基于多维度CT影像特征的联合模型可提升继发性肺结核的诊断效能

摘要

目的 探讨CT影像特征在继发性肺结核诊断中的预测价值，构建基于多维度影像特征的诊断模型并评价其效能。方法 回顾性分析2023年1月～2024年12月广州市胸科医院收治的246例肺部阴影患者的临床及CT影像资料，其中继发性肺结核组160例，非结核组86例。通过二元logistic回归分析筛选预测因子，构建联合诊断模型，并绘制ROC曲线评估模型效能。结果 单因素分析显示，烟花征（OR=4.196,P=0.008）、小叶中心结节（OR=88.290,P=0.001）、实变（OR=3.260,P=0.013）、钙化（OR=2.547,P=0.031）、胸膜增厚（OR=2.762,P=0.017）是继发性肺结核的风险因素；病灶分布于右中叶（OR=0.352,P=0.044）和左舌叶（OR=0.190,P=0.003）为保护因素。多因素分析纳入7个独立预测因子（烟花征、小叶中心结节、实变、钙化、胸膜增厚、右中叶受累、左舌叶受累），联合模型的曲线下面积为0.881(95%CI:0.834～0.929)，敏感度为87.5%，特异度为79.1%，其诊断效能优于所有单一影像学特征（P<0.001）。在最佳截断值0.601时，基于分类结果计算得出的阳性预测值为73.2%、阴性预测值为90.3%。结论 基于多维度CT影像特征的联合诊断模型有助于提升继发性肺结核的识别能力，具有一定的临床辅助诊断价值。

关键词

肺结核 / 继发性肺结核 / 计算机断层扫描 / 影像特征 / 诊断模型