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肺亚实性结节早期肺腺癌的临床、影像与病理特征分析

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肺亚实性结节早期肺腺癌的临床、影像与病理特征分析

作者：兰清霞安徽医科大学

学位级别：硕士

目的:回顾性分析625例肺亚实性结节(Subsolid Nodules,SSNs)患者的临床资料、CT影像特征与病理诊断、亚型及其浸润程度的相关性,以期为早期肺腺癌筛查、早期诊断治疗、最佳手术时机的选择提供理论依据。方法:回顾性收集2019年6月-2022... 详细信息

目的:回顾性分析625例肺亚实性结节(Subsolid Nodules,SSNs)患者的临床资料、CT影像特征与病理诊断、亚型及其浸润程度的相关性,以期为早期肺腺癌筛查、早期诊断治疗、最佳手术时机的选择提供理论依据。方法:回顾性收集2019年6月-2022年12月安徽医科大学第一附属医院呼吸科及普胸外科因高度疑似恶性肺结节入院,且手术病理明确诊断为肺腺癌的肺亚实性结节患者的临床、影像资料及病理诊断资料。通过住院病历获取一般临床资料(如年龄、性别、疾病史、血清肿瘤标志物等);影像资料特征(如结节大小、密度、结节中实性占比、位置、单/多发、毛刺征等)。肺腺癌的国际多学科新分类标准按照浸润程度将其分为三大组:浸润前病变组(不典型腺瘤样增生Atypical adenomatous hyperplasia,AAH和原位腺癌Adenocarcinomas in situ,AIS)、微浸润性肺腺癌组(Minimally invasive adenocarcinoma,MIA)和浸润性肺腺癌组(Invasive adenocarcinomas,IAC)。其中IAC组按不同亚型又分为五小组,即贴壁生长型浸润性腺癌(lepidic predominant invasive adenocarcinoma,LPA)、腺泡生长型浸润性腺癌(acinar predominant invasive adenocarcinoma,APA),乳头生长型浸润性腺癌(papillary predominant invasive adenocarcinoma,PPA),实体生长型浸润性腺癌(solid predominant invasive adenocarcinoma,SPA),微乳头生长型浸润性腺癌(micropapillary predominant invasive adenocarcinoma,MPA)。应用SPSS 25.0软件并采用单因素分析方法对不同病理类型所对应结节的临床资料及影像学资料进行相关性分析,找出不同肺腺癌病理类型与各因素间的相关性;运用二元Logistic回归分析,对单因素分析中具有相关性的资料进行分析,探索单一的可以鉴别肺腺癌不同浸润程度的危险因子。结果:1、本研究共收集625例肺亚实性结节患者的一般临床资料、影像学资料,按病理类型分类AAH和AIS组126例(20.16%)、MIA组281例(44.96%)、IAC组218例(34.88%)。IAC组不同亚型分类LPA组36例(16.51%),APA组105例(48.17%),PPA组27例(12.39%),MPA组1例(0.46%),SPA组0例(0%),亚型不详49例(22.48%)。2、对625例患者一般临床资料与病理类型相关性进行单因素分析得出,年龄、咳嗽、咳痰、CEA水平、CYFRA21-1水平、D-二聚体水平在三组间的差异具有统计学意义(P亚型进行相关性分析得出,CEA水平(P=0.048)在四组中的差异具有统计学意义。3、对影像学资料与病理类型相关性进行单因素分析得出,结节大小、结节长径、分叶征、结节中实性成分的大小、结节中实性成分长径的大小、结节中实性成分的占比、是否有胸膜牵拉、是否有毛刺征、是否有空泡征、结节是否规则、边界的清晰与否在三组中的差异具有统计学意义(P亚型进行相关性分析得出,肺亚实性结节的位置(P亚型中的差异具有统计学意义。4、进一步对结节的大小、长径等因素的分布与肺腺癌的病理类型及IAC不同亚型之间的关系进行单因素分析得出结节大小、结节实性成分大小、结节实性成分长径、结节长径、结节实性成占比的分布在不同病理类型间的差异均具有统计学意义(P结节大小、结节实性成分长径的分布在IAC四种亚型中的差异均具有统计学意义(P结节长径≥10mm、结节中实性成分大小≥8mm和出现胸膜牵拉与肺腺癌是否浸润有统计学意义。结论:肺亚实性结节在病理上常表现为早期肺腺癌类病变,年龄越大,有咳嗽、咳痰,CEA、CYFRA21-1和D-二聚体水平越高,CT表现结节越大、结节长径越长、结节中实性成分越大,出现空泡征、胸膜牵拉、分叶征、毛刺征,结节不规则、边界不清晰及结节中实性成分的占比越大者,病理类型浸润程度可能越高,对肺腺癌类型的鉴别诊断有一定的价值;CEA水平及结节出现位置对IAC三种亚型的鉴别有一定的价值。结节长径≥10mm、结节中实性成分大小≥8mm和出现胸膜牵拉可能是判断肺腺癌病理类型的决定性因素,在肺结节日常随访中应加以关注。

