Radiology：计算机辅助CT图像小结节特征在诊断早期肺癌的附加价值
2017-09-22 shaosai MedSci原创
肺小结节影是肺内的圆形或类圆形、直径在0.3-0.5cm的高密度病灶称为肺内的小结节。肺内的小结节影可以见于很多原因，比如肺结核的增殖性病灶、肺结核球、炎性假瘤、肺囊肿、肺腺瘤、错构瘤以及肺癌、转移瘤等等，都可以有类似的表现。本研究旨在验证与胸组放射科医生读片相比计算机辅助诊断（CAD）方法是否能够在肺癌筛查中对小肺结节的诊断提高阳性预测值（PPV）和降低假阳性率，并将结果发表在Radiology
肺小结节影是肺内的圆形或类圆形、直径在0.3-0.5cm的高密度病灶称为肺内的小结节。肺内的小结节影可以见于很多原因，比如肺结核的增殖性病灶、肺结核球、炎性假瘤、肺囊肿、肺腺瘤、错构瘤以及肺癌、转移瘤等等，都可以有类似的表现。本研究旨在验证与胸组放射科医生读片相比计算机辅助诊断（CAD）方法是否能够在肺癌筛查中对小肺结节的诊断提高阳性预测值（PPV）和降低假阳性率，并将结果发表在Radiology上。本研究共纳入了186例有4-20mm非钙化结节病行病理活检的患者进行低剂量计算机断层成像（CT）检查。匹配变量包括年龄、性别、吸烟史、慢性阻塞性肺疾病、身体质量指数、阳性筛查学习时间和筛查结果。研究在肺活检前随机分为训练组（70例肺癌和70名健康志愿者）和确认组（20例肺癌和20名健康志愿者）。提取典型结节及其它结节的图像特点。在训练组对CAD算法进行优化，利用随机森林分类器在确认组进行预测活检结果。利用ROC曲线比较CAD的预测准确率与NLST观察者的诊断和读片结果。在确认组，CAD ROC曲线下面积为0.9154。在默认值，NLST观察者的敏感性、特异性和PPV分别为1.00、0.00
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