影像组学在肺磨玻璃结节中的应用研究进展

影像组学能够从CT、MRI或PET/CT影像中高通量地提取和分析大量定量影像特征,可以提供肿瘤表型及病变微环境信息。目前肺磨玻璃结节（GGN）的影像组学研究主要集中在良恶性的鉴别、侵袭性或病理分型的判断及基因变化的预测。就肺GGN概述、影像组学的发展及在肺GGN中的应用研究进展予以综述。     

基于胸部CT影像组学的肺结节影像学性质判断

【摘要】目的：通过获取实性结节（SN）、部分实性结节（PSN）以及纯磨玻璃密度结节（pGGN）的胸部CT影像特征,分别建立模型1(判断实性结节与亚实性结节的影像组学模型)和模型2(判断部分实性结节与纯磨玻璃密度结节的影像组学模型)。方法：回顾性收集2018年10月-2018年12月于本院行CT胸部平扫的病例资料285例,肺结节共315个,将所有肺结节按影像学性质分为实性结节组、部分实性结节组及pGGN组,三类结节的数目分别为106个、110个、99个。手动勾画VOI,通过提取肺结节的全部特征,在特征降维与选择后,使用不平衡调整逻辑回归的方法分别建立影像组学模型1［判断实性结节与亚实性结节（部分实性结节与pGGN）的组学模型］、影像组学模型2（在亚实性结节中判断部分实性结节与pGGN的组学模型）,并分别在两个模型中通过获得100个自举验证测试样本的平均曲线下面积（AUC）、敏感度、特异度作为该模型的效能。结果：模型1的ROC曲线的AUC为96.1%,符合率为90.1%,敏感度、特异度分别为90.0%、90.2%。模型2的ROC曲线的AUC为82.2%,符合率为74.2%,敏感度及特异度分别为73.2%、75.6%。结论：影像组学模型1对判断实性结节与亚实性结节有较好的性能,影像组学模型2对判断亚实性结节中部分实性结节与非实性结节也有一定的帮助。     

基于影像组学分析预测磨玻璃结节型肺腺癌浸润性的初步研究

目的探讨影像组学对表现为磨玻璃结节的肺腺癌浸润性的预测能力。方法选取在我院经手术病理证实为肺腺癌的290例患者(浸润前88例,微浸润91例,浸润性肺腺癌111例),根据分层随机抽样分为训练组和验证组。使用AK分析软件进行影像特征提取,采用最小绝对收缩算子法(LASSO)进行降维、筛选最优子集并生成组学标签。采用多元Logistic回归分析方法建立影像组学模型,并采用ROC曲线及曲线下面积(AUC)来评价组学模型的预测效能。结果共提取396个影像学特征,最终降维筛选出17个组学特征并建立组学标签。基于三分类影像组学模型能有效鉴别训练组中浸润前病变、微浸润(MIA)、浸润性肺腺癌(IAC)(AUC分别为0.93、0.85、0.90),并在验证组中得到验证(AUC分别为0.95、0.77、0.80),特别对浸润前病变表现出优越的鉴别能力。结论影像组学标签作为一种无创的术前预测生物标志物,能有效鉴别磨玻璃结节型肺腺癌的浸润前病变、微浸润和浸润性病变。     

收缩力在非实性结节影像良恶性鉴别中的应用分析

目的 探讨非实性结节良恶性影像特征表现，评估收缩力在腺癌影像诊断中的应用价值。方法 选取我院CT检出的纯磨玻璃结节和混合磨玻璃结节共计104例，经病理及临床检查确诊为肺腺癌患者87例、良性结节患者17例，对比分析两组患者毛刺征、胸膜牵拉征、胸膜凹陷征及结节内部血管形态改变的显示率；同时将肺腺癌结节按照病理分为原位腺癌(AIS)组、微浸润性腺癌(MIA)组及浸润性腺癌(IAC)组，分别评估三组收缩力相关表现。结果 腺癌结节收缩力影像表现显示率均显著高于良性结节组(P<0.05);AIS组结节收缩力低于MIA和IAC组，差异有统计学意义(P<0.05),IAC组结节收缩力表现略高于MIA组，但差异无明显统计学意义(P>0.05)。结论 非实性结节收缩力的CT影像特征表现有助于良恶性结节的鉴别，值得在结节定性诊断中加以评估。     

肺磨玻璃结节CT影像组学研究进展

【摘要】肺磨玻璃结节（GGN）是一种肺部常见的非特异性征象,良恶性GGN的治疗方法及预后不同,因此准确鉴别GGN具有重要的临床意义。影像组学可以从影像图像中高通量地提取影像特征,并从中推断出可能包含预后信息的基因蛋白表型或特征。CT影像组学可以鉴别GGN的良恶性,预测恶性GGN的病理分型并评价其侵袭性,为肺GGN个体化诊疗方案的选择提供有力的依据。本文就CT影像组学在GGN中的应用进行综述。     

HRCT肺纯磨玻璃结节影像表现与肺腺癌病理新分类的相关性分析

目的探究HRCT肺纯磨玻璃结节影像表现与肺腺癌病理新分类的相关性,评估HRCT对纯磨玻璃密度肺腺癌病理新分类的预测价值。方法回顾性分析两院2015年12月～2018年4月收治的123例肺纯磨玻璃结节患者,对其进行HRCT扫描,对不同分类的患者分叶征、毛刺征、支气管气相、胸膜凹陷征、血管集束征、形状和密度、肿瘤边缘和分界等进行分析。探讨HRCT肺纯磨玻璃结节影像表现与肺腺癌病理新分类的相关性。结果 4种新分型在分叶征、毛刺征、边缘规整、支气管气相、胸膜凹陷征、密度均匀、形状规则、肿瘤分界、血管集束上,IA组MIA组AIS组AAH组,存在显著差异(P0.05),最大截面面积、头足方向径线、实际平均密度及相对平均密度等4个描述病灶大小与密度的连续计数变量与病理新分类分组显著相关(P0.05)。结论纯磨玻璃结节的HRCT表现与新分类有良好相关性,最大截面面积、头足方向径线、实际平均密度及相对平均密度是判断纯磨玻璃结节新分型重要的预测因子。     

基于薄层CT的三维影像组学在预测亚厘米磨玻璃样肺腺癌浸润程度的价值

【摘要】目的：探讨基于术前薄层CT的三维影像组学预测亚厘米磨玻璃样肺腺癌浸润程度的临床应用价值。方法：回顾性分析华东医院2013年1月－2017年7月经病理证实的394例亚厘米肺腺癌患者（共446个结节）的术前肺部薄层CT和临床资料。选取2013年1月－2015年12月的253例患者的286个结节为验证集;2016年1月－2017年7月141例患者的160个结节为训练集。所有病例参照病理金标准分为浸润前病变和浸润性病变,且所有结节均逐层勾画ROI而得到其容积感兴趣区（VOI）。采用Matlab 2016b软件从每个结节的VOI中提取475个影像组学特征,利用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）进行特征筛选,随后建立影像组学标签。采用单因素及多因素分析方法筛选出训练集中两组病变间差异有统计学意义的变量并建立回归模型,进一步在验证集中对此模型进行验证。采用ROC曲线评价模型对结节浸润性的预测效能。结果：经可重复性分析及LASSO降维,最终筛选出13个影像组学特征并建立影像组学标签。多因素分析结果显示影像组学标签和CT值是预测肺癌浸润程度的独立危险因子。在训练集中,回归方程、CT值和影像组学标签的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.785（95%CI：0.730~0.840）、0.742（95%CI：0.681~0.802）和0.696（95%CI：0.630~0.760）。在验证集中,回归模型、CT值和影像组学标签的AUC分别为0.704（95%CI：0.618~0.790）、0.683（95%CI：0.595~0.772）和0.674（95%CI：0.588~0.761）。结论：基于薄层CT的三维影像组学特征联合临床资料建立的多因素logistic回归模型对预测亚厘米级磨玻璃结节样肺腺癌的浸润程度具有很好的临床应用价值及发展前景。     

亚实性结节肺腺癌的研究进展

【摘要】亚实性结节即磨玻璃密度结节（GGN）作为一个非特异性征象,可以出现在非典型腺瘤样增生（AAH）、原位腺癌（AIS）、腺癌和良性病变（如炎症、局部纤维化、局灶性肺出血）等多种病理状态下。GGN的良恶性鉴别诊断主要依靠其生长特性、密度、形态特征和影像组学技术等。计算机辅助诊断（CAD）已初步应用于肺结节良恶性的判别。本文对GGN的相关研究及CAD进展进行综述。     

直径≤1 cm 肺结节CT 定性诊断的可行性分析

目的：探讨直径≤1 cm肺结节C T影像学定性诊断的可行性。方法回顾分析190例≤1 cm肺结节的影像资料,统计分析各征象在良恶性组间及不同病理分型组间检出率的差异。结果影像诊断考虑为恶性的190例结节中,病理证实恶性168例,准确率88．4％。良性组中纯磨玻璃结节、血管集束征比例明显低于恶性组,实性结节比例明显高于恶性组,差异有统计学意义,余征象的差异无统计学意义。恶性病例中,不同病理分型组间除血管集束征、支气管充气征外,纯磨玻璃结节、混合磨玻璃结节、实性结节呈线性下降趋势,而毛刺征、分叶征、空泡征、胸膜凹陷征呈增加趋势,各征象线性趋势通过了0．017水平上的显著性检验。结论对于≤1 cm的肺结节,CT多平面重建（M PR）、容积再现（VR）能充分展现各恶性征象,对肺小结节的良恶性鉴别及恶性结节病理分型提供有效的依据。     

高分辨率CT对焊工肺尘埃沉着病的诊断价值

目的 采用高分辨率CT(HRCT)探讨早期焊工肺尘埃沉着病的影像表现,并评估不同病程阶段的影像表现.方法 对76例X线胸片疑似焊工肺尘埃沉着病的工人(工龄1～18年,平均14年)进行常规胸部CT平扫和HRCT检查,分析其HRCT表现,并对不同影像表现的年龄、工龄进行t检验.结果 18例(18/76,23.7%)表现为边缘模糊的小叶中央磨玻璃密度微结节,20例(20/76,26.3%)表现为分支状细线影,磨玻璃密度结节组的平均年龄[(34±7)岁]小于分支状细线影组[(39±9)岁],但差异无统计学意义(t=-1.648,P＞0.05);磨玻璃密度结节组的平均工龄[(10±5)年]低于分支状细线影组[(15±8)年],差异有统计学意义(t=-2.108,P＜0.05).结论 边缘模糊的小叶中央磨玻璃密度微结节和分支状细线影是焊工肺尘埃沉着病常见的表现.其中磨玻璃密度的微结节可能是焊工肺尘埃沉着病的早期表现.HRCT有助于焊工肺尘埃沉着病的早期诊断.     

肺磨玻璃结节CT征象对早期肺腺癌的诊断价值

肺腺癌的发病率逐年升高,已成为最常见的肺癌组织学类型,2011版国际肺腺癌新分类法废除了传统支气管肺泡癌的命名,并提出了原位腺癌的概念。目前,低剂量CT是临床筛查及诊断肺癌的重要方法。早期肺腺癌在CT上主要表现为磨玻璃结节,且不同时期的肺腺癌结节其影像特征不一,CT诊断主要依据病灶的形态学特征,主要包括结节的大小、内部结构、边缘及与邻近结构关系等。收集和分析了近年有关磨玻璃结节各CT征象在诊断不同时期肺腺癌价值的有关文献,并对其进行综述。     

