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摘要
目的通过建立特征参数曲线模型分析在不同CT扫描条件下对肺结节鉴别诊断的量化意义。方法回顾性分析2018年9月—2019年10月我院收治的肺结节患者的CT胸部平扫图像为研究对象,纳入标准为结节直径≥3 mm,无其他病史。在筛选出的96例样本中,符合条件的样本68例(男性39例,女性29例),按扫描剂量的不同将研究对象分为低剂量观察组(管电压120 kV,管电流20 mA)和常规剂量组(管电压120 kV,管电流150 mA),每组各34例;通过测量并计算扫描长度、有效剂量、样本体型、信噪比相关参数,观察不同管电流与有效辐射剂量之间的相关性以及图像质量;运用PACS人工智能软件以及人工综合提取肺结节特征信息(直径、体积、密度纹理、边缘细节、内部结构)并记录数据,进而通过公式计算出肺结节质量;应用U检验分析比较不同管电流下各参数的组间差异,经过单元逻辑对确定的重要参数体积与质量纳入多元逻辑分析,建立特征参数曲线模型并测量曲线下面积及勾画ROC;使用卡方分析评价不同管电流下建立特征参数曲线模型对肺结节定量诊断分析的差异并同时比较不同管电流下的图像质量。结果研究中发现,样本接受的有效辐射剂量在管电压一定的条件下,随管电流的增加而线性增加;样本肥胖患者(BMI≥23.9)的CT图像在使用低剂量扫描中呈现出明显噪声,影响组织间观察,而BMI标准(18.5≤BMI≤23.9)的样本的CT图像中,肺结节的信噪比与管电流变化未出现明显趋势阈值,差异无统计学意义(P<0.05);通过特征参数曲线模型显示,肺结节的体积与质量均质性曲线显示出其变化趋势与管电流变化成相关性,且稳定性和一致性较好,故此二要素为模型主要分析成分,观察组ROC曲线显示其曲线下面积为0.826高于常规组ROC曲线显示其曲线下面积为0.747。结论与常规剂量相比,低剂量CT扫描模式下建立特征参数曲线模型对肺结节鉴别诊断更有可量化意义。
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