关键词：肺亚实性结节肺腺癌病理分型诊断临床资料影像特征

不同窗宽窗位下肺亚实性结节及其实性成分大小对病理等级的预测价值

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中华放射学杂志 2017年第7期51卷 484-488页

作者：顾亚峰李琼范丽李清楚萧毅刘士远第二军医大学长征医院影像医学与核医学科上海200003

目的探讨病理为腺癌的肺亚实性结节（SSN）术前高分辨率CT（HRCT）图像中，不同窗宽窗位下测得的体积及其实性成分体积对病理等级的预测价值。方法回顾性分析2012年1月至2016年6月经手术证实为腺癌的125例患者共127个SSN的术前胸部HRCT... 详细信息

目的探讨病理为腺癌的肺亚实性结节（SSN）术前高分辨率CT（HRCT）图像中，不同窗宽窗位下测得的体积及其实性成分体积对病理等级的预测价值。方法回顾性分析2012年1月至2016年6月经手术证实为腺癌的125例患者共127个SSN的术前胸部HRCT图像及术后病理。将所有SSN分为两组，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）。观察者1使用计算机辅助软件测量所有SSN的肺窗结节体积（WNLW）、肺窗结节实性成分体积（SCLW）、纵隔窗结节实性成分体积（SCMW）、阈值为－300 HU时结节实性成分体积（SCT）；观察者2随机抽取50个并重复测量。使用组内相关系数（ICC）检验观察者间定量测量的一致性。采用Mann-Whitney U检验比较两组SSN间定量特征的差异。采用单因素logistic回归分析对所有定量特征进行初筛，所得有统计学意义的定量特征纳入多因素logistic回归分析，并得到病理等级的独立预测因素。采用ROC曲线评价独立预测因素的诊断效能。结果观察者间对所有定量特征的测量一致性较高（ICC〉0.75）。B组的WNLW、SCLW、SCMW和SCT均大于A组，差异具有统计学意义（P〈0.001）。单因素logistic回归分析显示，WNLW、SCLW、SCMW和SCT均有统计学意义（P〈0.001），多因素logistic回归分析得出，SCT是SSN病理等级的独立预测因素（OR=1.013，95%CI：1.006~1.020，P〈0.001）。当SCT≥139.00 mm3，高度提示IAC，曲线下面积（AUC）0.887，敏感度81%，特异度93%。结论术前HRCT图像中，SCT能够帮助区分AIS、MIA与IAC，为手术方式的选择提供参考。

关键词：肺肿瘤肺亚实性结节体层摄影术 X线计算机病理学

循环肿瘤细胞联合影像学特征预测肺亚实性结节浸润性模型的建立和验证

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中国胸心血管外科临床杂志 2023年第2期30卷 198-204页

作者：马翔蔺瑞江马敏杰曹雄梁秋豪韩志伟徐上清韩彪兰州大学第一临床医学院兰州730000 兰州大学第一医院胸外科兰州730000 胸外科关键技术研发与应用专业甘肃省国际科技合作基地兰州730000

目的探讨循环肿瘤细胞(circulating tumor cells,CTCs)联合影像学特征建立的模型对肺亚实性结节肿瘤浸润性的预测价值。方法回顾性纳入2019年2月—2022年2月在兰州大学第一医院胸外科就诊的296例患者,其中男130例、女166例,中位年龄62.0... 详细信息

