社区获得性肺炎治疗前后的影像学表现

目的探讨社区获得性肺炎(CAP)治疗前后影像学表现及变化。资料与方法对61例CAP患者的临床及影像学表现进行分析。所有病例治疗前均行CT平扫,其中48例1周后复查,15例2周后复查,6例3周后复查。分析所有病例的CT特征,包括病灶范围、形态、分布、有无积液及是否进展,并随访相应临床症状,观察影像学表现与临床症状的关系。结果61例CAP患者中,38例(62.3%)表现为斑片状模糊阴影,呈单侧小叶性肺炎改变;23例(37.7%)为两侧肺炎。影像学表现:16例(26.2%)呈条索状炎性灶,54例(88.5%)呈斑片状炎性灶,30例(49.2%)出现实变影,5例(8.2%)双侧胸腔积液。治疗结局:41例(85.4%)1周后复查影像学表现及临床症状均好转;6例(12.5%)第1周影像学表现加重,临床症状减轻;1例(2.1%)第1周影像学表现及临床症状均加重;15例(100.0%)第2周影像学表现及临床症状吸收好转;6例(100.0%)第3周影像学表现及临床症状吸收好转。结论CAP的影像学表现多样,部分治疗后临床症状减轻者可出现影像学表现加重,即影像滞后于临床的情况。故治疗后症状好转者不宜早期复查,第2周后复查更为合适。

基于CT影像组学构建模型对实性肺结节鉴别的价值

目的探讨CT影像组学模型对实性肺结节良恶性的诊断效能。方法回顾性分析安徽医科大学第二附属医院2019年3月—2022年11月经手术、穿刺或临床证实的231例实性肺结节患者CT影像资料,选择典型的231个肺结节,按病理类型分为良性(98例)和恶性(133例)。采用InferScholar软件分别从二维、三维2个角度对病灶轮廓进行勾画,之后用软件提取影像组学特征,将入组病例以7∶3的比例分为训练集和测试集。通过Pearson相关系数、显著性检验、LASSO回归分析方法进行特征筛选。在训练集中分别构建二维、三维影像组学特征模型(模型Ⅰ、模型Ⅱ),用测试集来验证,利用ROC曲线下面积来评价模型的预测效能。结果从二维、三维2个角度分别提取出919、1746个影像组学特征,经过筛选,分别得到12、20个最优影像组学特征,用机器算法构建影像组学模型Ⅰ和模型Ⅱ。训练集中模型Ⅰ的AUC为0.97,模型Ⅱ的AUC为0.98;测试集中模型Ⅰ的AUC、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率分别为0.94(95%CI:0.87~0.98)、83.9%、89.5%、86.7%、87.2%、87.0%;测试集中模型Ⅱ的AUC、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确率分别为0.97(95%CI:0.94~0.99)、75.9%、97.5%、95.7%、84.8%、88.4%。结论基于CT影像组学构建的模型能够较好地预测实性肺结节的良恶性,从三维角度构建的模型Ⅱ的诊断效能优于二维角度构建的模型Ⅰ。