对三维和二维模型进行比较分析,以预测亚固体结节的恶性瘤概率
1Department of Thoracic Surgery, The Second Hospital & Clinical Medical School, Lanzhou University, LanZhou, Gansu Province, China.
Clinical radiology
|July 27, 2024
概括
与二维模型相比,三维 (3D) 模型在预测亚固体结节 (SSN) 恶性病方面表现优越. 最好的3D模型利用了体积,平均CT衰减和分片,以提高准确性.
科学领域:
- 肺部成像和诊断 肺部成像和诊断
- 在瘤学瘤学.
- 医疗人工智能的人工智能
背景情况:
- 亚固体结节 (SSN) 需要准确的恶性瘤预测,以实现最佳的患者管理.
- 目前的预测模型在区分良性和恶性SSN方面存在局限性.
研究的目的:
- 开发和比较三维 (3D) 和二维 (2D) 模型的有效性,以预测SSNs的恶性瘤概率.
- 确定有助于准确SSN恶性瘤预测的关键因素.
主要方法:
- 在332名患者的371个SSN上使用二进制物流向后回归构建3D和2D预测模型.
- 模型的验证使用接收器运行特征 (ROC) 分析和曲线下的面积 (AUC) 度量.
- 模型性能与使用DeLong测试建立的布洛克模型进行比较.
主要成果:
- 在训练组中,这两种3D模型的AUC分别为0.785和0.776,超过了2D模型 (0.764) 和布洛克模型 (0.738).
- 在测试组中,3D模型的AUC值分别为0.817和0.796,与布洛克模型 (0.790) 和2D模型 (0.771) 的性能相当.
- 结合体积,3D模型,平均CT衰减值和分片表现出最高的预测准确度.
结论:
- 与2D和布洛克模型相比,三维模型在预测SSN恶性瘤方面提供了更高的准确性.
- 像体积,平均CT衰减和分片等特定特征对于提高3D模型性能至关重要.
- 这些发现支持3D建模在改进SSN风险分层和临床决策方面的潜力.
