基于CT图像的孤立性肺结节诊断模型研究

目的 探讨计算机辅助诊断孤立性肺结节(SPN)对人工诊断的意义.方法 搜集经CT引导下肺组织活检穿刺病理证实的SPN 193例(恶性结节144例,良性结节49例),分析21项(实际应用20项)薄层CT指标(部位、长径、短径、形态、边缘、毛刺、晕征、分叶、棘突、空泡、空洞、细支气管气象、与血管关系、与胸膜关系、钙化、脂肪、卫星灶、透亮影、周围肺气肿、胸膜肥厚、密度).以CT引导下肺活检穿刺的病理结果为金标准,比较神经网络、支持向量机诊断模型及人工诊断3种方法对SPN的诊断效果.结果 神经网络模型诊断准确率71.5%,支持向量机诊断模型诊断准确率68.9%,人工诊断准确率80.3%;敏感性分别为84.0%、65.3%、91.0%;特异性分别为34.7%、79.6%、49.0%.结论 神经网络和支持向量机2种诊断模型对SPN的诊断有一定意义,但准确率低于人工诊断,还不能完全代替人工诊断.     

^18F—FDGPET／CT诊断非小细胞肺癌纵隔淋巴结转移的方法和价值

目的本研究通过目测法、测量法以及模式识别方法对非小细胞肺癌（non—small cell lungcancer,NSCLC）患者纵隔淋巴结的PET／CT图像进行诊断分析,并与病理结果比较,探索各种诊断方法的诊断效能,为临床医生提供有关NSCLC区域淋巴结转移的准确信息。方法选择术前行全身PET／CT检查且经手术根治切除的NSCLC患者28例作为研究对象,由3名有经验的医生分别应用目测法及测量法对淋巴结的CT、PET以及PET／CT图像进行分析,并与病理结果进行对比;同时通过对淋巴结的PET和CT图像的提取,应用工程学一种新的模式识别方法进行分类诊断。结果CT、PET、PET／CT测量法对NSCLC淋巴结诊断的灵敏性分别为53．6％、80．4％、82．1％;特异度分别为92．2％、83．3％、90．6％;阳性预测值分别为68．2％、60．0％、73．0％;阴性预测值分别为86．5％、93．2％、94．2％;诊断符合率分别为83．1％、82．6％、88．6％;CT、PET、PET／CT目测法对NSCLC淋巴结诊断的灵敏性分别为53．6％、71．4％、69．6％;特异度分别为85．0％、82．2％、88．9％;阳性预测值分别为52．6％、55．6％、66．7％;阴性预测值分别为85．5％、90．2％、90．4％;诊断符合率分别为77．5％、79．7％、84．3％。模式识别法计算得出PET的灵敏度为88％,特异度为76％;CT的灵敏度为84％,特异度为66％。结论PET／CT测量法以及目测法对NSCLC淋巴结转移的诊断明显优于单独的CT或单独的PET;PET／CT测量法对NSCLC淋巴结转移的诊断明显优于目测法。初步探索了通过构建多分辨率直方图及支持向量机（SVM）分类判别的工程学方法对淋巴结图像进行分析,为今后多学科联合以及探索更准确的无创检查手段奠定了基础。