基于CT影像组学模型对炎性与癌性结节鉴别诊断的应用研究

作者：吴少虹; 单文莉; 徐青青; 段绍峰; 郭莉莉

来源：临床放射学杂志, 2023, 42(02): 262-268.

DOI：10.13437/j.cnki.jcr.2023.02.013

• 肺结节
• 癌性
• 炎性
• 影像组学
• 体层摄影术
• X线计算机

目的 探讨影像组学模型在炎性和癌性结节鉴别诊断中的应用价值。方法 选择2018年2月至2021年10月经病理确诊的120例癌性结节和60例炎性结节患者，将入组患者的胸部CT DICOM文件导入开源图像分割软件ITK-SNAP软件，进行感兴趣区(ROI)的勾画，再利用Radcloud平台进行特征提取。按照3∶2的比例随机分配为训练组(癌性结节72例、炎性结节36例)和测试组(癌性结节48例、炎性结节24例),对训练组通过R软件分析得到独立预测因子，建立临床模型，通过组内、组间相关系数检验(ICCs)去除一致性较差的特征，建立组学模型及二者联合的个体化预测模型，最终根据受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值来评价各模型的诊断与预测效能。结果 由性别、长毛刺、空泡征、分叶、胸膜牵拉Ⅰ型、胸膜牵拉Ⅱ型建立临床模型，在训练组及测试组中AUC值分别为0.88(95%CI:0.82～0.95)、0.82(95%CI:0.72～0.93)。组学模型的AUC值分别为0.79(95%CI:0.70～0.88)、0.78(95%CI:0.67～0.90)。二者联合的个体化预测模型的AUC值最高，分别为0.92(95%CI:0.86～0.97)、0.88(95%CI:0.80～0.90)。结论 基于CT的影像组学对炎性与癌性结节具有较高的诊断价值。

• 单位
  南京医科大学