朱列
- 作品数：6 被引量：0H指数：0
- 供职机构：自贡市第四人民医院更多>>
- 相关领域：医药卫生文化科学更多>>
- 人工智能结合多层螺旋CT检查在体检人群肺结节筛查中的影响分析
- 2024年
- 目的:研究人工智能结合多层螺旋C T检查对体检人群肺结节筛查的价值。方法:选择2022年1月—2023年12月在自贡市第四人民医院肺结节筛查的体检人群150例,病理诊断检出病灶300个,以病理结果及2名高年资胸部影像诊断医师共同确认的结节情况作为金标准,对全部患者实施医师人工、人工智能结合多层螺旋CT检查,分析不同检查方式诊断价值。结果:300个病灶中,病理诊断恶性224个,良性76个;医师诊断恶性206个,良性56个;AI技术结合多层螺旋CT检查准确诊断恶性220个,良性70个;医师诊断肺结节良恶性的灵敏度为91.96%(206/224),特异度为73.68%(56/76),准确率为87.33%(262/300),Kappa值=0.662,一致性较好;AI技术诊断灵敏度为98.21%(220/224),特异度为92.10%(70/76),准确率为96.67%(290/300),Kappa值=0.911,一致性极好,AI技术结合多层螺旋CT检查效能高于医师诊断;AI技术诊断不同直径结节检出准确率均高于医师人工诊断,差异有统计学意义(P<0.05);AI技术结合多层螺旋CT检查诊断不同性质(除部分实性)结节检出准确率均高于医师诊断,差异有统计学意义(P<0.05)。结论:运用AI结合多层螺旋CT检查方式在体检人群肺结节筛查中的效能较高,可推广与运用。
- 姚本波朱列钱勇姜萍
- 关键词：人工智能多层螺旋CT体检人群肺结节
- “一校两附院”体制下高职医学影像技术专业人才培养模式的构建与实施
- 2020年
- 分析“一校两附院”体制下高职医学影像技术专业人才培养模式的构建与实施,为社会培养合格人才提供参考。
- 李冰朱列
- 关键词：医学影像技术专业
- 基于CT人工智能参数、血清学指标构建孤立性肺结节恶变风险模型与验证
- 2025年
- 目的 探讨孤立性肺结节(SPN)恶变风险影响因素及CT人工智能参数、血清学指标,构建列线图模型并验证。方法 采用回顾性对照研究方法,收集2021年1月至2023年11月收治的178例SPN患者临床资料,根据病理结果分为恶变组(n=62)和非恶变组(n=116)。统计2组人口学特征、CT人工智能参数、血清学指标,采用Lasso-Logistic回归方程筛选SPN恶变风险,根据筛选变量构建列线图模型,并进行内部与外部验证。另按照同样标准选取2023年12月至2024年2月收治的50例SPN患者进行外部验证。结果 以病理结果为金标准,SPN恶变发生率为34.83%。Lasso-Logistic回归方程显示,平均CT值、实性占比、吸烟史、呼吸系统相关病史、MIC-1、CD147是SPN恶变的影响因素(P<0.05)。基于Lasso-Logistic回归方程分析结果建立SPN恶变列线图模型,该列线图模型诊断AUC分别为0.805、0.782,诊断结果与实际结果基本一致,在0.05~0.8、0.1~0.8范围内存在显著临床净获益度,在0~0.75、0~0.80范围内可有效区分SPN恶变风险高危患者。结论 基于平均CT值、实性占比、MIC-1、CD147等因素构建的列线图模型有助于诊断SPN恶变风险,识别高风险人群,指导临床诊治。
- 朱列姚本波钱勇
- 关键词：孤立性肺结节恶变血清学指标
