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| 1 | ^18F—FDGPET/CT诊断非小细胞肺癌纵隔淋巴结转移的方法和价值显示文摘目的本研究通过目测法、测量法以及模式识别方法对非小细胞肺癌(non—small cell lungcancer,NSCLC)患者纵隔淋巴结的PET/CT图像进行诊断分析,并与病理结果比较,探索各种诊断方法的诊断效能,为临床医生提供有关NSCLC区域淋巴结转移的准确信息。方法选择术前行全身PET/CT检查且经手术根治切除的NSCLC患者28例作为研究对象,由3名有经验的医生分别应用目测法及测量法对淋巴结的CT、PET以及PET/CT图像进行分析,并与病理结果进行对比;同时通过对淋巴结的PET和CT图像的提取,应用工程学一种新的模式识别方法进行分类诊断。结果CT、PET、PET/CT测量法对NSCLC淋巴结诊断的灵敏性分别为53.6%、80.4%、82.1%;特异度分别为92.2%、83.3%、90.6%;阳性预测值分别为68.2%、60.0%、73.0%;阴性预测值分别为86.5%、93.2%、94.2%;诊断符合率分别为83.1%、82.6%、88.6%;CT、PET、PET/CT目测法对NSCLC淋巴结诊断的灵敏性分别为53.6%、71.4%、69.6%;特异度分别为85.0%、82.2%、88.9%;阳性预测值分别为52.6%、55.6%、66.7%;阴性预测值分别为85.5%、90.2%、90.4%;诊断符合率分别为77.5%、79.7%、84.3%。模式识别法计算得出PET的灵敏度为88%,特异度为76%;CT的灵敏度为84%,特异度为66%。结论PET/CT测量法以及目测法对NSCLC淋巴结转移的诊断明显优于单独的CT或单独的PET;PET/CT测量法对NSCLC淋巴结转移的诊断明显优于目测法。初步探索了通过构建多分辨率直方图及支持向量机(SVM)分类判别的工程学方法对淋巴结图像进行分析,为今后多学科联合以及探索更准确的无创检查手段奠定了基础。 | 于丽娟 楚春雨 李迎辞 高翱 陆佩欧 王文志 刘宛予 | 2010 | 实用肿瘤学杂志2010，24，6： | 6 |
| 2 | PET-CT及PET-CT结合Lung VCAR软件对非小细胞肺癌肺门区淋巴结的诊断分析显示文摘目的探讨PET—CT以及PET-C结合肺部容积式计算机辅助诊断(Lung VCAR)软件对肺门区淋巴结的诊断效能。方法49例术前行全身mF—FDGPET-CT检查高度怀疑非小细胞肺癌,并行病灶根治性手术及系统淋巴结清扫的患者资料纳入本研究,由两名PET—CT医师在不知病理结果的前提下,对肺门区淋巴结的PET-CT图像以及PET-CT结合LungVCAR软件得到的图像进行分析,然后再与病理结果进行对照。结果良、恶性淋巴结的CT值之间的差异无统计学意义(t=-1.40,P〉0.05),但良、恶性淋巴结的密度视觉分析、淋巴结短径和淋巴结最大标准化摄取值(SUVmax)对肺门区淋巴结良、恶性的判断之间的差异具有统计学意义坼=30.37、27.40、20.06,P均〈0.05);以cT上淋巴结短径≥1cm、淋巴结密度等于或略低于同层血管密度和PET上淋巴结SUVmax≥2.5为判断标准,PET-CT对肺门区淋巴结诊断的灵敏度、特异度和准确率分别为76.5%、90.7%和88.3%,准确率明显高于单独的cT和单独的PET(g=15.27,P〈0.05);结合Lung VCAR软件发现,PET-CT诊断出的103个肺门区淋巴结中,有4个不是肺门区淋巴结(3个为肺门区血管浓聚,1个为支气管软骨)。结论采用淋巴结视觉密度分析结合淋巴结直径和SUVmax的PET-CT分析方法,诊断非小细胞肺癌肺门区淋巴结的准确率较高;肺门区血管的浓聚是影响肺门区淋巴结辨别的主要原因,而LungVCAR软件有助于诊断。 | 于丽娟 李迎辞 王文志 王欣 陆佩欧 田墨涵 | 2012 | 国际放射医学核医学杂志2012，36，6： | 1 |
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