基于MSCT的计算机纹理分析技术对良恶性孤立性肺结节的鉴别诊断效能

摘要:

目的 分析基于多层螺旋CT (MSCT)的计算机纹理分析技术对良恶性孤立性肺结节（SPN）的鉴别诊断效能。方法 选取光山县中医院317例SPN患者（2019年10月至2022年1月）作为研究对象，均行MSCT检查和计算机纹理分析，以临床病理结果为诊断的“金标准”，SPN患者分为良性组（n=177）、恶性组（n=140），比较两组最大径、CT值、计算机纹理分析特征参数（熵差、相关、熵、均和、熵和、对比度），并分析计算机纹理分析技术联合MSC鉴别良恶性SPN的价值。结果 恶性组纹理特征中熵、熵差、熵和均较良性组高（P<0.05），而组间结节最大径、平均CT值、均和、相关、对比度比较差异无统计学意义（P>0.05）；以临床病理结果为诊断的“金标准”，将病理结果为恶性SPN设为阳性样本，以病理结果为良性SPN设为阴性样本，基于MSCT的计算机纹理分析技术检测的熵差、熵、熵和参数绘制受试者工作特征（ROC）曲线，结果显示，熵差、熵、熵和的截断值分别为0.970、1.571、1.151，熵、熵差、熵和、熵+熵差、熵差+熵和、熵+熵和、熵+熵差+熵和的AUC均>0.700，灵敏度、特异度均超过60.00%。联合熵+熵差+熵和检测的灵敏度为90.71%，特异度为82.49%。结论 良恶性SPN在熵、熵差、熵和方面存在差异，基于MSCT的计算机纹理分析特征参数，联合熵+熵差+熵和检测的灵敏度和特异度均较高，能帮助临床鉴别良恶性SPN。

Abstract: