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深度学习技术对胸部X线平片亚实性结节的检测效能初探
目的 评估深度学习技术对胸部X线平片(简称胸片)肺亚实性结节的检出效能.方法 由推想科技有限公司搭建平台并训练胸片深度学习模型,模型由1965个有结节标记的胸片组成,包括85个亚实性结节,1880个实性结节.训练集中亚实性结节为同时行胸部CT检查和胸片的肺内亚实性结节,共85个结节.以CT扫描冠状面重建图像为金标准,对胸片进行标记,输入标记后采用交替训练方法进行深度学习训练.之后纳入56个肺内亚实性结节胸片作为测试数据,其CT冠状面图像为金标准,先后评估深度学习模型和高年资训练有素的住院医师在胸片中对肺亚实性结节的检出率、假阳性率、假阴性率和所有结节的分析时间,并比较两者之间的差异.结果 测试集共56个肺亚实性结节.深度学习模型共检出72个结节,其中真阳性结节39个,假阳性结节33个,耗时17 s.高年资训练有素的住院医师共检出39个结节,其中真阳性结节31个,假阳性结节8个,耗时50 min 24 s.结论 深度学习人工智能模型能有效检出肺部的亚实性结节,从而辅助影像科医生的诊断工作,但对于假阳性结节需要进一步优化.
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CT引导下经皮肺穿刺对肺亚实性结节病变的诊断价值及安全性评价
目的 探讨CT引导下经皮肺穿刺活检对亚实性结节(sub-solid nodule)的诊断价值及安全性能.方法 回顾性分析26例因肺部亚实性结节于蚌埠医学院第一附属医院接受CT引导下经皮肺穿刺患者的临床资料及随访资料,计算该技术对亚实性结节诊断的准确度,对恶性亚实性结节诊断的敏感度、特异度和并发症发生率.结果 26例肺部亚实性结节病变均一次穿刺成功取材,成功率为100％,恶性肿瘤12例(12/26,46.15％),腺癌8例,腺鳞癌1例,鳞癌2例,差分化癌1例,腺癌合并真菌感染1例;良性病变14例(14/26,53.85％),其中1例微量炎性细胞浸润,间质稍增生,超声内镜证实为腺癌;曲霉菌病1例,炎症8例(其中2例慢性炎症的患者经抗炎治疗后病灶有所进展,外院手术结果为腺癌,余6例慢性炎患者经抗感染治疗后病愈);1例肺组织间质血管轻度扩张充血(经抗感染治疗后吸收,证实为炎症),1例有少数分化良好的鳞状上皮(经抗感染治疗后吸收),肺结核2例.2例患者穿刺活检后出现少量气胸(7.69％),5例患者出现少量咯血(19.23％).CT引导下经皮肺穿刺对肺部亚实性结节病因确诊率为84.62％(22/26),对恶性亚实性结节诊断的敏感度、特异度分别为80.00％(12/i5)、100％,并发症率为26.92％,严重并发症率为0％.结论 CT引导下经皮肺穿刺活检可以安全、有效地诊断肺部亚实性病变.
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经MSCT探讨肺内单发亚实性结节与血管的关系
目的 探讨MSCT图像中肺亚实性结节与供血血管关系及类型,及其对亚实性结节良恶性诊断的意义.方法 对88例GGN进行回顾性分析,观察病灶及周围供血血管形态并进行分类,将亚实性结节与供血血管关系分为四种类型:I型血管在GGN旁绕行;Ⅱ型完整的血管穿过GGN;Ⅲ型血管在GGN内扭曲、扩张;Ⅳ型更为复杂的血管表现.将分析结果与手术病理及随诊结果对照.结果 40例亚实性结节病理诊断为恶性结节.40例亚实性结节与供血血管的关系四种类型(I～Ⅳ)分别为0,8,21,11例,Ⅲ型多.11例Ⅳ型均为浸润性腺癌,21例Ⅲ型中17例为浸润性腺癌,其余2例为原位腺癌,2例为微浸润腺癌,Ⅲ型+Ⅳ型为浸润性腺癌的可能性非常大,且四组亚实性结节与供血血管关系类型有统计学意义(x2=17.930,P=0.006).结论 多层螺旋CT扫描能清楚显示GGN与其供血血管的关系,其对GGN良恶性性质的诊断和鉴别诊断有重要价值.
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亚实性结节肺腺癌的研究进展
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.
