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

作者：梁演婷; 林欢; 李夙芸; 刘晨; 莫梓阳; 刘昱琳; 刘再毅

来源：中国医学影像技术, 2023, 39(02): 199-203.

DOI：10.13929/j.issn.1003-3289.2023.02.011

• 肺肿瘤
• 体层摄影术
• X线计算机
• 病理学
• 人工智能

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。

• 单位
  华南理工大学; 广东省人民医院（广东省医学科学院）; 广东省心血管病研究所