换一批人工智能辅助诊断系统预测肺腺癌PD-L1表达水平的应用研究
An Applied Study of Artificial Intelligence-Assisted Diagnostic System for Predicting PD-L1 Expression Level in Lung Adenocarcinoma
摘要目的 探讨人工智能辅助诊断系统对肺腺癌细胞程序性死亡配体 1(programmed cell death 1 ligand 1,PD-L1)表达水平的预测研究.方法 回顾性分析 2021 年 1 月—2022 年 4 月福建医科大学附属协和医院胸外科收治的 106 例肺腺癌患者(PD-L1 阳性 56 例,PD-L1 阴性 50 例)的临床资料.所有患者均于术前或穿刺前 2 周内行肺部CT平扫,并将CT肺窗影像导入肺结节人工智能(artificial intelligence,AI)辅助诊断系统,自动生成长径、体积、CT值最大值、CT最小值、CT中位数、CT平均值、CT标准差、实性成分占比,紧凑度、球形度、CT值的峰度和偏度、熵等量化参数.分析临床指标和AI参数在两组间的差异性.结果 两组年龄、性别、吸烟史、表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)状态比较,差异有统计学意义(P＜0.05).相较于PD-L1 阴性组,PD-L1 阳性组多为年龄较大且有吸烟史的男性患者,具有更高的EGFR突变率.两组肿块的最大径、体积、CT最小值、CT平均值、CT中位数、实性成分占比、紧凑度、CT值的峰度和偏度比较,差异有统计学意义(P＜0.05);相较于PD-L1 阴性组,PD-L1 阳性组肿块尺寸更大,密度更高,含有更多的实性成分,且形态较不规则.结论 人工智能辅助诊断系统对肺腺癌PD-L1 表达的预测具有较高的应用价值.
更多相关知识
关键词
细胞程序性死亡配体1人工智能辅助诊断肺腺癌计算机体层摄影免疫检查点表皮生长因子受体programmed cell death ligand 1artificial intelligence-assisted diagnosislung adenocarcinomacomputed tomographyimmune checkpointepidermal growth factor receptor
分类号
R734（呼吸系肿瘤）
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1674-9316.2023.23.025
发布时间
2024-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
福建省卫生健康科技计划项目（2022QNA023）
- 浏览30
- 被引1
- 下载9
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
