| 基于数据挖掘技术构建孤立性肺结节诊断模型 |
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| 引用本文： | 强永乾,郭佑民,张少娟,王秋萍,牛刚. 基于数据挖掘技术构建孤立性肺结节诊断模型[J]. 中国医学影像技术, 2008, 24(3): 438-442 |
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| 作者姓名： | 强永乾 郭佑民 张少娟 王秋萍 牛刚 |
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| 作者单位： | 1. 西安交通大学第一医院影像中心,陕西,西安,710061
2. 西安交通大学第二医院影像中心,陕西,西安,710004 |
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| 摘 要： | 目的基于分类与回归决策树（CART）与人工神经网络（ANN）技术建立孤立性肺结节良恶性的诊断模型，探讨数据挖掘技术在孤立性肺结节影像学诊断中的应用。方法收集经病理学证实的58例孤立性肺结节（SPN）患者资料，分别提取12个临床指标和22个影像学指标作为鉴别SPN良恶性的输入指标，将各指标结果输入CART和ANN诊断模型。采用ROCKIT统计学软件绘制三组影像科医生、CART和ANN的受试者操作特征（ROC）曲线。结果CART对SPN良恶性诊断正确率最高，其次为ANN、高年资医生、中等年资医生和低年资医生。以上各组ROC曲线下面积分别为0．931、0．878、0．845、0．778和0．658。CART、ANN与高年资医生相比无显著性差异（P〉0．05）；但三组与中、低年资组医生相比有显著性差异（P〈0．05）；CART对SPN具有决策意义的诊断指标为年龄，其次为结节的毛刺征和咯血症状。结论数据挖掘的CART和ANN两种算法对评估孤立性肺结节的良恶性具有较高的准确性。
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| 关 键 词： | 体层摄影术,X线计算机 孤立性肺结节 分类与回归树 人工神经网络 数据挖掘 数据挖掘 技术构建 孤立性肺结节 诊断模型 model diagnosis solitary pulmonary nodules techniques 评估 算法 咯血 毛刺征 年龄 诊断指标 决策意义 无显著性差异 面积分 低年资 高年资 诊断正确率 |
| 文章编号： | 1003-3289(2008)03-0438-05 |
| 收稿时间： | 2007-12-07 |
| 修稿时间： | 2007-12-07 |
Using data mining techniques to establish solitary pulmonary nodules diagnosis model |
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| QIANG Yong-qian,GUO You-min,ZHANG Shao-juan,WANG Qiu-ping and NIU Gang. Using data mining techniques to establish solitary pulmonary nodules diagnosis model[J]. Chinese Journal of Medical Imaging Technology, 2008, 24(3): 438-442 |
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| Authors: | QIANG Yong-qian GUO You-min ZHANG Shao-juan WANG Qiu-ping NIU Gang |
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| Affiliation: | Imaging Center, the First Affiliated Hospital, Medical School Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710061, China;Imaging Center, the Second Affiliated Hospital, Medical School Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710004, China;Imaging Center, the First Affiliated Hospital, Medical School Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710061, China;Imaging Center, the First Affiliated Hospital, Medical School Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710061, China;Imaging Center, the First Affiliated Hospital, Medical School Xi'an Jiaotong University, Xi'an 710061, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Tomography, X-ray computed Solitary pulmomary nodules Classification and regression tree Artificial neural network Data mining |
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