【摘 要】
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目的 探讨不同CT成像参数对基于深度学习的智能辅助软件(DL-CAD)诊断肺结节良恶性效能的影响,并确定最优成像参数.资料与方法 收集行胸外科手术治疗的126例肺结节患者共169个肺结节,包括良性35个、恶性134个,进行CT平扫和增强扫描.采用不同的图像算法(bone算法和standard算法)和后置迭代重建算法(ASIR-V)(30％ASIR-V和50％ASIR-V)重建图像,并导入DL-CAD进行分析,同时记录肺结节恶性概率值及良恶性诊断结果 .以病理结果 作为诊断“金标准”,比较不同CT成像参数下
【机 构】
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福建医科大学附属协和医院影像科,福建 福州 350001;长沙市第一医院放射科,湖南 长沙 410005;清华大学医学院生物医学工程系生物医学影像研究中心,北京 100084;北京推想科技有限公司,北
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目的 探讨不同CT成像参数对基于深度学习的智能辅助软件(DL-CAD)诊断肺结节良恶性效能的影响,并确定最优成像参数.资料与方法 收集行胸外科手术治疗的126例肺结节患者共169个肺结节,包括良性35个、恶性134个,进行CT平扫和增强扫描.采用不同的图像算法(bone算法和standard算法)和后置迭代重建算法(ASIR-V)(30％ASIR-V和50％ASIR-V)重建图像,并导入DL-CAD进行分析,同时记录肺结节恶性概率值及良恶性诊断结果 .以病理结果 作为诊断“金标准”,比较不同CT成像参数下的DL-CAD受试者工作特征(ROC)曲线下面积(AUC)及诊断效能.结果 DL-CAD对肺结节良恶性的诊断效能在CT增强模式下优于平扫模式(AUC:P<0.001;整体效能:P=0.064),bone算法的诊断效能优于standard算法(AUC:P=0.045;整体效能:P=0.013).结论 CT增强扫描及重建算法会影响DL-CAD对肺结节良恶性的诊断效能,在CT增强模式下,使用bone算法,并应用30％ASIR-V或50％ASIR-V,DL-CAD对肺结节良恶性有较好的诊断效能.
其他文献
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1 病例简介rn女,46岁,主诉:左侧鼻面部胀痛2个月,伴麻木感10 d.既往有鼻部外伤史.体格检查:鼻根部可见长约3 cm瘢痕.CT平扫图像见图1A、B,MRI平扫及增强扫描图像见图1C～G,CT及MRI检查均考虑左侧上颌窦恶性肿瘤可能.行内镜下左侧上颌窦病变活检术,病理图像见图1H.免疫组化染色显示:Desmin(+),MyoD1 (+),CD68(+),CD34(血管+),Ki-67(约40％).病理诊断:(左侧上颌窦)多形性横纹肌肉瘤(rhabdomyosarcoma,RMS).
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