基于AI的肺磨玻璃结节中医临床特点研究

目的通过客观、规范的方法分析肺磨玻璃中医临床特点,利用人工智能(AI)分析肺磨玻璃结节恶性风险,初步探究不同风险肺磨玻璃结节中医临床特点,为中医药干预肺结节提供参考。方法采集75例肺磨玻璃结节患者中医四诊信息,运用证素辨证方法提取证素;利用AI判读患者胸部CT,分析不同风险肺磨玻璃结节中医临床特点。结果肺磨玻璃结节患者中医证素以阴虚(77.33%)、气虚(56.00%)、阳虚(54.67%)、血虚(52.00%)等证素多见,亦可见痰(40.00%)、寒(37.33%)、气滞(32.00%)等实性证素;AI判读为高风险组较中低风险组气虚证素权值差异有统计学意义(P<0.05)。结论肺磨玻璃结节患者中医辨证以虚证为主,中医病机为气虚或气滞导致肺之气机不畅,引起局部痰、湿聚集于肺络而形成,而热证、瘀血证较少。

高分辨率CT鉴别诊断肺部磨玻璃结节影像良恶性的价值分析

目的:探讨高分辨率计算机断层扫描(CT)对于肺部磨玻璃结节影像良恶性进行鉴别诊断的价值。方法:在2017年1月至2021年12月,到我院就诊且发现肺部存在磨玻璃结节的患者共160例纳入作为研究样本,在160例患者中开展常规CT检查、高分辨率CT检查,将诊断金标准定为穿刺活检或手术后病理诊断结果,对比常规CT检查和高分辨率CT检查对肺磨玻璃结节开展定性诊断的各项结果指标,并对比常规CT与高分辨率CT对不同临床分期肺癌的诊断符合率。结果:在肺磨玻璃结节定性诊断中,参照穿刺活检或手术后病理诊断结果,在灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值及阴性预测值方面,高分辨率CT比常规CT高(P<0.05)。高分辨率CT对Ⅰ期、Ⅱ期肺癌的诊断符合率均高于常规CT(P<0.05),而在Ⅲ期、Ⅳ期肺癌诊断中,常规CT与高分辨率CT的符合率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:高分辨率CT对肺磨玻璃结节的定性诊断价值良好,不仅可准确区分肺良性结节与肺癌,还可对肺癌的临床分期进行辅助鉴别。

AI定量参数预测肺磨玻璃结节病理类型的价值

目的:探讨人工智能(AI)定量参数在肺磨玻璃结节(GGN)病理类型中的预测价值。方法:回顾收集2022年1月至2023年4月经手术病理证实的肺GGN患者65例,按照2021版WHO肺肿瘤新分类标准分成三组:前驱腺体病变组(不典型腺瘤样增生AAH+原位癌AIS组)、微浸润性腺癌组(MIA组)、浸润性腺癌组(IAC组);另根据有无浸润性分为两组:非浸润性腺癌组(AAH+AIS组)及浸润性腺癌组(MIA+IAC组);所有患者均执行胸部CT扫描及肺窗薄层重建,并通过AI方法测得GGN的7个相关量化参数:长径(mm)、短径(mm)、体积(mm3)、平均CT值(Hu)、最大CT值(Hu)、最小CT值(Hu)、实性占比(%)。统计分析不同组间AI定量参数的差异性,使用ROC曲线评价参数预测肺GGN病理类型的效能。结果:前驱腺体病变22例,微浸润性腺癌21例,浸润性腺癌22例。7个AI定量参数在三组间比较均有统计学差异(P<0.05),而且显示7个参数值由前驱腺体病变至浸润性腺癌呈递增趋势。非浸润性腺癌与浸润性腺癌组间比较,长径、短径、体积、最大CT值显示具有统计学差异(P<0.05),而平均CT值、最小CT值、实性占比在两组间比较无统计学意义(P>0.05)。通过ROC曲线分析,取GGN的长径界值8.5mm,产生曲线下面积(AUC)0.758,敏感性67.4%,特异性68.2%。短径界值6.5mm, AUC=0.736,敏感性69.8%,特异性59.1%。体积界值194.47mm3,AUC=0.734,敏感性76.7%,特异性59.1%。CT最大值界值-138.5HU,AUC=0.723,敏感性79.1%,特异性63.6%。结论:AI定量参数能在术前有效预测肺GGN的病理类型,尤其GGN的长径预测效能最大,随着长径的增加,为浸润性腺癌的机会就越大,这为临床及时干预治疗及预后评估提供重要的参考依据,值得广泛推广应用。

