CT特征联合人工智能定量参数评估ⅠA期肺腺癌高级别组织学亚型

目的 探讨CT特征联合人工智能（AI）定量参数评估临床ⅠA期高级别肺腺癌（LADC）的价值。方法 纳入482例ⅠA期LADC患者，以病理分级系统将其分为低级别组（n=366）和高级别组（n=116）；比较组间临床及影像学主观特征及AI定量参数差异，以logistic回归分析筛选评估高级别LADC的独立因子，并构建主观特征模型、AI模型及联合模型；绘制受试者工作特征曲线，评估各模型诊断效能。结果 对于评估高级别LADC，主观特征模型中的结节类型、实性成分占比及空气支气管征，AI模型的CT平均值及峰度，以及联合模型中的AI评分、实性成分占比及空气支气管征均为独立预测因子（P均<0.05）。主观特征模型、AI模型及联合模型评估高级别LADC的曲线下面积分别为0.886、0.885及0.901，联合模型评估效能优于主观特征模型及AI模型（P均<0.05）。结论 CT特征联合AI定量参数有助于术前无创评估临床ⅠA期高级别LADC。