,建立诊断预测模型并对预测模型进行验证。结果 建模组肺结节良性和恶性患者在ω-3 PUFA、病灶直径、肿瘤实性成分直径比值(CTR)、短毛刺、血管征、胸膜牵拉比较,差异有统计学意义(P<0.05)。logistic回归结果显示,ω-3 PUFA、CTR、短毛刺、血管征、胸膜牵拉是判断肺结节良恶性的独立影响因素(P<0.05)。建立预测模型：P=e^x/(1+e^x)。X=-5.020+(0.042×ω-3 PUFA阳性)+(1.613×CTR)+(1.185×短毛刺)+(1.081×胸膜牵拉)+(0.936×血管征)。本研究模型受试者换作特征...     

孤立性肺结节78例诊断分析

目的 通过胸部螺旋CT影像学表现、孤立性肺结节(SPN)的直径、血肿瘤标志物、支气管镜检查等方面对SPN患者的诊断分析,为鉴别SPN的良、恶性提供临床依据.方法 对78例SPN患者的胸部CT影像学表现、孤立性结节的直径、血肿瘤标志物、支气管镜检查结果进行统计分析,并与术后病理结果对比分析.结果 胸部CT影像学的一些特点如分叶征、边缘毛刺征、空泡征、支气管充气征、晕轮征、厚壁空洞、胸膜凹陷与血管聚集征是恶性SPN的特征表现,SPN的直径大小与性质有一定关系,血肿瘤标志物有助于鉴别SPN性质,支气管镜检查对于良、恶性鉴别无意义.结论 胸部CT薄层扫描,孤立性肺结节的直径,血肿瘤标志物检查联合应用对提高SPN的确诊率具有重要意义.     

孤立性肺结节影像学特征的logistic回归分析

目的采用logistic回归分析对良、恶性孤立性肺结节（SPN）的临床及影像征象进行恶性风险因素分析,以提高早期肺癌的检出率。方法回顾分析43例SPN病人的临床及影像资料,先进行单因素分析,筛选出良、恶性组差异有统计学意义的因素,代入二元logistic回归分析进行多因素分析,得出良、恶性SPN的独立影响因素。结果43例病人共43个SPN,良性组18例（41.9%）,恶性组25例（58.1%）。孤立性肺结节良恶性的单因素分析显示,病人为女性、CT影像中结节有分叶、毛刺征、血管集束征、支气管征、胸膜凹陷征和无平直边的结节恶性率较高（P < 0.05~P < 0.01）;多因素logistic回归分析结果显示,毛刺征为恶性SPN的独立危险性因素（P < 0.05）,有平直边为良性SPN的独立保护性因素（P < 0.05）。结论良、恶性SPN的各影像征象存在重叠,毛刺征为恶性SPN的独立危险因素,而有平直边为良性结节的独立保护性因素。     

肺部恶性小结节危险因素分析及恶性预测模型建立

目的 分析肺部小结节恶性病变的危险因素,并建立恶性病变的数学预测模型,探讨有效检出恶性病变的理论依据.方法 回顾性分析2017年1月至2017年6月南京市胸科医院胸外科手术治疗的100例肺部小结节患者的临床资料.收集患者的性别、年龄、肿瘤指标、以及胸部CT影像学特征等资料并进行单因素分析.采用多因素logistic回归分析筛选肺部恶性小结节的危险因素,并建立相应的数学预测模型.结果 多因素logistic回归分析提示病灶位置(OR=4.218,P=0.042)、病灶类型为磨玻璃结节(GGN)(OR=24.625,P=0.000)、病灶类型为部分实性结节(PSN)(OR=6.228,P=0.052)、血管穿行征(OR=10.646,P=0.036)、分叶征(OR=18.162,P=0.027)及毛刺征(OR=8.054,P=0.018)为肺部恶性小结节的独立危险因素.恶性预测值(P)=ez/(1+ez),Z=-2.761+(3.204×GGN)+(1.829×PSN)+(1.439×位置)+(2.086×毛刺征)+(2.899×分叶征)+(2.365×血管穿行征).根据ROC曲线,选取预测概率0.64作为良恶性判断的临界值,模型预测的准确率为87.0%,敏感性为97.4%,特异性为54.2%,阳性预测值87.1%,阴性预测值为86.7%.结论 肺部病灶位于上叶,CT影像特征表现为GGN、PSN、血管穿行征、毛刺征和分叶征的小结节,恶性概率较高.通过logistic回归建立的数学预测模型预测肺部小结节恶性概率具有较高的准确性.     

