编委会
名誉主编
戴建平 祁 吉 Chi-Shing Zee（美国）肖湘生 郭启勇 冯晓源 徐 克 鱼博浪
资深编委
刘玉清 周康荣 蒋学祥 马大庆 张雪林 张云亭 章士正 周翔平 陈克敏 龚洪翰
王德杭 梁碧玲 赵 斌 刘怀军 刘斯润 杨广夫 魏经国 董季平 王泽忠 孟兆瑞
刘振堂 贺洪德
主 编
宦 怡 郭佑民
副主编
孙立军 王 玮 刘士远 杨军乐 王霄英 陶晓峰 宋 彬 白芝兰 杨 健
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联合CT三维重建与Fisher判别在非典型良性或恶性肺结节中的作用
作者： 王圣恩 [1] ; 孙琼芳 [1] ; 涂蓉 [1] ; 史华莉 [1] ; 缪茂军 [2] ; 张业雨 [1] ; 李胜达 [1] ; 刘旭俊 [1] ; 王霞 [1] ; 陈东东 [1]
摘要：目的：探讨联合CT三维重建与 Fisher判别模式对术前肺结节良、恶性诊断的应用价值。方法回顾性分析40例孤立性肺结节（SPN）患者的CT资料,按病理及随访结果分为恶性肺结节25例,其中鳞癌4例、腺癌13例、肺泡癌4例、小细胞肺癌2例、大细胞癌1例、转移瘤1例；良性结节15例,其中结核球6例、错构瘤2例、非特异性炎性结节7例。并通过多平面重组（MPR）、曲面重组（CPR）、容积再现（VR）、最大密度投影（MIP）等三维重建技术对肺结节主要 CT 形态学特征进行评价,将三维数据分为良、恶性2组,以2组间每个征象有统计学意义的形态学征象为判别指标并行 Fisher判别,采用交叉核实法估计误判概率。结果三维重建所获得肺结节阳性征象明显比传统的二维图像多,其中三维重建所得 SPN CT征象的 Fisher判别公式为 Z=1.143X1＋0.454X2＋1.606X3-0.262X4＋0.04X5＋0.483X6＋1.611X7-2.164。判别界值Zc为-0.516,Z＆gt;-0.516认为恶性结节可能性大,25例恶性结节中,有4例误判为良性；Z＆lt;-0.516认为良性结节可能性大,15例良性结节中,有2例误判为恶性。总误诊率为15%,准确率为85%。结论联合CT三维重建与 Fisher判别分析对肺结节良、恶性的判断,提高肺内结节的定性诊断,具有较高的临床价值。
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