肺部纯磨玻璃结节的CT研究进展

由于医学成像技术的迅速发展,CT得到了广泛普及应用。随着肺结节检出率的提高,人们对肺小结节尤其是磨玻璃结节也有了进一步的认识。相比实性结节,磨玻璃结节虽然生长缓慢,但它的恶性率却高于实性肺结节,诊断难度大,尤其是持续存在的纯磨玻璃结节,由于缺乏特异征象,其诊断难度更高,且与早期肺癌相关性较大,故对纯磨玻璃结节的CT研究具有重要的临床价值。就纯磨玻璃结节的定义、病理特征及CT研究进展进行综述。     

不同检测算法在孤立性困难肺结节鉴别中的作用

目的：利用计算机后处理程序对孤立性困难肺结节(与胸膜、血管相连的结节及磨玻璃结节)进行分割,获得结节的形态特征,辅助医生诊断,评判计算机辅助分割在困难肺结节中的临床应用价值。方法回顾性分析经病理证实的52例困难肺结节的影像资料,其中14例与胸膜相连、18例与血管相连,20例磨玻璃结节。利用数学形态学及随机游走方法对结节进行分割,提取出结节边缘信息,并与手术病理结果进行对照,上述两者进行统计学分析。结果52例困难肺结节经上述方法去除了胸膜及血管的影响,并对磨玻璃肺结节进行交互式分割,提取出结节的精确数据;其中44例与手术病理结果进行对照无明显统计学差异。结论经病理学证实,采用数学形态学及随机游走运算对困难肺结节进行处理,实现了结节的精确分割,显示结节的边缘形态及体积大小,有利于结节良、恶性的鉴别。     

CT影像组学预测磨玻璃结节肺腺癌浸润性的研究

目的 探讨CT影像组学预测磨玻璃结节肺腺癌浸润性的价值。方法 搜集南通大学附属医院2021年1月至2022年6月经病理证实为非典型腺瘤样增生、原位腺癌、微浸润性腺癌和浸润性腺癌的患者资料,CT表现为磨玻璃结节且最大径≤3 cm,其中非典型腺瘤样增生和原位腺癌为非浸润组,微浸润性腺癌和浸润性腺癌为浸润组。共295例患者纳入研究,非浸润组86例,浸润组209例。按照7∶3比例分为训练集和验证集,用卡方检验、独立样本t检验及非参数秩和检验评价非浸润组和浸润组的临床、影像特征差异。利用3D-slicer软件勾画VOI、提取影像组学特征,利用R语言软件进行特征筛选、建立模型。绘制受试者工作特征曲线(ROC),用曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度评估模型的预测性能。绘制临床决策曲线(DCA)评估模型的临床价值。结果 年龄、支气管充气征、最大截面长径、实性成分长径、肿瘤实变率(CTR)在非浸润组和浸润组中具有统计学差异(P<0.05)。多因素Logistic回归分析显示,最大截面长径是肺腺癌浸润性的独立预测因子(P<0.05),最佳截断值为11.545 mm。CT影像组学共提取851个...     

艾滋病并发粟粒型肺结核的CT表现

目的：探讨艾滋病并发粟粒型肺结核的CT影像表现及临床特点,以提高肺部弥漫性粟粒性病变的临床影像诊断水平。方法：回顾性分析本院临床确诊的9例艾滋病并发粟粒型肺结核和42例单纯粟粒型肺结核的CT影像检查及临床相关资料,观察肺粟粒结节的大小、分布、密度、磨玻璃影、结节边缘征象等,以及观察纵隔淋巴结肿大、胸腔、心包积液的程度。结果：9例艾滋病伴粟粒型肺结核结节大小一致3例,分布均匀4例,密度均匀2例,磨玻璃影8例,结节边缘模糊6例,合并有纵隔淋巴结肿大6例,胸腔积液7例,心包积液5例,肺外结核6例。42例单纯粟粒型肺结核中,结节大小一致32例（76%）,结节分布均匀37例（80%）,密度均匀33例（78%）,磨玻璃影3例（7%）,结节边缘模糊8例（17%）,合并有纵隔淋巴结肿大12例（28%）,胸腔、心包积液11例（23%）。结论：艾滋病伴粟粒型肺结核与单纯粟粒型肺结核在结节分布、大小和密度、结节边缘征像以及合并纵隔淋巴结肿大、浆膜腔积液、肺外结核等方面差异有显著性意义（P〈0.05）。了解其相关临床影像表现特征有利于艾滋病并发肺结核的早期诊断和治疗。     

