Rofo 1974; 120(4): 422-428
DOI: 10.1055/s-0029-1229830
Originalarbeiten

© Georg Thieme Verlag KG Stuttgart · New York

Zur Diagnostik des peripheren Bronchialkarzinoms unter Einsatz von Diskriminanzanalysen

The diagnosis of peripheral bronchial carcinomas using discriminant analysisK.-H. Rotte, W. Meiske*
  • Akademie der Wissenschaften der DDR, Zentralinstitut für Krebsforschung, Bereich: Radiologie und aus dem Zentralinstitut für Molekularbiologie, Bereich: Theorie und Methodik
* Wir danken Frau S. Hinze für die sorgfältige Programmierung und Durchführung der Berechnungen.
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Publication Date:
03 August 2009 (online)

Zusammenfassung

Es wird die Anwendbarkeit der Diskriminanzanalysen mit Hilfe der EDV in der Diagnostik peripherer pulmonaler Prozesse aufgrund von Röntgensymptomen überprüft. Es konnten 299/361 Fälle richtig reklassifiziert (83,2% der Karzinome, 80,4% der benignen Tumoren und 82,9% der Tuberkulome) sowie 100/121 neue Fälle = 82,6% richtig diagnostiziert werden (82,8% der Karzinome, 76,9% der benignen Tumoren sowie 84,2% der Tuberkulome). Bei Hinzuziehung der Verlaufsserie und Aussagen über ein Wachstum als zusätzliches Kriterium erhöhte sich die Treffsicherheit auf 90,4% (89,7% der Karzinome, 92,1% der benignen Tumoren und 92,2% der Tuberkulome), In einem Vergleich mit den Rechnungen nach der Bayesschen. Formel und mit der empirischen ärztlichen Diagnostik zeigt die Diskriminanzanalyse eine eindeutig höhere diagnostische Treffsicherheit. Dieses Verfahren empfiehlt sich als Modell für die computerunterstützte Diagnostik der peripheren pulmonalen Prozesse und darüber hinaus auch für weitere diagnostische Probleme.

Summary

The value of discriminant analysis, using the EDV and radiological criteria, was evaluated in the diagnosis of lesions in the pulmonary periphery. 299 out of 361 old cases were correctly diagnosed (83.2% of carcinomas, 80.4% of benign tumours and 82.9% of tuberculomas). Of 121 new cases, one hundred were correctly diagnosed, i. e. 82.6% (82.8% of carcinomas, 76.9% of benign tumours and 84.2% of tuberculomas). Using, as additional criteria, serial films and estimates of growth rates, accuracy improved to 90.4% (89.7% of carcinomas, 92.1% of benign tumours and 92.2% of tuberculomas). A comparison with the results of Bayes' formula and with empirical diagnosis showed significantly higher diagnostic accuracy from the discriminant analysis. The procedure may be recommended as a model for computerised diagnosis of peripheral pulmonary abnormalities, and beyond that, for various other diagnostic problems as well.