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肺孤立性前驱腺体病变与微浸润性腺癌HRCT影像学特征的研究

肺孤立性前驱腺体病变与微浸润性腺癌HRCT影像学特征的研究

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作者：葛金丹锦州医科大学

学位级别：硕士

目的本研究通过探讨肺前驱腺体病变(Precursor glandular lesions,PGL)和微浸润性腺癌(Minimally invasive adenocarcinoma,MIA)在HRCT图像上影像学形态特征的差异,分析HRCT不同征象对两者鉴别诊断的价值,以提高临床诊断准确率。方法收... 详细信息

目的本研究通过探讨肺前驱腺体病变(Precursor glandular lesions,PGL)和微浸润性腺癌(Minimally invasive adenocarcinoma,MIA)在HRCT图像上影像学形态特征的差异,分析HRCT不同征象对两者鉴别诊断的价值,以提高临床诊断准确率。方法收集本院2018年1月至2021年6月经病理证实为PGL和MIA患者的临床资料及肺HRCT影像资料,共290例。依据病理结果,将其分成PGL组和MIA组;其中PGL组男性10例,女性23例,平均年龄52.73±9.29岁(43岁～62岁);MIA组男性62例,女性195例,平均年龄51.54±11.11岁(40岁～62岁);在肺HRCT上观测的影像特征包括结节大小、结节CT值、血管集束征、空气支气管征、胸膜凹陷征、分叶征、毛刺征、月牙征及空泡征。运用组内相关系数(ICC)及Kappa检验验证两名观察者间数据的一致性;采用单因素分析比较PGL组与MIA组影像学特征及临床表征的差异,将具有统计学意义的相关因素纳入Logistic多因素回归分析,对Logistic回归具有统计学意义的计量指标采用ROC曲线分析,并利用受试者工作特征曲线(ROC曲线)得出PGL与MIA结节大小的临界值。结果单因素分析结果显示,PGL组和MIA组的HRCT征象中结节大小(t=39.702,P<0.05)、结节CT值(t=48.191,P<0.05)、血管集束征(χ=9.394,P<0.05)、分叶征(χ=17.290,P<0.05)、空气支气管征(χ=9.343,P<0.05)的差异具有统计学意义。Logistic多因素分析结果显示,鉴别PGL及MIA的独立预测因素包括结节大小(OR值=2.303,95%CI:2.432～41.147),血管集束征(OR值=1.241,95%CI:0.086～0.976)及分叶征(OR值=1.437,95%CI:0.103～0.550)。对Logistic回归具有统计学意义的计量指标进行ROC曲线分析,ROC曲线分析显示,结节大小临界值为8.1mm,AUC为0.696,敏感性为59.9%、特异性为72.7%。结论1、肺HRCT上孤立性磨玻璃结节表现中,结节大小、血管集束征和分叶征是鉴别PGL与MIA的独立预测因素。2、病理证实为PGL和MIA,肺HRCT上表现为孤立性磨玻璃结节时,结节大小临界值为8.1mm,当结节大小≥8.1mm时,有助于鉴别PGL和MIA。

关键词：前驱腺体病变微浸润性腺癌磨玻璃结节血管集束征分叶征

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基于人工智能辅助诊断系统预测肺结节早期肺腺癌浸润程度的临床研究

基于人工智能辅助诊断系统预测肺结节早期肺腺癌浸润程度的临床研...

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作者：苏志鹏兰州大学

学位级别：硕士

目的:探讨人工智能辅助诊断系统定性诊断及定量预测肺结节早期肺腺癌浸润程度的效能,并进一步分析人工智能辅助诊断系统量化参数与Ki-67的相关性。方法:收集2015年1月1日至2022年12月31日期间兰州大学第二医院胸外科收治的247例早期肺... 详细信息

目的:探讨人工智能辅助诊断系统定性诊断及定量预测肺结节早期肺腺癌浸润程度的效能,并进一步分析人工智能辅助诊断系统量化参数与Ki-67的相关性。方法:收集2015年1月1日至2022年12月31日期间兰州大学第二医院胸外科收治的247例早期肺腺癌患者(共267枚肺结节)的临床资料,将术前胸部CT的DICOM格式图像导入人工智能肺结节辅助诊断系统完成自动检测和智能分析。首先,记录并分析CT定性及定量指标能否鉴别肺结节浸润程度,进一步绘制混淆矩阵和受试者工作特征曲线(ROC)评估人工智能辅助诊断系统定性诊断肺结节浸润程度的效能。其次,我们对术后标本行免疫组织化学染色可获得Ki-67的肺结节患者资料进行分析,绘制ROC曲线评估人工智能辅助诊断系统量化参数和Ki-67预测肺结节浸润程度的效能,计算出Ki-67的最佳截断值。最后,探讨不同Ki-67表达水平与人工智能辅助诊断系统量化参数的相关性。结果:不同浸润程度肺结节的直径、最大CT值、平均CT值、中心CT值、浸润性腺癌概率(IAC率)、胸膜凹陷征、分叶征和毛刺征差异均有统计学意义(P前驱腺体病变(PGL)、微浸润性腺癌(MIA)和浸润性腺癌(IAC)的鉴别诊断中,人工智能辅助诊断系统的F1分数、曲线下面积(AUC)、准确率、召回率和精确度分别为65.21%、0.795、72.66%、70.98%和63.49%。在PGL和MIA+IAC的鉴别诊断中,人工智能辅助诊断系统的AUC值为0.860,灵敏度和特异度分别为90.63%和81.40%。在PGL+MIA与IAC的鉴别诊断中,人工智能辅助诊断系统的AUC值为0.825,灵敏度和特异度分别为73.66%和91.36%。选取术后标本行免疫组织化学染色可获得Ki-67的肺结节,共纳入215枚肺结节(其中PGL+MIA组58枚,IAC组157枚)。相比PGL+MIA组,IAC组直径更长、体积更大,IAC率、最大CT值、最小CT值、平均CT值和中心CT值更高,胸膜凹陷征、分叶征和毛刺征的检出比例更高(P6%组,上述影像特征在不同Ki-67组间比较差异有统计学意义(P<0.001)。相关性分析显示,Ki-67与平均CT值相关性最高(r=0.553)。二元logistic回归分析显示,平均CT值(P=0.044)为Ki-67表达的独立危险因素。结论:人工智能辅助诊断系统通过术前CT影像预测肺结节浸润程度,与术后病理诊断相互验证,可以从定量和定性两方面对肺结节进行浸润分层,具有良好的诊断效能。肺结节术前CT影像参数与Ki-67有一定的相关性,其中平均CT值与Ki-67表达呈中等强度相关性。相信随着相关训练资料的不断完善以及深度学习网络算法的改进,该人工智能辅助诊断系统未来或可对肺结节的浸润和增殖状态进行更加全面的分析预测,从而为患者个体化诊疗提供有价值的参考。

关键词：肺结节人工智能肺腺癌前驱腺体病变浸润性腺癌 Ki-67

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