基于人工智能技术的肺部CT扫描对肺纯磨玻璃结节浸润性病变及浸润程度的诊断价值

目的探讨基于人工智能技术的肺部CT扫描诊断肺纯磨玻璃结节浸润性病变及浸润程度的临床价值。方法回顾性分析2021年9月至2022年9月于天门市第一人民医院行手术治疗并经病理活检证实为肺纯磨玻璃结节的55例患者的临床资料,参考2021年世界卫生组织肺肿瘤新分类,根据病理结果分为非浸润性病变组(n=25,25个结节)与浸润性病变组(n=30,35个结节)。所有患者术前均行肺部CT检查,并利用人工智能系统对肺结节进行定性、定量参数分析。比较非浸润性病变组与浸润性病变组结节CT定性、定量参数;比较微浸润性腺癌、浸润性腺癌患者结节CT定性、定量参数;分析CT定性、定量参数对肺纯磨玻璃结节浸润程度预测的影响因素,并分析其预测效能。结果两组结节形态、分叶征、空泡征、支气管异常征、血管异常征、胸闷牵拉征占比及结节最长径、最短径、平扫CT值比较差异有统计学意义(P<0.05)。浸润性腺癌患者的结节形态规则占比低于微浸润性腺癌患者,分叶征、血管异常征、胸闷牵拉征占比均高于微浸润性腺癌患者,平扫CT值大于微浸润性腺癌患者,差异有统计学意义(P<0.05)。Logistic二元回归分析结果显示,分叶征、空泡征、血管异常征、平扫CT值增加是肺纯磨玻璃结节浸润性病变的危险因素(P<0.05);而分叶征、血管异常征、平扫CT值增加是肺纯磨玻璃结节浸润程度的危险因素(P<0.05)。ROC曲线分析结果显示,血管异常征诊断肺纯磨玻璃结节浸润性病变的效能最高(AUC为0.703,灵敏度92.00%,特异度48.60%),分叶征鉴别诊断肺纯磨玻璃结节浸润程度的效能最高(AUC为0.745,灵敏度75.00%,特异度73.90%)。结论基于人工智能技术的肺部CT扫描诊断肺纯磨玻璃结节浸润性及浸润程度有较高的临床价值,且人工智能技术CT扫描获得的内部血管征参数对诊断结节浸润性病变效能高,分叶征对鉴别诊断结节浸润程度效能更高,值得进一步深入研究。

CT特征及增强定量分析预测肺磨玻璃结节浸润性的诊断价值

目的 探讨CT特征及增强定量分析预测磨玻璃结节(GGN)浸润性及浸润程度的价值。方法 选取经手术及病理证实CT表现为GGN 102例(114个病灶)患者的临床资料及CT资料,所有患者均行CT平扫及增强扫描。按照病理类型分为浸润前驱腺体病变(AAH+AIS)、MIA和IAC三组。比较结节的各定量资料及定性资料,并对各定量参数进行受试者操作特征(ROC)曲线分析;运用二元Logistic回归分析评估GGN浸润程度的独立预测因素。结果 病灶大小、形态、结节类型、支气管异常征、内部血管征,胸膜牵拉征等特征指标在三组间差异有统计学意义(P<0.05);而性别、吸烟史及瘤-肺界面在三组间差异无统计学意义(P=0.432、0.405、0.205)。各CT定量指标(平扫CT值、动脉期CT值、静脉期CT值、动脉期强化差值、静脉期强化差值、动脉期强化指数、静脉期强化指数)在三组间差异均有统计学意义(P<0.001),而平扫CT值在AAH+AIS和MIA组间比较差异无统计学意义(P=0.075);ROC曲线分析结果表明平扫CT值、增强各期CT值、增强差值及强化指数等方法均具有较好的鉴别效能;二元Logistic回归分析显示结节类型(OR=47.143, 95%CI 2.549~871.918, P=0.010)和内部血管征(OR=11.466, 95%CI 1.209~108.713, P=0.034)为GGN浸润程度的独立危险因素。结论 CT表现特征联合增强扫描定量分析对GGN浸润性的预测评估具有重要价值,结节类型及内部血管征是GGN浸润程度的独立危险因素。