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亚实性肺结节CT征象在良恶性鉴别及腺癌恶性侵袭程度评估中的价值
背景与目的 亚实性肺结节为肺原发腺癌的常见计算机体层成像(computed tomography, CT)表现,依据其CT影像特征预测病理分型对确定临床治疗策略具有临床价值.本研究根据病理分类,回顾性分析良性、不典型腺瘤样增生(atypical adenomatous hyperplasia, AAH)/原位腺癌(adenocarcinoma in situ, AIS)/微侵袭性腺癌(minimally invasive adenocarcinoma, MIA)、侵袭性腺癌三组亚实性肺结节的CT征象,评估其在良恶性鉴别及恶性侵袭程度判别中的价值.方法 回顾性分析106例经手术切除亚实性结节的CT征象.依据手术病理分为良性和恶性组,恶性组根据侵袭程度分为无/微侵袭组(AAH/AIS/MIA)、侵袭性腺癌组,测量结节大小、实性成分比例、瘤肺界面、形状、边缘、胸膜牵拉征、空气支气管征、结节内血管异常等CT征象.根据单因素分析(x2检验、非参数检验Mann-Whitney U检验)结果筛选有统计学差异的变量,纳入Logistic回归多因素分析.结果 Logistic回归分析显示清晰的瘤肺界面、空气支气管征以及结节内血管异常是恶性结节的重要预测指标,风险比分别为38.1(95%CI:5.0-287.7; P＜0.01)、7.9(95%CI: 1.3-49.3; P=0.03)、7.2(95%CI: 1.4-37.0; P=0.02).更大的实性成分所占比例是侵袭性腺癌与AAH/AIS/MIA组鉴别的重要指标,其风险比分别为1.04(95%CI: 1.01-1.06, P=0.01).结论 亚实性结节中出现清晰的瘤肺界面、空气支气管征、结节内血管异常提示其恶性概率增加.恶性结节中实性成分所占比例越大预示着侵袭性更高.
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亚实性肺结节CT阈值分割:实性成分识别与定量
背景与目的 肺内亚实性结节(subsolid nodule,SSN)实性成分的识别与定量对SSN的鉴别诊断,病理预测和预后评估具有重要价值,但目前缺乏公认且客观的标准.本研究旨在应用计算机断层扫描(computed tomography,CT)阈值分割方法确定用于SSN实性成分识别与定量的佳阈值.方法 回顾性分析102例SSN的CT图像.由观察者确定SSN内是否存在实性成分并借助软件确定实性成分的体积,以此作为参照标准.应用CT阈值分割方法对所有SSN进行分析,测量其内不同CT阈值对应的体素体积,假定该体积即为实性成分体积,计算实性成分与结节整体的体积比率.所得结果与相应参照标准进行比较,应用受试者工作特征曲线及Wilcoxon检验筛选佳阈值.结果 阈值设为-250 HU时,识别SSN内实性成分的诊断价值大(曲线下面积为0.982),以体积比率1.10%作为确认实性成分存在的界限值,其诊断效能高.阈值设为-300 HU时诊断效能次之,对应曲线下面积和体积比率界限值分别为0.977、6.14%.阈值设为-250 HU、-300 HU时所得实性成分中位体积分别为202.7 mm3(598.2 mm3)、247.1 mm3(696.0 mm3),与参照标准199.5 mm3(743.1 mm3)间无显著差异(P=0.125,1,0.061,3).结论 CT阈值分割方法可对SSN实性成分进行准确识别与定量,阈值可设为-250 HU或-300 HU.