高分辨CT联合血清CEA、NSE在鉴别诊断良恶性孤立性肺结节中的应用价值

目的探讨高分辨CT(HRCT)联合血清癌胚抗原(CEA)、神经元特异性烯纯化酶(NSE)在鉴别诊断良恶性孤立性肺结节(SPN)中的应用价值。方法回顾性分析2017年10月~2018年10月于我院就诊发现肺结节的60患者的病例资料,根据术后病理结果分为良性组(n=19)和恶性组(n=41)。两组患者均行HRCT检查及血清CEA、NSE水平检测,并以SPN为状态变量绘制受试者工作特征曲线(ROC曲线)分析HRCT征象及血清CEA、NSE鉴别诊断SPN的诊断效能。结果恶性组分叶征、毛刺征发生率显著高于良性组,差异有统计学意义(P<0.05);恶性组血清CEA、NSE水平显著高于良性组,差异有统计学意义(P<0.05);经ROC曲线分析,HRCT分叶征、毛刺征征象联合血清CEA、NSE鉴别诊断SPN的ROC曲线下面积(AUC)最大(AUC值=0.896),诊断敏感度及特异度分别为82.90%、89.50%。结论肺癌患者HRCT征象多表现为分叶征及毛刺征,且血清CEA、NSE水平异常升高,HRCT联合血清CEA、NSE检测对良恶性SPN的鉴别诊断有一定价值。     

孤立性肺结节的MDCT的诊断价值

目的探讨孤立性肺结节MDCT表现及诊断价值。方法回顾性分析80例临床病理证实的孤立性肺结节的MDCT表现,其中周围型肺癌48例、良性结节8例、结核球11例、炎性结节13例。结果分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征多提示周围型肺癌。边界清楚、钙化灶多提示良性结节。边界清楚、毛刺征、胸膜凹陷征、卫星病灶、钙化多提示结核球。棘状突起、卫星病灶多提示炎性结节。结论MDCT在孤立性肺结节的良恶性鉴别中有重要意义,有助于提高孤立性肺结节的定性诊断。     

评价研究肺内孤立性球形结节CT直接和间接征象在鉴别其良恶性中的诊断价值

目的：分析肺内孤立性结节的CT直接征象和间接征象并与病理结果对照,从而评价研究各种SPN直接和间接CT征象在鉴别其良恶性中的作用,提高该病例的诊断正确率。方法：回顾性分析43例肺内孤立球形结节之CT直接与间接征象,与病理结果进行对照研究。结果：下列征象对恶性病变鉴别有帮助：“空泡征”、“堆积石征”、细而深切迹、硬性细短毛刺及厚壁空洞、偏心性钙化、胸膜凹陷征、病灶远端局限性气肿改变;而病灶边缘宽浅切迹、较软性粗长毛刺、薄壁空洞、SPN内脂肪、均匀致密的钙化、病灶远端无局限性气肿改变较支持良性SPN。结论：SPN之CT征象多种多样,在判断其良恶性时应综合其各种直接和间接征象。     

LDCT特征性分析亚实性肺结节与浸润性肺腺癌预测模型建立

目的:探讨低剂量计算机断层扫描(LDCT)特征性分析亚实性肺结节(SSN)中早期浸润性肺腺癌(IAC)与微浸润性腺癌(MIA),建立IAC临床预测模型。方法:回顾性分析2019年9月—2021年12月葫芦岛市中心医院明确诊断为SSN的106例患者临床资料,将检出的120枚亚实性肺结节作为研究对象,根据病理诊断结果分为IAC组(n=86)和MIA组(n=34)。分析两组LDCT资料差异,将P<0.05差异有统计学意义的指标进行二项logistic回归分析,筛选出IAC的独立危险因素,生成简单的预测模型,评价其检验效能。结果:IAC组结节直径、SSN的大小与肿瘤实性成分大小的比值、CT平均密度高于MIA组,毛刺征、血管集束征、分叶征、胸膜凹陷征比例大于MIA组,差异有统计学意义(P<0.05);二项logistic回归分析及IAC预测模型构建,P=e^x/(1+e^x)(e是自然对数函数的底数),X=-3.001+(0.008×CT平均密度)+(0.286×结节直径)+(1.741×毛刺征)+(1.840×血管集束征);受试者工作特征曲线...     