肺磨玻璃结节筛查诊治的研究现状

肺磨玻璃结节是一种重要的肺部影像学表现,近年来在肺部疾病筛查、诊断和治疗领域引起了广泛关注。肺磨玻璃结节病因复杂,影像学表现形式多样,诊疗困难,其良恶性的鉴别对于临床治疗和随访决策具有关键意义。随着医学影像技术的不断进步,肺磨玻璃结节的筛查、诊断和治疗方法也在不断发展。胸部高分辨率CT和其他影像学方法的应用,使得肺磨玻璃结节能够更准确地被检测和分析。临床指南的制定进一步规范了结节的评估和处理,为临床医师提供了明确的指导。早期发现和准确诊断肺磨玻璃结节,能够帮助医师及时采取适当的治疗措施,提高患者的生活质量和生存率。同时,结节的研究也为了解肺部疾病的发展机制提供了线索,为新的治疗方法和药物研发提供了基础。

CT引导下定位针技术在肺磨玻璃结节术前定位中的价值

目的探讨CT引导下定位针技术在肺磨玻璃结节(ground glass nodules,GGN)术前定位中的临床价值。方法收集2017年3月至2021年12月南京中医药大学无锡附属医院胸外科收治的110例GGN患者的临床资料。于胸腔镜手术前对患者进行CT引导下定位针定位操作,观察其定位准确率以及有效性。结果110例患者中,72例病灶位于肺外侧,穿刺成功67例(93.06%),38例病灶位于肺中外侧,穿刺成功33例(86.84%),两者比较差异有统计学意义(P<0.01)。肺外侧组定位操作时间、并发症发生率、手术时间、术后拔管时间及住院时间均低于肺中外侧组(P<0.01)。以术后病理结果为金标准,CT引导下定位针技术检出的灵敏度、特异度、准确度分别为90.20%、75.00%、89.09%。结论术前采用CT引导下定位针技术辅助切除GGN有助于缩短定位操作时间、手术时间、术后拔管时间,降低并发症发生率。

多层螺旋CT扫描应用于肺磨玻璃结节的诊断准确性

目的:分析在肺磨玻璃结节检查中应用多层螺旋CT技术的诊断价值。方法:回顾性选取2021年1月—2023年1月句容市人民医院收治的124例肺磨玻璃结节患者,均行多层螺旋CT检查,对比不同病理类型患者的病灶状况(体积、大小、实性成分信息),并观察多层螺旋CT征象差异。结果:124例患者中,浸润性腺癌(IA)、微浸润腺癌(MIA)、浸润前病变CT图像大小、体积、实性成分比较差异均有统计学意义(P<0.05);浸润病灶患者肺磨玻璃结节大小、体积、实性成分与无/微浸润患者比较差异均有统计学意义(P<0.05);IA、MIA、浸润前病变CT征象中,分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征比较差异均有统计学意义(P<0.05);浸润病灶患者分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征占比与无/微浸润患者比较差异均有统计学意义(P<0.05)。结论:通过多层螺旋CT筛查,能够明确肺磨玻璃结节的大小、体积、实性成分与CT征象比例,为不同病理类型提供准确的参考信息,有助于患者的后续诊疗。

基于人工智能的肺磨玻璃密度结节三维测量与病理切片测量的相关性研究

目的:分析肺磨玻璃密度结节人工智能测量、半自动测量与病理数字切片测量之间的相关性。方法:收集91例表现为磨玻璃密度结节的T1a期肺腺癌的CT图像及病理切片资料。使用人工智能肺部影像分析系统(AILIAS)及半自动分割技术(SLLS)测量CT图像上结节的平均直径和体积,并在病理数字切片上测量结节的平均直径与面积。AILIAS及SLLS与病理数字切片平均直径测量值、AILIAS与SLLS体积测量值两两比较行Wilcoxon符号秩检验。采用Spearman秩相关分析AILIAS及SLLS体积测量值与病理数字切片面积测量值的相关性。结果:AILIAS与SLLS所测平均直径均大于病理数字切片(Z=-7.310,-8.557;均P<0.001)。AILIAS与SLLS所测直径间差异无统计学意义(Z=-0.744,P=0.457)。SLLS所测体积小于AILIAS(Z=-6.218,P<0.001)。AILIAS和SLLS体积测量值与病理数字切片面积测量值均显著相关(rs=0.729,0.727;均P<0.001)。结论:人工智能可多维度测量肺磨玻璃结节的直径和体积,与病理数字切片面积测量值有良好的相关性及一致性,可为磨玻璃结节的良恶性判定及临床疗效评估提供数据支持。

