孤立性肺结节的CT影像学特征及良恶性预测模型的建立

作者：王欣; 徐跃华^*; 杜紫燕; 钱亚娟; 徐中华; 陈锐; 施敏骅

来源：中华肿瘤杂志, 2018, 40(02): 115-120.

• 孤立性肺结节
• 肺肿瘤
• 计算机断层扫描
• 预测模型

目的研究孤立性肺结节(SPN)的临床和CT影像学特征与其病理诊断结果的关联,建立SPN良恶性预测的数学模型。方法选取372例经手术切除并获取明确病理诊断的肺结节病例,分析患者的临床特征(性别、年龄、吸烟史、肿瘤史、病理结果 )和CT影像学特征(结节位置、是否为磨玻璃结节、结节长径、钙化征、血管集束征、气管充气征、空泡征、胸膜凹陷征、毛刺征、分叶征)。将病例分为建模组(268例)和验证组(104例)。利用建模组患者的资料,进行多因素Logistic回归分析,构建预测结节良恶性的模型。将验证组的数据代入该模型进行验证,并和经典模型(Mayo模型、VA模型、李运模型)进行比较,绘制受试者工作特征曲线(ROC),评估预测价值。结果建模组268例肺结节中,良性112例(41.8%),恶性156例(58.2%)。多因素Logistic回归分析显示,性别、年龄、肿瘤史、结节长径、磨玻璃结节、毛刺征是预测SPN良恶性的独立因素(P<0.05),SPN良恶性预测模型为p=ex/(1+ex),x=-4.8029-0.743×性别+0.057×年龄+1.306×肿瘤史+1.305×磨玻璃结节+0.051×结节长径+1.043×毛刺征。验证结果显示,所建立模型的ROC曲线下面积为0.742,与Mayo模型(0.696)、VA模型(0.634)、李运模型(0.681)比较,差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论患者的性别、年龄、肿瘤史、磨玻璃结节、结节长径、毛刺征是预测结节恶性的危险因素。建立的预测模型用来预测SPN良恶性,效力不劣于其他经典模型。

• 单位
  苏州大学附属第二医院