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人工智能CT定量分析对肺腺癌Ki-67LI的预测研究被引量：4: 2023年; 目的探索肺磨玻璃密度结节(GGN)人工智能(AI)CT定量分析对肺腺癌Ki-67表达指数(Ki-67LI)的预测方法,并评价其对肺腺癌病理类型的预测价值。方法回顾性分析肺腺癌者230例,共308个GGN,分为不典型腺瘤样增生(AAH)/原位腺癌(AIS)组168个、微浸润性腺癌(MIA)组86个和浸润性腺癌(ICA)组54个。分析CT定量参数和Ki-67LI的组间差异和相关性,采用多元线性回归分析建立Ki-67LI预测模型,并评价该模型对不同病理类型肺腺癌的鉴别价值。结果 3D长径和CT平均值是Ki-67LI的独立预测参数(P<0.05),并建立预测模型:Ki-67LI预测值=1.476+0.311*3D长径+0.003*CT平均值;Ki-67LI预测值在各组间均有统计学差异(P<0.05),且对AAH/AIS和MIA以及MIA和ICA的鉴别价值均较高(AUC值0.837和0.862)。结论 AI CT定量分析可于术前对肺腺癌Ki-67LI进行预测,对GGN的侵袭性有一定预判价值。; 左孟哲骆磊张臻张春雷王建良; 关键词：肺腺癌人工智能

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张春雷