基于临床可视化参数建立肺磨玻璃结节生长预测模型

目的应用三维重建技术提取临床可视化参数,建立持续存在的肺磨玻璃结节(GGN)生长预测模型,并验证该模型对GGN生长的预测效能。方法回顾性分析2015年3月至2022年12月浙江省舟山医院肺结节联合门诊规律随访的肺GGN共354例。利用3D Slicer软件半自动分割提取结节的定量影像学特征,根据随访结果将结节分为稳定组和增长组,按7∶3比例采用简单随机法分为训练集和测试集。采用临床和影像学特征参数建立预测模型,并在验证集中检验预测模型的预测效能。结果共纳入男119例、女235例,中位年龄55.0(47.0,63.0)岁,平均随访(48.4±16.3)个月,训练集247例、验证集107例。二元Logistic回归分析结果表明年龄(95%CI=1.010~1.092,P=0.015)和质量(95%CI=1.002~1.067,P=0.035)是影响结节增长的独立预测因素。由于结节质量M=V×(平均CT值+1000)×0.001(M为质量,V为体积),球体体积V=3/4πR^(3)(R为半径),因此,最终选择年龄、二维直径、平均CT值构建logit回归风险预测模型,预测模型为:ln[P/(1-P)]=-1.300+0.043×年龄+0.257×二维直径+0.007×平均CT值。应用拟合优度检验检验模型对验证集中观察数据的拟合程度(χ^(2)=4.515,P=0.808),预测模型校验图显示,受试者工作特征曲线下面积为0.702。结论患者年龄和结节质量是促进肺部GGN增长的独立危险因素,本研究建立并验证了预测GGN生长可能性的模型,可为后续GGN管理策略的制定提供有效依据。

CT定量参数预测肺磨玻璃结节病理类型的价值

背景与目的肺磨玻璃结节(ground glass nodules,GGNs)的病理类型对临床治疗方案的选择具有十分重要的意义,本研究旨在探讨主观计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像学征象及人工智能定量参数在预测GGNs病理类型中的价值。方法回顾性分析389例病理明确诊断的GGNs,其中,前驱腺体病变[包括非典型瘤样增生(atypical adenomatous hyperplasia,AAH)、原位腺癌(adenocarcinoma in situ,AIS)]138例,微浸润腺癌(microinvasive adenocarcinoma,MIA)109例,浸润性腺癌(invasive adenocarcinoma,IAC)142例。对结节的影像形态学特征进行主观评价,并利用肺结节人工智能系统自动获得定量参数。结果在主观CT影像学征象中,AAH+AIS、MIA和IAC组间结节最大径及毛刺征、分叶征、胸膜牵拉征出现的频率随病理级别增高而增加;在人工智能定量参数中,结节大小相关参数、CT值相关参数、实性占比、能量及熵随病理级别增高而增加。通过多因素Logistic逐步回归分析,人工智能定量参数在区分GGNs的病理类型中不亚于主观CT影像学征象。结论人工智能定量参数对区分GGNs的病理类型有一定的价值。

