换一批
换一批人工智能定量肺结节参数与肺腺癌浸润程度的相关性分析
Correlation analysis of artificial intelligence to quantify lung nodule parameters and the degree of lung adeno-carcinoma infiltration
摘要目的 探讨人工智能(AI)定量肺结节参数与肺腺癌浸润程度的相关性.方法 选取2021年1月一2023年1月医院收治的138例肺腺癌患者(共138个肺结节),根据肺腺癌浸润程度将其分为两组,浸润性腺癌(IAC)归为A组(n=60),微浸润性腺癌(MIA)、原位腺癌(AIS)及非典型腺瘤样增生(AAH)归为B组(n=78).所有患者均行CT扫描,AI肺结节检测系统分析扫描数据,比较两组AI定量肺结节参数,分析AI定量肺结节参数与肺腺癌浸润程度的关系.结果 A组肺结节短径、肺结节长径、最大CT值、最小CT值、平均CT值及恶性概率均高于B组(P＜0.05);Logistic回归分析显示,各项AI定量肺结节参数升高均是加重肺腺癌浸润程度的独立危险因素(P＜0.05);上述AI定量肺结节参数联合预测绘制ROC曲线分析显示联合检测预测准确率最高,其AUC为0.995;Spearman相关性分析显示,AI定量肺结节参数均与肺腺癌浸润程度呈正相关关系(P＜0.05).结论 AI定量肺结节参数对浸润性肺腺癌预测价值较高,且与肺腺癌浸润程度具有一定相关性.
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关键词
肺腺癌人工智能肺结节量化分析浸润程度相关性lung adenocarcinomaartificial intelligencelung nodulesquantitative analysisdegree of in-filtrationcorrelation
栏目名称
论著
DOI
10.3969/j.issn.1009-6663.2024.01.002
发布时间
2024-01-23
基金项目
江阴市中医药学会科研项目
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