CT的形态学征象联合影像组学特征诊断模型在肺结节诊断中的应用

目的结合肺结节CT形态学征像与影像组学特征建立联合诊断模型,期望提高孤立性肺结节的诊断准确性。方法选取2012年2月~2019年1月206例肺实性结节(直径≤2cm)的CT图像。由两名医师独立进行形态学征像评估,并诊断结节良恶性,使用PyRadiomics开源软件提取、筛选定量影像组学特征,采用逻辑回归建立影像组学模型,并融合形态学征像建立联合诊断模型,采用受试者操作特征(ROC)曲线评价模型诊断效能,并与人工诊断结果进行比较。结果结节的血管集束、支气管截断、毛刺、分叶、胸膜牵拉、空泡征及充气支气管征在恶性结节中的检出率高,与良性结节之间的差异有统计学意义(P<0.05);结节越小,各种CT征像检出率越低。两位医师对肺结节征像识别一致性存在差异,高年资医师诊断效能明显高于低年资医师,曲线下面积(AUC)分别为0.81(95%CI,0.744~0.856),0.69(95%CI,0.623~0.753)。影像组学诊断模型对良恶性肺结节具有较高的鉴别诊断效能,AUC为0.86(95%CI,0.8~0.92),结合毛刺征、分叶征、胸膜牵拉征及影像组学特征建立联合诊断模型,进一步提高肺结节诊断效能,AUC为0.92(95%CI,0.87~0.96)。结论结合肺结节CT形态学征像及影像组学特征建立的联合诊断模型,在肺结节良恶性鉴别诊断中有较高的应用价值。     

磨玻璃密度结节肺腺癌的X线特点及影响因素分析

目的通过对磨玻璃密度结节肺腺癌CT、X线表现的对比分析,总结其在X线上的影像特点及影响因素。方法回顾性分析我院经病理证实的103例磨玻璃密度结节样肺腺癌的影像信息,对比其在CT与X线上的影像表现,以CT影像特征为参考标准,分析其X线特点,加以总结归纳,并应用统计学方法对数据进行分析。结果 103例磨玻璃密度结节中纯磨玻璃密度结节36例,在X线胸片上均未见显示。混合密度磨玻璃结节67例,X线胸片上46例可见,检出率68.7%,其中1～10mm区间大小检出率为41.2%(7/17),11～20mm区间大小检出率为77.1%(27/35),21～30mm区间大小的检出率为80%(12/15),不同组别间差异有统计学意义(χ~2=8.034,P=0.018);肺的隐蔽部位检出率为41%(9/22),肺非隐蔽部位检出率为82.2%(37/45),差异有统计学意义(χ~2=7.0947,P=0.0077);X线上42例表现为边缘模糊的结节影,4例表现为边缘模糊的片状影;伴随征象中分叶征27例,毛刺征17例,胸膜凹陷征6例。磨玻璃结节的密度差异有统计学意义(t=-4.161,P=0.0003),实性成分大小差异有统计学意义(t=-2.8856,P=0.0065)。多因素回归分析结果病变密度高(OR=1.0068,95%CI:1.0031-1.0115,P=0.0012)、病变位置非隐蔽(OR=8.2261,95%CI:2.4053-36.5576,P=0.002)均显著提高检出率。结论纯磨玻璃密度结节肺腺癌在X线胸片上无法显示;混合密度结节肺腺癌在X线胸片上主要表现为边缘模糊的结节状影,少数表现为片状影,分叶征较其他征象更为常见,其X线表现主要取决于结节的密度和结节所在的位置。     

