基于胸部平扫CT的深度学习模型对肺结节良恶性的鉴别诊断价值

作者：黄玲玲; 吴皎姣^*

来源：中国ct和mri杂志, 2021, 19(12): 53-56.

• 肺结节
• 深度学习模型
• 计算机断层扫描
• 良、恶性
• 诊断价值

目的探究基于胸部平扫CT的深度学习模型鉴别诊断肺结节良、恶性的临床价值。方法回顾性收集整理2017年1月至2019年1月于我院行胸部CT检查发现并行病理确诊的肺结节患者288例,共检出肺结节319个,其中恶性肺结节213例,良性肺结节106例。对比深度学习模型与影像医师诊断肺结节良、恶性结果,探究深度学习模型鉴别诊断肺结节良、恶性的可行性以及诊断效能。结果在213个恶性肺结节中,深度学习模型正确诊断为恶性的有207个(97.18%),影像医师正确诊断为恶性的有201个(94.37%)。在106个良性肺结节中,深度学习模型正确诊断为良性的有76个(71.70%),影像医师正确诊断为良性的有80个(75.47%)。在319个肺结节中,深度学习模型对最大径长度≤10mm、密度为混合磨玻璃的肺结节诊断正确率均高于影像医师诊断(P<0.05),对胸膜相连结节诊断正确率低于影像医师诊断(P<0.05)。深度学习模型诊断良、恶性肺结节的准确率和敏感度均高于影像医师诊断,精确度、特异性和假阳性率均低于影像医师诊断,但差异均无统计学意义(P>0.05)。深度学习模型诊断肺结节良、恶性的曲线下面积为0.860,影像医师诊断肺结节良、恶性的曲线下面积为0.812。结论基于胸部平扫CT的深度学习模型鉴别诊断肺结节良、恶性具有良好的诊断效能,对于肺结节良、恶性鉴别诊断具有重要参考价值,在临床实践中可协助影像医师对肺结节良、恶性做出更加准确的鉴别诊断。