高分辨CT影像组学模型鉴别亚厘米肺纯磨玻璃结节腺体前驱病变与微浸润腺癌的价值

目的 探讨基于高分辨CT影像组学模型鉴别表现为亚厘米肺纯磨玻璃结节的腺体前驱病变和微浸润腺癌(MIA)的价值。方法 回顾性分析2020年7月~2022年4月经手术病理证实的亚厘米纯磨玻璃结节患者共计68例(75个肺结节),包括6个非典型腺瘤样增生、26个原位癌及43个MIA,根据病理类型分为腺体前驱病变组(非典型腺瘤样增生+原位癌)和微浸润组(MIA),将其分为训练组54例(60个pGGN),验证组14例(15个pGGN)。采集临床资料(年龄、性别)、CT定性参数(边界、毛刺、分叶、支气管异常征、内部血管征、空泡征、胸膜牵拉征)及定量参数(最长径、最短径、平均CT值、最大CT值、最小CT值)。利用ITK-SNAP软件对每个纯磨玻璃结节行手动分割并导入AK软件进行影像特征提取。采取单因素及多因素分析方法筛选出训练组中两亚组之间差异有统计学意义的变量,利用多元Logistic回归的方法构建影像组学模型、临床特征模型及联合模型。通过ROC曲线及计算曲线下面积(AUC)对各模型的预测效能进行比较,使用Delong’s检验比较各模型之间的差异。采用校正曲线及决策曲线分析评估联合模型的校准度及临床应用性,采用Hosmer-Lemeshow检验分析联合模型预测值与观测值之间的拟合程度。结果 联合模型在训练组和验证组中均具有最高的诊断效能(训练组AUC=0.857,95%CI:0.764~0.951,P<0.0001;验证组AUC=0.84,95%CI:0.592~1.000,P=0.0071),高于影像组学模型(训练组AUC=0.835,95%CI:0.735~0.935,P<0.0001;验证组AUC=0.82,95%CI:0.563~1.000,P=0.0145)和临床特征模型(训练组AUC=0.764,95%CI:0.636~0.864,P<0.0001;验证组AUC=0.63,95%CI:0.347~0.913,P=0.3677)。联合模型在训练组和验证组中的预测观察值与实际观察值之间均具有良好的一致性。结论 基于高分辨CT影像组学和临床特征构建的联合模型有助于术前鉴别表现为亚厘米肺纯磨玻璃结节的腺体前驱病变和MIA,提升肺结节诊治及管理水平。

混合磨玻璃结节实性成分的CT定量参数对肺腺癌组织分化的预测价值

探讨肺部混合磨玻璃结节(mGGN)实性成分的三维CT定量参数预测浸润性非黏液腺癌(IAC)组织分化程度的价值。回顾性分析99例术后病理证实为IAC患者的临床及影像资料。依据国际肺癌研究学会病理新分级系统分为:高分化IAC(53例)、中分化IAC(31例)、低分化IAC(15例)。观察实性成分的三维CT定量参数与IAC组织分化程度之间的相关性。结果显示:实性成分体积、体积占比、平均CT值、平均直径在不同组织分化程度之间的差异均具有统计学意义(P<0.001)。多重比较结果显示,低分化IAC的实性成分体积、体积占比、平均CT值、平均直径均大于中高分化IAC;而中分化与高分化IAC之间仅体积占比有统计学意义。将高分化IAC与中分化IAC合并纳入A组,低分化IAC纳入B组,预测低分化IAC的ROC曲线结果显示实性成分体积、体积占比、平均CT值、平均直径的cut-off值分别为341.5 mm~3、52.9%、-116.5 HU、9.65 mm。总之,mGGN实性成分的三维CT定量参数对IAC的组织分化程度有较高的预测价值,对选择诊治方案和判断患者预后有较大的指导意义。

CT引导下吲哚箐绿定位在胸腔镜下亚厘米肺磨玻璃结节切除中的应用

目的探讨CT引导下肺内注射吲哚箐绿(ICG)荧光染色定位在胸腔镜下切除亚厘米肺磨玻璃结节(GGN)的安全性和临床疗效。方法回顾性分析2022年1至5月宁波大学附属第一医院胸外科行电视辅助胸腔镜手术(VATS)切除亚厘米肺GGN的139例患者临床资料,其中术前CT引导下肺内注射ICG定位后切除GGN患者81例作为观察组,基于解剖结构术中定位切除GGN患者58例作为对照组。比较两组患者围术期资料、病理资料,并术后随访1年评估肺GGN复发情况。结果观察组术前定位成功率为98.77%,对照组为94.83%,差异无统计学意义(P>0.05);两组患者肺组织切除术式、手术时间、术中出血量、术后48 h引流量、术后胸管留置时间、术后住院时间、术后并发症比较差异均有统计学意义(均P<0.05);两组患者病理检查结果、淋巴结清扫数目比较差异均无统计学意义(均P>0.05);术后随访1年,两组患者复发率比较差异无统计学意义(P>0.05)。结论相较于传统术中基于解剖结构定位,术前CT引导下肺内注射ICG定位有助于胸腔镜下快速切除亚厘米肺GGN,并且术后恢复快、安全性高,同时未增加复发率,疗效可靠,值得临床推广应用。

