期刊简介

本刊是由中国科学院主管,经国家科委、新闻出版署审核批准的理、工、医相结合的国家级学术刊物,杂志创刊于1985年,现为月刊(内文160页,约35万字)。杂志主要刊出放射学(包括CT、MRI、普通X线)、超声医学、介入治疗学、影像技术学、超声工程学、电子内镜学、核医学等学科的最新研究成果。本刊主要特点是:①综合影像;②信息量大;③理、工、医相结合;④传播及时。该刊是基础科研人员和临床医务人员学术交流的园地,是广大医生晋升中高级职称的重要依据,也是中国科学院唯一的医学工程技术与临床相结合的刊物。

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  • 杂志名称:中国医学影像技术杂志
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国科学院声学研究所
  • 国际刊号:1003-3289
  • 国内刊号:11-1881/R
  • 出版周期:月刊
期刊荣誉:《CAJ-CD》规范执行优秀奖期刊期刊收录:JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 医学文摘, 哥白尼索引(波兰), 文摘与引文数据库, SA 科学文摘(英), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 文摘杂志, 知网收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
中国医学影像技术杂志2008年第07期

人工神经网络对孤立性肺结节的诊断价值

WANG Xiao-hua;谭石;MA Da-qing

关键词:硬币病变, 肺, 神经网络, 体层摄影术, X线计算机, 诊断, 鉴别
摘要:目的 利用人工神经网络(ANN)理论,建立一种全新的模式判别方法用于薄层CT上原发良恶性孤立性肺结节(SPN)的鉴别,并探讨其诊断价值及对不同级别医师的辅助诊断作用.方法 收集经手术或穿刺活检病理证实的SPN 200例(周围型小肺癌 135例,良性结节65例),观察3项临床指标和9项薄层CT指标,并对定性指标进行量化.从中随机选择70%左右的样本(140例)作为训练集,建立ANN诊断模型,并与社会科学统计软件(SPSS)分析处理的Logistic回归模型作比较,计算两种模型对所有样本诊断的正确率和ROC曲线下面积.利用训练好的ANN模型对另外60例样本进行测试,分析初、中、高三级放射科医师使用ANN模型前后的ROC曲线下面积.结果 ANN模型诊断的正确率为98.0%,高于Logistic回归模型的正确率86.0%(P<0.001);两种模型诊断的ROC曲线下面积分别为0.996±0.004和0.936±0.017,差异有统计学意义(P<0.001).ANN模型及初、中、高级医师首次诊断的ROC曲线下面积分别为0.954、0.737、0.813、0.874,其中ANN与初、中级医师的差异具有统计学意义(P值分别为0.001、0.007),而与高级医师的差异无显著性(P=0.070);初、中、高级医师使用ANN后的ROC曲线下面积分别为0.920、0.938、0.952,三级医师使用ANN后的诊断能力均有显著提高(P值分别为0.000、0.001、0.039);使用ANN后各级医师对SPN的诊断差异无显著性(初-中级、初-高级、中-高级比较的P值分别为0.614、0.369、0.645).结论 ①根据本研究提出的SPN的征象分类可用于建立ANN模型;②ANN模型用于薄层CT上原发良恶性SPN的鉴别诊断优于传统的Logistic回归模型;③ANN模型对于不同级别的放射科医师都有一定程度的辅助诊断作用.