计算机辅助检测 (CAD) 衍生的固体成分比例和平均CT衰减的诊断准确性,用于预测肺部部分固体结节的侵入性:一项回顾性研究

科学领域:

• 肺部病理学 肺部病理学
• 放射学 放射学是一门学科.
• 在瘤学瘤学.

背景情况:

• 精确的手术前识别肺部部分固体结节 (PSNs) 侵入性对于治疗规划至关重要.
• 可靠的,自动成像标记器的有限可用性,用于PSN侵入性评估.
• 计算机辅助检测 (CAD) 提供了PSN自动化分析的潜力.

研究的目的:

• 为了评估PSN侵入性的固体组件体积比例和平均CT值的预测值.
• 评估CAD在识别入侵性肺PSN中的实用性.
• 为了比较PSN侵入性的不同成像标记的诊断准确性.

主要方法:

• 在手术前接受薄截面CT (TSCT) 的313名患者的324个PSN的回顾性分析.
• 在 -300 HU和 -400 HU时自动计算固体成分比例,以及平均CT值.
• 使用受体操作特征曲线 (AUC) 下的面积来评估诊断准确性,并根据瘤大小进行分层分析.

主要成果:

• 固体成分的平均CT值达到AUC为0.795;固体成分比例显示AUC为0.795 (在-300 HU) 和0.783 (在-400 HU).
• 瘤大小 (AUC 0.784) 和固体成分大小 (AUC 0.759) 也显示出预测价值.
• 在所有瘤大小层中观察到平均CT值和固体成分比例的高AUC.

结论:

• 从CAD获得的体积固体比例和平均CT衰减显示出预测PSN入侵性的前景.
• 这些自动成像标记器可以帮助在手术前评估PSNs.
• 建议使用标准化协议进行未来的多中心验证.