论著
刘嘉宁, 齐琳琳, 陈佳琪, 李凤兰, 崔舒蕾, 程赛楠, 王雅雯, 周振, 王建卫
目的 探讨CT影像组学在亚厘米实性肺结节良恶性诊断上的应用效能和潜力。方法 回顾性分析我院2020年3月—2023年1月经增强CT检出的亚厘米( ≤ 10 mm)实性肺结节,恶性结节由手术病理证实,良性结节由手术病理或随诊证实。对病灶进行手动分割后提取影像组学特征,通过特征性相关分析和最小绝对收缩与选择算子(LASSO)算法进行特征降维,采用五折交叉验证法对模型进行验证。分别建立支持向量机、逻辑回归、线性分类支持向量机、梯度提升和随机森林组学模型并绘制受试者工作特征(ROC)曲线,采用Delong检验比较不同分类器间的诊断效能,选出效能最佳的模型与中高年资放射科医师的诊断进行对比。结果 共纳入303例肺结节(恶性136例),经特征提取和筛选后建立组学模型。支持向量机、逻辑回归、线性分类支持向量机、随机森林和梯度提升模型在验证集上的ROC曲线下面积分别为0.922(95%CI: 0.893, 0.950)、0.910(95%CI: 0.878, 0.942)、0.905(95%CI: 0.872, 0.938)、0.899(95%CI: 0.865, 0.933)和0.896(95%CI: 0.862, 0.930),Delong检验提示五类模型诊断效能的差异无统计学意义,其中支持向量机模型具有最高的准确率和F1分数。将支持向量机与医师诊断结果对比,其准确率高于医师(83.8% vs. 55.4%,P < 0.001)。结论 影像组学模型对亚厘米实性肺结节良恶性诊断具有良好的诊断效能,有助于减少医师诊断的不确定性。