构建与验证低剂量CT参数对肺混合磨玻璃结节侵袭性的预测模型

目的基于低剂量CT定量参数构建肺混合磨玻璃结节侵袭性的预测模型,并验证模型预测效能。方法纳入我院2021年3月~2023年3月收治的病理证实的肺混合磨玻璃结节患者102例进行回顾性研究,根据病理结果及肺腺癌分类标准分成浸润性腺癌(IA)组(n=71)、非IA组(n=31)。患者入院后均接受低剂量CT扫描,并进行定量参数分析,比较两组结节最大直径、结节体积、结节最大横截面积、结节最大垂直长径、结节质量、平均CT值,利用多因素Logistic回归模型分析肺混合磨玻璃结节侵袭性的影响因素。基于回归分析结果构建列线图模型,通过受试者工作特征(ROC)曲线与Hosmer-Lemeshow检验进行内部验证,分析模型预测效能。结果IA组结节最大直径、结节最大横截面积、结节最大垂直长径、结节质量、结节体积高于非IA组(P<0.05)。多因素Logistic回归分析提示,结节最大直径(OR:2.675,95%CI:1.298-5.514)与最大横截面积(OR:2.380,95%CI:1.435-3.946)增高是肺混合磨玻璃结节侵袭性的独立危险因素(P<0.05)。基于多因素分析结果构建列线图模型,经校准曲线、决策曲线提示模型可靠,ROC曲线提示该模型预测肺混合磨玻璃结节侵袭性的曲线下面积为0.902(标准误:0.029,P<0.001,95%CI:0.845-0.958),敏感度80.28%,特异度80.65%。Hosmer-Lemeshow检验提示拟合度好(χ^(2)=2.596,P=0.581)。结论低剂量CT定量参数中结节最大直径、最大横截面积与肺混合磨玻璃结节侵袭性相关,基于上述参数构建模型,能对肺混合磨玻璃结节侵袭性进行预测评估。

HRCT平扫加CT直方图对混合磨玻璃结节的良恶性鉴别诊断

目的探讨通过术前高分辨率CT(HRCT)平扫的表现加CT灰度直方图信息对混合性磨玻璃结节(mixed ground-glass nodules,mGGN)良恶性鉴别诊断的价值。方法选取经病理证实的117例胸部HRCT检查表现为mGGN的患者,根据病理结果分为良性结节组(43例)和恶性结节组(74例)。分析两组结节整体影像学信息、结节内实性成分、结节直方图信息。结果良恶性结节的大小、体积、形态、毛刺征等整体影像学信息以及结节内实性部分的形状和占比在两组间的差异具有统计学意义(P<0.05);CT灰度直方图中参数比较在两组间差异有统计学意义(P<0.05);受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)分析熵的曲线下面积最大为0.770,提示其预测效能最高。结论HRCT平扫常规图像信息加上CT灰度直方图信息能够鉴别mGGN的良恶性,可以帮助临床医师对mGGN提供治疗决策。

