基于CT的放射学预测肺结节的恶性病变:系统性审查和元分析
Lili Shi1, Meihong Sheng2, Zhichao Wei1
1Medical School, Nantong University, Nantong, China (L.S., Z.W.).
Academic radiology
|June 29, 2023
概括
基于计算机断层扫描 (CT) 的放射学模型在预测恶性肺结节 (PNs) 中显示出高准确性. 需要对更大的样本大小和前性设计进行进一步的研究,以确认这些发现用于肺癌查.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 在瘤学瘤学.
- 数据科学数据科学数据科学
背景情况:
- 肺结节 (PNs) 越来越多地通过计算机断层扫描 (CT) 查肺癌来检测.
- 放射学为评估PN恶性瘤提供了一种非侵入性方法.
- 现有的CT-based radiomics用于PN恶性瘤预测的研究在质量和性能上有所不同.
研究的目的:
- 系统地评估使用基于CT的放射学来预测PN恶性瘤的研究的方法质量.
- 评估基于CT的放射学模型在区分恶性PNS的整体性能.
主要方法:
- 在PubMed,Embase和Web of Science进行了全面的文献搜索.
- 使用放射学质量评分 (RQS) 和预测模型风险偏差评估工具来评估方法质量.
- 进行了元分析,元回归和子组分析,以合成数据并探索异质性.
主要成果:
- 49项研究用于定性分析,27项用于定量合成.
- 中位数RQS为13,总体偏差风险高,适用性关注度低.
- 聚合灵敏度为0.86,特异性为0.84,AUC为0.91,固体PNS的性能更好.
结论:
- 基于CT的放射学模型在预测PN恶性瘤方面表现出色的诊断性能.
- 建议使用大样本大小的高质量前性研究来验证这些预测模型.