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亚实性肺结节CT三维质量分析：观察者内及观察者间差异
背景与目的肺内亚实性结节（包括磨玻璃密度结节和部分实性结节）体积增长常较缓慢，但恶性概率比实性结节大，常需随访确定其生长特性。恶性亚实性结节的生长性不仅可以表现为体积的增长，也可以表现为密度的增加或新出现实性成分。计算机断层扫描（computed tomography, CT）质量（Mass）测量能综合评估其体积及密度的变化，在结节随访中量化反映其生长特性。本研究目的是评估亚实性结节质量测量的重复性，并与体积测量重复性比较。方法两名医生盲法应用结节分析软件对44例患者共80个亚实性结节的CT影像资料进行三维体积及质量重复测量，对自动分割效果不佳的结节采用手动调整。应用Bland-Altman法评估质量测量及体积测量的观察者内及观察者间差异，组内相关及Wilcoxon检验评估质量测量与体积测量观察者内、间测量变异度的差异。结果74个（92.5%）亚实性结节分割效果满意纳入研究。结节直径（7.2±2.5）mm（3.2 mm-16.4 mm）。质量测量的观察者内、观察者间95%一致性区间分别为-11.5%-10.4%、-17.4%-19.3%，体积测量的观察者内、观察者间95%一致性区间分别为-8.4%-8.8%、-17.9%-19.4%，观察者内、间质量测量与体积测量变异度的组内相关系数分别为0.95、0.93（P均<0.001），二者之间无统计学差异（P值分别为0.78、0.09）。手动调整结节分割对测量的重复性有一定影响。结论亚实性肺结节的质量测量重复性较好，可作为随访定量评估方法。
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肺亚实性结节不同维度CT定量特征对病理等级的预测价值
目的 探讨不同维度下病理为腺癌的肺亚实性结节(SSN)大小及其实性成分的大小对病理等级的预测价值.方法 回顾性分析病理为肺腺癌的125例患者肺内127个SSN的术前胸部高分辨率CT.将所有SSN分为2组,A组共69个,包含22个原位癌(AIS)和47个微浸润性腺癌(MIA);B组包含58个浸润性腺癌(IAC).使用计算机辅助软件测量所有SSN的肺窗实性一维长径(1D-SCLW)、肺窗实性二维长径(2D-SCLW)、纵隔窗实性一维长径(1D-SCMW)、纵隔窗实性二维长径(2D-SCMW)、肺窗结节一维长径(1D-WNLW)、肺窗结节二维长径(2D-WNLW)和-300 HU阈值实性成分体积(SCT).结果 B组的1D-SCLW、2D-SCLW、1D-SCMW、2D-SCMW、1D-WNLW、2D-WNLW和SCT显著>A组(P=0.000).通过受试者工作特征(ROC)曲线分析得出,在以上7种CT定量特征中,SCT对病理等级的诊断价值高[曲线下面积(AUC)=0.887,敏感度为81%,特异度为93%];1D-SCLW、2D-SCLW、1D-SCMW、2D-SCMW、1D-WNLW、2D-WNLW和SCT的优阈值分别为17.50 mm、14.75 mm、9.50 mm、7.75 mm、0.50 mm、1.25 mm和139.00 mm3.多因素Logistic回归分析结果表明,SCT是SSN病理等级的独立预测因素(OR=4.978,95%CI=1.430~17.331,P=0.012),当SCT≥139.00 mm3时,高度提示SSN为IAC.结论 在不同维度SSN的大小及其实性成分大小中,SCT是AIS、MIA和IAC间的独立预测因素,能够为手术方式的选择提供参考.
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MSCT 对肺内单发亚实性结节与支气管及血管关系探讨
目的：研究肺亚实性结节(SSNs)与支气管、血管的关系及类型,并探讨 MSCT 对其诊断价值。方法回顾性分析40例经临床病理证实的 SSNs MSCT 图像。将 SSNs 与支气管的关系分为5型：Ⅰ型,支气管在 SSNs 的实性成分中截断；Ⅱ型,支气管在 SSNs 的实性成分中走行,可伴或不伴有扭曲扩张；Ⅲ型,支气管在 SSNs 的磨玻璃成分中走行,并伴有扭曲扩张,但未进入实性成分；Ⅳ型,支气管在 SSNs 的磨玻璃成分中正常走行,无扭曲扩张；V 型,支气管在 SSNs 旁绕行。将 SSNs 与供血血管的类型分为4型：Ⅰ型,血管从 SSNs 旁绕行；Ⅱ型,完整的血管穿过 SSNs,无扭曲扩张；Ⅲ型,血管在 SSNs 内扭曲扩张；Ⅳ型,其他复杂的血管征象。对不同病理类型 SSNs 进行统计学分析。结果40例 SSNs 中,4例为原位腺癌,6例为微浸润癌,30例为浸润性腺癌。40例 SSNs 与供血血管的关系4种类型(Ⅰ~Ⅳ)分别为0,8,21,11例,Ⅲ型多。11例Ⅳ型均为浸润性腺癌,21例Ⅲ型中17例为浸润性腺癌,其余2例为原位腺癌,2例为微浸润腺癌,Ⅲ型+Ⅳ型为浸润性腺癌的可能性非常大,且3组 SSNs 与供血血管的关系类型有统计学意义(χ2=15.190,P =0.004)。40例 SSNs 与支气管的关系5种类型(Ⅰ~Ⅴ)分别为20,5,6,9,0例,Ⅰ型多。20例Ⅰ型17例为浸润性腺癌,1例为原位腺癌,2例为微浸润癌,且3组 SSNs 与支气管的关系类型有统计学意义(χ2=23.811,P=0.001)。结论不同病理类型 SSNs 与支气管及供血血管的关系及类型不同,对结节性质的判定有一定帮助。
