基于人工智能CT定量参数预测肺纯磨玻璃结节生长趋势的临床研究

作     者：盛林丽 

作者单位：昆明医科大学 

学位级别：硕士

导师姓名：韩丹

授予年度：2021年

学科分类：1002[医学-临床医学] 1001[医学-基础医学(可授医学、理学学位)] 100214[医学-肿瘤学] 100106[医学-放射医学] 10[医学] 

主      题：人工智能 定量分析 纯磨玻璃结节 自然生长史 随访 

摘      要：[目的]利用人工智能(artificial intelligence,AI)软件探讨肺纯磨玻璃结节(pure ground-glass nodule,pGGN)随访中初始CT定量参数预测其未来生长趋势的价值,旨在帮助临床尽早区分惰性和生长可能性大的pGGN,进而为个体化的随访方案制定和手术时机选择提供理论依据。[方法]回顾性收集2015年01月至2020年12月在我院行胸部高分辨CT(High resolution CT,HRCT)检查的孤立性pGGN 105例,所有pGGN在初次CT检查时均表现为孤立性pGGN、直径介于5-20mm且不具有典型恶性形态学征象,后续需随访2年以上或随访时间虽0.05)。***初始CT定量参数的多因素分析:二元Logistic回归分析及Cox回归分析都显示初始三维直径、体积、质量和平均CT值是pGGN生长的独立预测因子(P均0.05)。***曲线分析:初始三维直径、体积、质量和平均CT值预测pGGN生长的 AUC 值分别为 0.863、0.814、0.874、0.797,截断值分别为 10.5mm、299.5mm3、105.3mg、-681.6HU,敏感度分别为 81.1%、82.5%、83.8%、81.1%,特异度分别为88.2%、73.5%、80.9%、79.4%。四个指标联合使用时可提高预测效能,AUC值为0.927,敏感度为86.5%,特异度为92.6%。***-Meier生存曲线(累积风险曲线):pGGN在24个月、36个月、60个月时的累积生长比率分别为4.8%、11.4%、33.3%;在按初始三维直径(≥10.5mm、10.5mm)、体积(≥299.5mm3、299.5mm3)、质量(≥105.3mg、