神经网络在诊断HRCT上孤立肺结节良恶性中的初步应用

摘要

目的探讨神经网络对高分瓣率CT上孤立性肺结节(solitary pulmonary nodule,SPN)的诊断性能.方法共收集孤立性肺结节145例,其中原发性肺癌86例,结核球18例,炎性结节29例,良性肿瘤12例,均经手术病理或CT导向经皮肺穿刺活检病理组织学证实以及2年以上临床治疗追踪确诊.观察5项临床指标和10项CT影像学指标,并对定性指标进行量化.从145个样本中随机选择70%左右的样本(103例)作为训练样本,建立BP神经网络诊断模型和Logistic回归模型.比较两种模型对所有样本的诊断正确率和R0C曲线下面积.结果BP神经网络的诊断正确率为98.6%,高于Logistic回归模型的正确率88.3%(P=0.0007);ROC曲线下面积分别为0.997±0.004和0.959±O.016,差异有统计学意义(P=0.009).结论利用神经网络诊断孤立性肺结节有良好的诊断性能,值得进一步探讨.