换一批人工智能量化参数联合256层螺旋CT扫描对肺磨玻璃结节浸润程度的预测
Predictive value of ai quantitative parameters combined with 256-slice spiral CT scans for the invasiveness of lung ground-glass nodules
摘要目的 分析人工智能(AI)量化参数联合256层螺旋CT扫描对肺磨玻璃结节(GGN)浸润程度的预测价值.方法 选取2021年5月至2024年7月南京脑科医院收治的经术后病理确诊的GGN患者 98 例,对其术前采取AI量化参数、256 层螺旋CT扫描,并在病理检查后将非典型腺瘤样增生(AAH)、原位腺癌(AIS)、微浸润性腺癌(MIA)归为非浸润性病变组,浸润性腺癌(IAC)为浸润性病变组.对比两组AI量化参数联合256层螺旋CT扫描参数,分析影响GGN患者浸润程度的因素及预测价值.结果 98例GGN患者中,AAH患者有29例,AIS患者有22例,MIA患者有19例,IAC患者有28例.浸润性病变组平均CT值、结节长径、最大面积、有空气支气管征、血管集束征、形状为不规则均高于非浸润性病变组(P<0.05).经二元logistic回归分析,有空气支气管征、血管集束征、形状为不规则、平均CT值、结节长径、最大面积可作为GGN患者浸润性病变的影响因素(P<0.05).经ROC曲线分析,有空气支气管征、血管集束征、形状为不规则、平均CT值、结节长径、最大面积诊断GGN患者浸润性病变的灵敏度、特异度高于单一检测.且有空气支气管征、血管集束征、形状为不规则、平均CT值、结节长径、最大面积联合预测GGN患者浸润性病变具有较高的价值(AUC为0.907).结论 AI量化参数联合256层螺旋CT扫描能够较好地预测GGN患者浸润程度,对临床术前判断肺GGN浸润程度具有一定的指导价值.
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关键词
人工智能量化参数256层螺旋CT扫描肺磨玻璃结节浸润程度artificial intelligence quantitative parameters256-slice spiral CT scanslung ground-glass nodulesinvasiveness
分类号
R563.1（呼吸系及胸部疾病）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1006-5725.2025.19.022
发布时间
2025-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
江苏省卫生健康委员会科研项目（ZDXKA2021229）
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