摘要

目的：探讨AI软件提供的多项参数对三类肺亚厘米实性结节（转移性结节、炎性结节、尘肺结节）鉴别诊断的应用价值。方法：收集薄层CT数据，按照入组标准筛选三类结节共计386个，记录AI系统提供的长径、短径、CT最大值、CT最小值、平均值、偏度、峰度、容积占比、体积，并计算长短径比值，对比转移性结节组与炎性结节-尘肺结节组的差异，采用单因素分析有意义的影响因素构建Logistic回归模型，对回归模型有意义的变量绘制ROC曲线，评价诊断效能。结果：三类结节组间对比，长径、短径、CT最小值、容积占比、体积、长短径比值间具有统计学差异（F值分别为45.509、66.204、3.345、7.452、25.309、6.833,P值分别为<0.001、<0.001、0.036、<0.001、<0.001、0.001）。转移性结节与炎性结节对比，长径、短径、体积、长短径比值间具有统计学差异，P值均<0.001；转移性结节与尘肺结节对比，长径、短径、容积占比、体积间具有统计学差异，P值均<0.001；转移性结节与尘肺结节及炎性结节与尘肺结节对比，各参数间均不具有统计学差异。Logistic回归分析提示，短径是亚厘米转移性结节诊断的独立影响因素。结论：偏度、峰度在判断亚厘米结节是否为转移性结节方面的能力有限，可通过临床特征结合有无原发肿瘤病史来提高肺亚厘米实性结节的诊断准确性。

关键词