摘要
目的 基于AI(人工智能)评估高分辨计算机断层扫描(HRCT)上表现为磨玻璃样肺腺癌的浸润性及病理亚型。方法 收集经病理证实为肺腺癌的GGN共205例， 其中男79例，女126例，平均年龄59.87±11.49岁。根据病理浸润性可分为微浸润性腺癌(MIA)和浸润性腺癌(IA)；IA又根据病理亚型分为低危组(含有乳 头、贴壁或腺泡型为主且没有微乳头亚型和实体亚型的成分)和高危组(含有微乳头或实体亚型)。AI自动提取结节CT形态学特征并采用密度直方图自动计 算结节CT定量指标以综合评估危险度。采用二元logistic回归分析并绘制风险指数的受试者工作特征(ROC)曲线进行评估。结果 经统计分析显示，GGN形 态、垂直径、CT平均值是浸润性病变组的独立风险因素，其中GGN垂直径预测浸润性的诊断效能最大；GGN的CT最小值、实性占比、毛刺征是IA中高危 组的独立风险因素，其中实性占比预测预后不良的诊断效能最大。结论 基于AI提取GGN的CT形态学特征及定量指标有助于磨玻璃样肺腺癌浸润程度及病 理亚型的预测。
【关键词】人工智能；磨玻璃样肺腺癌；病理亚型；高分辨率计算机断层扫描
【中图分类号】R979.1
【文献标识码】A
【DOI】10.3969/j.issn.1009-3257.2024.9.015
罕少疾病杂志
第31卷， 第 9 期
2024年11月
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