目的探讨循环肿瘤细胞(circulating tumor cells,CTCs)联合影像学特征建立的模型对肺亚实性结节肿瘤浸润性的预测价值。方法回顾性纳入2019年2月—2022年2月在兰州大学第一医院胸外科就诊的296例患者,其中男130例、女166例,中位年龄62.00岁。采用随机数字表法按3∶1的比例将患者分为训练集和内部验证集,其中训练集213例、内部验证集83例。根据病理诊断结果分为浸润前病变组(非典型腺瘤样增生和原位腺癌)和浸润性病变组(微浸润性腺癌和浸润性腺癌)。对训练集进行单因素和多因素logistic回归分析,筛选出独立危险因素(P≤0.05)并构建Nomogram预测模型。通过受试者工作特征曲线和校准曲线分别验证模型的准确性和一致性;对不同直径结节进行亚组分析,进一步验证模型的性能。计算出敏感性、特异性、阳性预测率、阴性预测率和准确性。结果Logistic回归分析结果显示,年龄、CTCs、结节成分、分叶征、毛刺征是肺亚实性结节浸润性的独立危险因素(P结节直径范围为5~20 mm、10~20 mm和21~30 mm时,Nomogram预测模型的AUC为0.902(0.848,0.955)、0.913(0.860,0.966)和0.873(0.730,1.000)。结论本研究建立的预测模型可以提高肺亚实性结节浸润性的诊断价值,更有效地辅助临床诊断疾病。

关键词：肺亚实性结节临床影像学特征循环肿瘤细胞肿瘤浸润性

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肺亚实性结节CT图像定量变化对浸润的判断

CT理论与应用研究（中英文） 2019年第5期28卷 541-548页

作者：施丽萍张亚平解学乾蒋蓓蓓陈安上海交通大学附属第一人民医院放射科

目的:定量评估肺亚实性结节(SSN)内非实性成分从基线到随访CT扫描之间的变化,以鉴别诊断有浸润表现的SSN,即微浸润性腺癌(MIA)和浸润性腺癌(IAC)。材料与方法:回顾性纳入有基线和复查CT,并有组织学结果的SSN。测量指标为SSN整体最大直径... 详细信息

目的:定量评估肺亚实性结节(SSN)内非实性成分从基线到随访CT扫描之间的变化,以鉴别诊断有浸润表现的SSN,即微浸润性腺癌(MIA)和浸润性腺癌(IAC)。材料与方法:回顾性纳入有基线和复查CT,并有组织学结果的SSN。测量指标为SSN整体最大直径,非实性成分CT值均值、最大CT值、最小CT值和CT值标准差。以时间为因变量,用线性回归评估SSN测量值从基线到复查扫描的进展。采用受检者工作特征曲线(ROC)和曲线下面积(AUC)评价测量值年化改变对有浸润表现SSN的诊断能力。结果:71名患者(男32,女39)中纳入78个SSN,其中良性19个,原位腺癌10个,微浸润腺癌36个,浸润腺癌13个。所有SSN分类的直径均与时间呈显著正相关(P实性成分CT值标准差与时间显著正相关(P=0.037)。良性和原位腺癌中,所有4个CT值指标与时间无相关性(P>0.05)。ROC分析提示CT值标准差年化改变可以明显诊断有浸润表现的SSN(P=0.014),诊断敏感性、特异性和AUC分别为68.7%,77.8%和0.747。结论:在SSN的复查过程中,良性、原位腺癌、MIA和IAC的直径都有增加,评估CT值标准差的变化能够鉴别诊断有浸润表现的SSN(MIA和IAC)。

关键词： CT 肺亚实性结节肺腺癌量化

探索基于人工智能软件诊断肺亚实性结节侵袭性的定量信息

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探索基于人工智能软件诊断肺亚实性结节侵袭性的定量信息

作者：代学燕吉林大学

学位级别：硕士

背景及目的:肺癌是男女性癌症致死的最主要癌症类型。其中肺腺癌是肺癌最常见的组织学分类。随着采用低剂量CT进行肺癌筛查的逐步推广和普及,越来越多的肺结节被检出,尤其是亚实性结节(subsolid nodules,SSN)。不典型腺瘤样增生(atypica... 详细信息

