人工智能辅助1024靶扫描定量分析456例磨玻璃肺结节  

作　　者：金晓梅 王晓娣[1] 

机构地区：[1]南京市胸科医院放射科,江苏南京210001

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生》2023年第6期43-49,共7页

摘　　要：研究人工智能(AI)辅助靶CT扫描技术定量参数对磨玻璃肺结节(GGN)恶性程度的参考价值。方法 选取2019年1月至2022年4月456名经靶CT扫描确诊肺部磨玻璃结节并取得术后病理结果的患者影像资料,分析其AI技术处理所得普通CT扫描(C-CT)图像和靶CT扫描(T-CT)图像一致性;根据病理结果分为非典型腺瘤样增生(AAH)、原位腺癌(AIS)、微浸润腺癌(MIA)、浸润性腺癌(IAC)四组,分析各组年龄、性别、部位、3D长径、表面积、体积、密度值(最大CT值、最小CT值、平均CT值等)、球形度和紧凑度参数值;根据手术方式及预后将所有患者分为AAH-AIS-MIA组和IAC组,对比分析两组间参数值,并对组间差异有统计意义值进行ROC曲线分析,获得阈值和敏感性。结果 经检验,AAH、AIS、MIA及IAC四组间年龄、3D长径、表面积、体积、最大CT值、平均CT值、球形度与紧凑度差异有统计学意义,性别、部位及最小CT值差异无统计学意义;AAH-AIS-MIA组和IAC组间年龄、3D长径、表面积、体积、最大CT值、平均CT值、紧凑度和球形度差异有统计学意义,对以上参数值进行受试者工作特征曲线(ROC 曲线)分析后,临界值分别为56岁、14.71mm、482.39mm2、496.72mm3、-309.27HU、-417.0HU、0.11、0.48,P<0.05。结论 AI辅助靶CT扫描技术可以为影像医生诊断GGN提供定量依据,对辅助人工读片具有一定价值。

关 键 词：靶扫描 磨玻璃密度结节 人工智能 定量分析 

分 类 号：R734.2[医药卫生—肿瘤]