人工智能辅助肺磨玻璃结节性质及病理成份的临床应用研究

目的研究人工智能医学影像辅助诊断系统对肺磨玻璃结节(GGN)良恶性及判断病理成份的临床应用价值。方法从行胸部CT检查发现GGN的患者中随机选取符合条件的44例纳入研究。根据病理结果分成腺癌组GGN与炎性病变组GGN,然后根据贴壁成份的占比不同将腺癌组GGN分成高占比组和低占比组,记录2组测量参数(包括病灶长径、平均CT值、CT值标准差、紧凑度、球形度及患者年龄)。采用SPSS 20.0软件统计分析2组间差异,对有统计学意义的定量参数进行受试者工作特征曲线(ROC)分析,评价各测量参数鉴别良恶性GGN及判断恶性GGN病理成分的能力,同时根据最大约登指数(YI)计算该测量参数的最佳诊断阈值,获得曲线下面积(AUC)、敏感度和特异度,P<0.05被认为差异具有统计学意义;最后根据二元Logistic回归模型得出鉴别良恶性GGN及判断恶性GGN组织成分的独立危险因素。结果①在腺癌组GGN与炎性病变组GGN测量数据对比中,腺癌组GGN病灶长径、平均CT值、CT值标准差大于炎性病变组GGN(P<0.05),腺癌组GGN紧凑度、球形度均小于炎性病变组GGN(P<0.05),而2组GGN患者年龄差异无统计学意义(P>0.05)。②在高占比腺癌组GGN和低占比腺癌组GGN测量数据对比中,仅发现高占比腺癌组GGN平均CT值小于低占比腺癌组GGN(P<0.05),其他无差异。③二元Logistic回归模型分析显示,鉴别腺癌GGN与炎症GGN的独立因素为病灶长径;鉴别高占比腺癌GGN和低占比腺癌GGN的独立因素为平均CT值。结论基于人工智能医学影像辅助诊断系统CT特征定量分析有助于鉴别良恶性GGN,以各项指标联合诊断的效能最佳;但在判断恶性GGN的病理成份方面能力有限,但仍需结合临床其他各项指标进行综合判断才能做出更准确的诊断。人工智能医学影像辅助诊断系统对GGN良恶性及判断病理成份有较大的临床应用价值,以各项指标联合诊断的效能最佳。

64排螺旋CT发现及随访肺磨玻璃样结节对早期肺癌的诊断价值

目的:探讨64排螺旋CT发现及随访肺磨玻璃样结节(ground glass nodule,GGN)对早期肺癌诊断的临床价值。方法:选取2020年1月-2023年5月在江苏省邳州市中医院就诊行肺部检查并发现存在GGN的患者为观察对象,深入探讨采用64排螺旋CT发现和随访GGN对诊断早期肺癌的作用和价值。结果:以病理活检检出结果为金标准,30例患者中良性5例,恶性25例,经64排螺旋CT检查检出率为93.33%(28/30),其中良性结节4例,恶性肿瘤24例,其检出率与病理活检结果相差不大,对比差异无统计意义(P>0.05);经64排螺旋CT检查可见,恶性病变者GGN的分叶征、毛刺征和胸膜尾征的检出率高于良性病变者,差异有统计学意义(P<0.05),空泡征的检出率对比差异无统计学意义(P>0.05);经半年随访和观察统计,随访复查时的GGN恶性检出率明显高于初次检测的检出率,对比差异有统计学意义(P<0.05)。结论:肺磨玻璃样结节的诊断选择64排螺旋CT具有较高的检出率,而且能明确区分结节的不同征象特点,通过后期随访复查,能增加早期肺癌的检出率,便于临床尽早救治,此技术值得临床推广应用。

影像组学在肺磨玻璃结节中的研究进展

影像组学可以高通量地提取大量反映病灶异质性的定量影像特征用于病变分析和诊疗,目前已应用于肺磨玻璃结节的研究,包括影像组学特征可重复性、良恶性鉴别,以及浸润性、生长趋势、病理相关指标、基因突变及免疫治疗相关标志物预测等方面。就近年影像组学在肺磨玻璃结节中的研究进展进行综述。

不同病理类型磨玻璃结节肺癌的影像学特征

目的:分析不同病理类型磨玻璃结节肺癌患者的影像学形态特征。方法:选取2020年1月—2022年12月在北京市仁和医院确诊的61例磨玻璃结节肺癌患者的病理资料及胸部HRCT资料,根据病理结果将其划分为非典型腺瘤增生、原位腺癌、微浸润腺癌、浸润腺癌。对比分析不同病理类型磨玻璃结节肺癌患者的影像学形态特征,包括病灶体积、密度、光滑度、分叶、毛刺、是否胸膜下、胸膜尾征、胸膜凹陷、空气支气管征、晕征等。结果:61例磨玻璃结节肺癌患者包含非典型腺瘤增生2例、原位腺癌16例、微浸润腺癌11例、浸润腺癌32例。其中浸润腺癌占比最高,为54.10%(32/61)。不同病理类型磨玻璃结节肺癌在病灶体积、密度、分叶、胸膜尾征等影像学表现上差异有统计学意义(P<0.05)。结论:不同病理类型磨玻璃结节肺癌的影像学表现与其病理类型存在一定关系,可通过其影像学形态表现初步判定其病理类型或恶性程度。