基于CT影像学特征的肺结节良恶性鉴别研究

发布时间：2024-05-10 05:31

　　第一部分基于CT薄层影像特征的肺结节良恶性评估方法的初步研究目的:制订肺结节分级评估系统(PNI-GARS),评价其在肺结节良恶性评估中的应用价值。资料与方法:回顾性分析180例患者共200个肺结节,采用PNI-GARS进行分级评定,计算PNI-GARS分级的准确度、敏感度、特异度、阴性预测值、阳性预测值。结果:Ⅰ、Ⅱ级阴性预测值分别为100.0%、97.2%,Ⅲa、Ⅲb、Ⅲc、Ⅳ级的阳性预测值分别为53.8%、85.7%、93.3%、100.0%。将Ⅰ、Ⅱ级归为阴性结节,Ⅲa级及以上归为阳性结节,PNI-GARS分级的准确度、敏感度、特异度、总阳性预测值分别为89.5%、99.3%、68.3%、87.2%。将Ⅰ、Ⅱ、Ⅲa级归为阴性结节,Ⅲb~Ⅳ级归为阳性结节,PNI-GARS分级的准确度、敏感度、特异度、总阳性预测值分别为88.5%、89.1%、87.3%、93.8%。排除Ⅲa级,将Ⅰ、Ⅱ级归为阴性结节,Ⅲb~Ⅳ级归为阳性结节,PNI-GARS分级的准确度、敏感度、特异度、总阳性预测值分别为94.8%、99.2%、84.3%、93.8%。结论:PNI-GARS能有效地分类CT筛查出的...

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【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图７?Ｉ?ｍｍ?ＣＴ的Ｒａｄ－ｓｃｏｒｅ、ＣＴ影像组学模型及ＰＥＴ＋ＣＴ影像组学模型的ＲＯＣ曲线比较??

基于１８Ｆ－ＦＤＧＰＥＴ／ＣＴ双模态影像对肺磨玻璃结节良恶性鉴别诊断的临床研究?第三部分??比较丨ｍｍＣＴ的Ｒａｄ－ｓｃｏｒｅ、ＣＴ影像组学模型（Ｒａｄ－ｓｃｏｒｅ＋Ｃ丁语义特征）及ＰＥＴ＋ＣＴ??影像组学模型在预测ＧＧＮ恶性概率的诊断效能，结果示三个模型的ＡＵＣ两两比较??均有....

本文编号：3968764