论著-头颈部
CT影像与纹理特征联合模型在甲状腺良恶性结节鉴别中的价值*
作者：彭铮堃1 彭 云2 吴娜珊1 吴若岱1,*
所属单位：1.深圳大学总医院影像科 (广东 深圳 518000) 2.南昌大学第二附属医院影像科 (江西 南昌 330006)
PDF摘要
目的 比较甲状腺良恶性结节CT影像征象及纹理特征差异，构建两者鉴别诊断模型。方法 回顾性分析110例经手术病理证实分类甲状腺结节患者的125个结节，其中良性组66个，恶性组59个，提取每个结节CT征象与平扫、动脉期及静脉期3个期相的纹理特征。采用χ2 检验筛选良恶性结节有差异的影像特征，进一步采用Logistic回归分析构建单纯影像模型。对结节纹理特征筛选、降维，建立剩余纹 理参数的受试者工作特征曲线(ROC)，获取ROC曲线 下面积(AUC)。使用筛选后的常规影像特征及纹理特征组合建立联合Logistic回归模型并获得相应AUC。 结果 影像模型的AUC为0.821，灵敏度为66.10%， 特异度为81.82%。纹理特征中，静脉期方差具有最 高鉴别效能，其AUC为0.696。由以上4个特征构建的联合模型AUC为0.845，灵敏度为76.27%、特异度为83.33%。联合模型的AUC、灵敏度及特异度均高于影像模型。结论 综合CT影像特征及纹理特征的基础上建立联合模型，有助于甲状腺良恶性结节鉴别诊断。
【关键词】甲状腺癌；Logistic回归模型；CT影像；纹理分析
【中图分类号】R447；R739.91
【文献标识码】A
【DOI】10.3969/j.issn.1672-5131.2022.05.001
中国CT和MRI杂志
第20卷， 第 5 期
2022年04月
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