基于临床及CT影像组学特征预测肺腺癌结节北大核心CSCD

目的:探讨基于临床及影像组学特征构建机器学习模型对预测肺腺癌结节的准确性。方法:回顾性收集186例病理类型明确的肺结节患者,按病理类型分为腺体前驱病变组与腺癌组,按照7∶3比例将其分为训练集和测试集。采用3D Slicer软件对病灶容积感兴趣区(ROI)进行逐层手动勾画,通过Python软件提取影像组学特征。提取临床特征,包括人口统计学特征、临床表现、肿瘤标志物及CT影像学语义特征。选用单因素分析、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)和逐步logistic回归分析进行特征筛选。在训练集中分别构建基于影像组学特征(模型1)及临床与影像组学特征相结合(模型2)的随机森林(LR)肺腺癌结节预测模型。通过ROC曲线及计算曲线下面积(AUC)对模型进行验证。结果:训练集130例,测试集56例。提取影像组学特征和临床特征数量分别为688个和25个。经特征筛选,共保留11个影像组学特征。临床特征中年龄、结节成分、结节最大径在训练集中组间差异显著(P<0.05)。训练集中模型1和模型2的AUC分别为0.991和0.960;测试集中模型1和模型2的AUC分别为0.913和0.884,准确率分别为0.875和0.839,精确度分别为0.872和0.824,召回率分别为0.976和1.0,F1分数为0.921和0.903。结论:基于临床及CT影像组学特征构建的RF模型能够准确预测肺腺癌结节。     

含实性成分的可吸收肺磨玻璃结节HRCT征象分析

目的通过对肺部含有实性成分磨玻璃结节的影像分析,探讨可吸收性含实性成分磨玻璃结节的HRCT影像征象及其价值。方法选取59例含实性成分磨玻璃结节灶。病例分为两组,其中抗炎和/或抗感染后吸收消失的25例为可吸收组,直接手术切除且病理为肺腺癌的34例为对照组,对两组在病变外形、病变边界、支气管形态、病变边缘特征、有无分叶征、有无空泡征、有无血管扭曲、有无胸膜凹陷征、周围改变、实性成分形态等影像征象做分析对比,利用单因素及多因素Logistics回归进行统计分析处理。结果两组在病变外形、病变边界、支气管形态、病变边缘特征、有无分叶征、有无空泡征、有无血管扭曲、有无胸膜凹陷征、周围改变、实性成分形态等的征象差异均有统计学意义,且与可吸收组有关,多因素Logistics回归显示可吸收性含实性成分磨玻璃结节的独立征象因素为实性成分形态规整且边界清楚、无空泡征、无血管扭曲、无胸膜凹陷征,其ROC曲线下面积为0.945,特异度为0.848,灵敏度为0.920。结论对HRCT征象表现为实性成分形态规整且边界清楚、无空泡征、无血管扭曲、无胸膜凹陷征的含实性成分磨玻璃结节,尤其是实性成分规整呈类圆形者,应给予抗感染或/和抗炎治疗。     

MSCT不同重建方式对于3cm以内肺磨玻璃结节的诊断价值

目的探讨MSCT不同重建方式对于3cm以内肺磨玻璃结节的诊断差异性及其临床价值的研究。方法回顾性136个肺磨玻璃结节病例的影像学特征,对比以肺窗重建及纵隔窗重建肺磨玻璃结节的诊断差异性。结果确诊良性结节56个,恶性80个;CT纵隔窗重建法得到的诊断结论更为可靠,其诊断准确率为96.32%,对应的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为96.36%、96.30%、98.49%及91.37%。另外,不同病理类型肺GGN的CT征象之间的比较具有统计学差异(P0.05),矫正后的检验水准P=0.008。病灶的大小及实性成分的多少与其良恶性相关,且有明显的统计学差异(P0.01)。结论肺磨玻璃结节的CT征象与其病理学类型关系密切,采用纵隔软组织重建算法得到的CT图像更接近病理学改变,诊断符合率更高,值得临床推广应用。