高分辨率CT诊断肺内孤立性结节的价值探讨

目的:探讨高分辨率CT(HRCT)诊断肺孤立性肺结节(SPN)的价值。方法:SPN 62例,其中周围型肺癌31例,转移瘤2例,良性SPN 29例,对不同病变结节的边缘形态和内在特征进行分析。结果:充分显示孤立性肺结节内的细微结构:分叶征37例,毛刺征30例,胸膜凹陷征50例,钙化征17例,血管集束征20例,支气管征15例。结论:HRCT能显示SPN内部结构,是区分良恶性SPN的有效方法。其中容积重建技术和多平面重建成像技术结合观察,能更好地观察病变的各种特征。     

影响孤立性肺结节良恶性鉴别的因素分析及恶性可能性预测

目的分析影响孤立性肺结节(SPN)良恶性鉴别的因素并建立预测恶性可能性的数学模型。方法选择105例接受PET/CT检查的SPN患者为研究对象,采用单因素回归分析,分析患者年龄、性别、吸烟史、恶性肿瘤病史、恶性肿瘤家族史、临床症状、结节直径、结节位置、CT征象、18 F-2-氟-2脱氧-D-葡萄糖(18 F-FDG)摄取程度等因素与SPN良恶性的关系。采用logistic回归分析,将确定诊断作为因变量,单因素分析所得的与SPN良恶性相关性具有统计学意义的因素为独立变量,建立预测SPN恶性可能性的回归方程,并对方程进行检验,根据受试者工作特性曲线(ROC)的曲线下面积(AUC)判断预测模型的检验效能。结果回归分析表明,性别、年龄、吸烟史、毛刺征、FDG摄取程度与SPN恶性可能性有相关性,所得的回归方程为:Logit(P)=-8.722+2.448(性别)+2.023(吸烟)+0.851(年龄)+1.057(直径)+2.432(毛刺)+1.502(FDG摄取程度)。Hosmer-Lemeshow检验表明χ2=8.623,P=0.375,说明模型的拟合度好。将预测所得的概率值与实际观察到的概率值比较,预测的可能性与观察到的可能性差异无统计学意义(χ2=7.899,P=0.443),证明模型的精确度非常好,AUC为0.892(95%CI0.817～0.941),以预测概率0.67作为良恶性诊断的临界值时,敏感性、特异性和准确性分别为90.2%、84.1%、87.6%。结论建立的回归方程可以预测病变的恶性可能性。     

孤立性肺结节恶性概率临床预测模型的建立

目的：筛选出恶性孤立性肺结节独立危险因素,构建判断孤立性肺结节良恶性的列线图模型。方法：收集胸外科行手术治疗并有明确病理的孤立性肺结节病人的临床资料及胸部影像学特征。通过单因素及多因素logistic回归分析,筛选出与孤立性肺结节良恶性相关的独立影响因素,并利用列线图构建预测孤立性肺结节恶性概率的数学模型。最后,利用受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)及校准曲线验证风险预测模型。结果：605例病人中,恶性病变398例(65.8%),良性病变207例。多因素分析中,病人年龄、油烟吸入、含磨玻璃成分、长毛刺、短毛刺、胸膜凹陷征、血管集束征、空泡征、钙化、深分叶是恶性孤立性肺结节的独立影响因素(P<0.05～P<0.01)。将上述独立影响因素纳入列线图中,构建预测恶性孤立性肺结节概率的数学模型。本列线图模型显示出较好的区分度及一致性,ROC的AUC为0.913(95%CI:0.888～0.938),当截取T=0.55时,约登指数最大,此时模型的敏感性为89.2%,特异性为80.2%,校正曲线显示预测孤立性肺结节的恶性肿瘤概率与实际恶性肿瘤的概率基本平行,为斜率大约45°的...     

