CAJ | 학술논문

目的探讨Bayes分析在孤立性肺结节(SPN)CT定性诊断中的价值.方法利用Bayes分析从352例SPN训练集中得到恶性SPN的验前比及各临床和CT表现的似然比,求出各SPN的恶性概率.并前瞻性的在132例SPN测试集中予以检验.结果根据似然比的高低得出,较能提示恶性SPN的特征为空泡征、短毛刺、深分叶等,较能提示良性SPN的特征为良性钙化模式、强化值＜20 HU、"多边形"轮廓等;Bayes分析诊断测试集SPN的敏感度、特异度、符合率、阳性预测值及阴性预测值分别为88.5%、85.9%、87.1%、84.4%、89.7%,其诊断符合率与高年资甲、乙医生常规阅片比较无统计学差异(P均＞0.05),但高于低年资丙、丁医生(P均＜0.05).对于非转移瘤SPN的诊断,Bayes分析的ROC曲线下面积(AZ)为0.957,大于高年资医生组(AZ＝0.886,P＝0.003)和低年资医生组(AZ＝0.845,P＝0.000).结论 SPN相关的各临床和CT表现的似然比可以用来指导日常阅片;Bayes分析是一个有效的诊断辅助工具,可以提高医生鉴别SPN良恶性的能力,尤其对低年资医生的帮助较大.
목적 탐토Bayes분석재고립성폐결절(SPN)CT정성진단중적개치.방법 이용Bayes분석종352례SPN훈련집중득도악성SPN적험전비급각림상화CT표현적사연비,구출각SPN적악성개솔.병전첨성적재132례SPN측시집중여이검험.결과 근거사연비적고저득출,교능제시악성SPN적특정위공포정、단모자、심분협등,교능제시량성SPN적특정위량성개화모식、강화치＜20 HU、"다변형"륜곽등;Bayes분석진단측시집SPN적민감도、특이도、부합솔、양성예측치급음성예측치분별위88.5%、85.9%、87.1%、84.4%、89.7%,기진단부합솔여고년자갑、을의생상규열편비교무통계학차이(P균＞0.05),단고우저년자병、정의생(P균＜0.05).대우비전이류SPN적진단,Bayes분석적ROC곡선하면적(AZ)위0.957,대우고년자의생조(AZ＝0.886,P＝0.003)화저년자의생조(AZ＝0.845,P＝0.000).결론 SPN상관적각림상화CT표현적사연비가이용래지도일상열편;Bayes분석시일개유효적진단보조공구,가이제고의생감별SPN량악성적능력,우기대저년자의생적방조교대.