肺内孤立结节的高分辨 CT征象诊断价值

目的：探讨肺内孤立结节（ SPN）高分辨CT征象对于良恶性的鉴别诊断价值。方法：回顾性分析经病理学确诊的129例SPN（恶性结节88例,良性结节41例）的高分辨CT征象,对不同征象在良恶性SPN中的发生率进行比较,评价不同指标的诊断敏感度、特异度及准确率。结果：恶性SPN的CT征象中前3位依次为毛刺征、分叶征和血管集束征,均高于在良性SPN中的发生率（χ2＝26．590、33．661和5．125,P均＜0．05）。当选择毛刺征、分叶征和血管集束征3种征象中的任意3个联合进行良恶性鉴别诊断时,毛刺征和分叶征联合指标的鉴别诊断敏感度、特异度和准确率分别为1．00、0．76和0．92,均高于单一CT征象鉴别诊断效能,3种征象联合鉴别诊断的敏感度未变,而特异度、准确率均下降。结论：高分辨CT能够清晰显示SPN的形态特征,毛刺征联合分叶征能够提高对SPN良恶性鉴别诊断的敏感度、特异度和准确率。     

CT 三维重建图像对恶性肺内孤立性结节的诊断价值

目的：用logistic回归与受试者工作曲线（ ROC曲线）分析评价CT三维重建图像对恶性孤立性肺结节（ SPN）的诊断价值,得出三维图像中有利于判断结节良恶性的征象,建立多因素回归模型预测SPN的良恶性,使三维重建技术在SPN方面更好地服务于临床。方法对98例SPN患者进行多平面重建、最大密度投影、曲面重建和容积再现等方法重建后,分析三维重建图像,并与病理随访结果对照进行统计学处理。采用单因素和多因素回归分析探求各征象对SPN恶性度的辨识能力,并绘制ROC曲线来检验回归曲线的诊断效能。结果单因素分析显示,毛刺征者60例（61.2％）、深分叶征者64例（65.3）、支气管截断征46例（46.9％）、胸膜凹陷征66例（67.3％）、血管集束征67例（68.4％）,以上5种征象为恶性SPN相关因素（P＜0.05）。多因素分析显示,分叶征、毛刺征、血管集束征、支气管截断征为恶性SPN的征象。上述征象ROC 曲线下面积分别为0.726、0.665、0.717、0.638、0.878。结论毛刺征、分叶征、血管集束征和气管截断征对恶性SPN有一定的诊断意义,多参数回归模型对诊断恶性SPN较有一定的临床价值。     

孤立性肺结节临床分析及淋巴结转移的不良因素

目的：分析孤立性结节临床病理特征预测孤立性小肺癌的淋巴结转移不良因素。方法：选取天津市胸科医院2014年2－12月期间手术治疗结节＜2cm的孤立性肺结节（SPN）患者100例,收集术前1周内的癌胚抗原（CEA）、细胞角蛋白19片段（CYFRA21‐1）、术前CT和PET‐CT资料,整理术后病理结果和淋巴结转移情况。在良恶性病例间分析患者临床资料,在恶性病例间分析影响淋巴结转移的因素,探讨影响淋巴结转移的独立因素。结果：在70例孤立性小肺癌和30例良性肺结节（肿瘤均≤2cm ）的比较中,患者性别、年龄、吸烟史、结节部位、结节大小、血清Cy‐fra21‐1在良恶性结节病理之间无统计学意义。而患者的血清CEA水平则有统计学意义（ P＝0．026）,实性成分＞50％是淋巴结转移的独立影响因素（OR＝4．073,95％ CI：18．161～25．19,P＜0．05）。ROC曲线 AUC＝0.905。结论：SPN并非是肺癌的早期表现,有些患者已经存在了淋巴结转移,SPN实性成分＞50％的患者存在淋巴结转移的高风险。     

CT三维重建对恶性肺结节患者的诊断价值

目的:研究CT三维技术下孤立性肺结节(SPN)患者特征及良恶性的诊断价值。方法:选择45例孤立性肺结节患者行CT平扫和增强扫描,分别采用VR、MPR、MIP方法重建图像,比较不同成像方法对孤立性肺结节患者的诊断价值。结果:45例SPN患者,其中良性结节组16例,均为结核结节;恶性结节组29例,肺腺癌12例,肺鳞癌9例,细支气管肺泡癌5例,小细胞癌1例,转移癌2例。VR成像在显示病灶边界、内部结构和胸膜凹陷征图像明显优于轴位成像(P<0.05),MIP在显像病灶边界和周边血管方面明显优于轴位成像(P<0.05)。以病理诊断为金标准,轴位成像对SPN患者诊断符合率为80.0%,三维重建技术成像对SPN患者诊断的符合率为97.78%,两者间差异有统计学意义(P<0.05)。结论:CT三维重建对孤立性肺结节的良恶性鉴别诊断具有一定的价值。     

肺内孤立结节的高分辨CT征象诊断价值观察

目的探讨肺内孤立结节的高分辨CT征象诊断价值。方法回顾性分析2015年在我院行高分辨CT征象检查的56例肺内孤立结节患者临床病例资料,比较良恶性肺内孤立结节患者不同征象特征以及不同指标诊断准确率、特异性和敏感性。结果恶性肺内孤立结节患者影像学图片中毛刺征、血管集束征和分叶征发生率比良性肺内孤立结节患者要高,而钙化发生率较良性肺内孤立结节患者低,两者比较差异具有统计学意义(P<0.05),良恶性肺内孤立结节患者空泡征/支气管征和卫星灶发生率之间比较差异无统计学意义(P>0.05);2种影像学特征联合进行鉴别时,分叶征和毛刺征联合鉴别诊断准确度、特异度和敏感度较高。结论高分辨CT影像学检查能清晰显示肺内孤立结节患者形态特征,分叶征联合毛刺征有助于提高良恶性肺内孤立结节的诊断效果。     

恶性孤立性肺结节37例CT征象分析

目的探讨恶性孤立性肺结节的CT征象及诊断。方法对37例经病理证实的恶性孤立性肺结节CT征象进行回顾性分析。结果孤立性肺结节CT的表现为:①结节边界清楚,可有深分叶,边缘可见针尖样细毛刺;②结节内可见空泡征及空洞;③可见血管集束征、周围肺纹理无增多改变;④结节邻近胸膜可出现胸膜凹陷征,贴近胸膜的病变可沿胸膜生长;⑤肺内结节伴有肺门或纵隔淋巴节肿大,直径大于10mm或其他脏器转移。结论CT检查有助于恶性孤立性肺结节的早期诊断及鉴别诊断。     

恶性孤立性肺结节34例CT征象分析

目的：探讨恶性孤立性肺结节的CT征象及诊断。方法：对34例经病理证实的恶性孤立性肺结节CT征象进行回顾性分析。结果：孤立性肺结节CT的表现为：①结节边界清楚,可有深分叶,边缘可见针尖样细毛刺;②结节内可见空泡征及空洞;③可见血管集束征、周围肺纹理无增多改变;④结节邻近胸膜可出现胸膜凹陷征,贴近胸膜的病变可沿胸膜生长;⑤肺内结节伴有肺门或纵隔淋巴节肿大,直径大于10mm或其他脏器转移。结论：CT检查有助于恶性孤立性肺结节的早期诊断及鉴别诊断。     

孤立性肺结节CT诊断与鉴别诊断

目的探究孤立性肺结节CT诊断与鉴别诊断依据。方法回顾性收集2015年2月～2019年10月我院收治的82例孤立性肺结节患者临床资料及CT资料,通过单因素及多因素Logistic回归分析了解恶性孤立性肺结节的危险因素。结果两组的年龄、性别、结节最大长径、毛刺征、分叶征、胸膜凹陷征、与周围血管关系差异具有统计学意义(P0.05)。多因素Logistic回归分析结果显示,年龄升高、结节最大长径、毛刺征Ⅰ型、胸膜凹陷征、与周围血管关系Ⅰ型(P0.05)为恶性孤立性肺结节的独立危险因素。结论年龄升高、结节最大长径、毛刺征Ⅰ型、有胸膜凹陷征、与周围血管关系Ⅰ型提示恶性孤立性肺结节可能较大,可作为参考依据。