背景及目的:肺癌是男女性癌症致死的最主要癌症类型。其中肺腺癌是肺癌最常见的组织学分类。随着采用低剂量CT进行肺癌筛查的逐步推广和普及,越来越多的肺结节被检出,尤其是亚实性结节(subsolid nodules,SSN)。不典型腺瘤样增生(atypical adenomatous hyperplasia,AAH)、原位癌(adenocarcinoma insitu,AIS)、微浸润腺癌(minimally invasive adenocarcinoma,MIA)与浸润性腺癌(invasive adenocarcinoma,IAC)均可表现为SSN。准确的区分AAH/AIS/MIA与IAC、IAC中的贴壁生长为主型(lepidic predominant adenocarcinoma,LPA)与非LPA具有重要的临床价值。本次研究的目的是比较表现为SSN的惰性病变(包括AAH、AIS、MIA)与IAC、IAC中的LPA与非LPA基于人工智能软件提取的各项定量信息的差异,得出更敏感的预测指标并分析其最佳预测值。为惰性病变与IAC、IAC中的LPA与非LPA的鉴别诊断提供新的依据,更好地指导临床医治计划的选择。材料与方法:收集2020年7月至2021年8月期间被吉林大学中日联谊医院收治,在我科室行术前胸部CT(computed tomography)检查的患者,并经术后病理证实为AAH、AIS、MIA或IAC的SSN共602例。由2名不知道患者临床数据和病理结果的放射科医师独立阅片,记录一般胸部CT表现,包括性别、年龄、病灶部位、边缘、边界、有无空泡、有无胸膜凹陷征。由CT影像辅助检测软件(杭州深睿博联科技有限公司)获取SSN的CT最大值、CT最小值、CT平均值、CT值方差、峰度、偏度、能量、长短径平均值、3D长径、紧凑度、球型度、熵。由两名病理学家根据2011年国际肺癌研究学会(IASLC)/美国胸科学会(ATS)/欧洲呼吸学会(ERS)肺腺癌分类标准对所有标本进行病理分类。采用SPSS26.0统计软件对数据进行统计学分析。将数据分为惰性病变组与IAC组、LPA组及非LPA组(包括腺泡为主型肺腺癌和乳头状为主型肺腺癌)。对正态分布的连续变量用t检验,对非正态分布的连续变量用Mann-Whitney U检验。分类变量用皮尔逊卡方检验和Fisher精确检验。通过对IAC组和非LPA组进行简单随机抽样,将惰性病变与IAC、LPA与非LPA分别进行1:1匹配。采用多因素logistics回归分析来评估IAC、非LPA的独立预测因子。绘制受试者工作曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)确定各参数诊断灵敏度、特异性、准确性和ROC曲线下面积(area under ROC curve,AUC)。通过Medcalc软件比较各ROC曲线差异性。结果:对患者一般临床及影像特征分析,惰性病变组和IAC组数据在性别、部位、峰度、偏度、熵方面差异均无统计学意义(P>0.05)。年龄、病灶长短径平均值、3D长径、最大截面面积、表面积、体积、质量、CT最大值、CT最小值、CT平均值、CT值方差、能量、紧凑度、球形度的差异具有统计学意义(P性为0.723;CT平均值的临界值为-532.69HU,诊断灵敏度为0.745,特异性为0.617,通过Medcalc软件对该3个指标的ROC曲线进行比较得出预测概率与质量的差异不具有统计学意义(P=0.1829);CT平均值和预测概率、CT平均值和质量的ROC曲线差异具有统计学意义(P性别、年龄、部位、CT最小值、峰度、偏度、熵方面差异均无统计学意义(P>0.05);病灶长短径平均值、3D长径、最大截面面积、表面积、体积、质量、CT最大值、CT平均值、CT值方差、能量、紧凑度、球形度的差异具有统计学意义(P<0.05)。多因素Logistic回归分析表明CT平均值(OR=1.004,95%CI 1.002-1.007,P<0.001)是非LPA的IAC的独立预测因子。

关键词：肺亚实性结节侵袭性 CT 人工智能软件

基于肺亚实性结节PTNB术后病理阳性结果相关性因素分析及预测模型构建

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基于肺亚实性结节PTNB术后病理阳性结果相关性因素分析及预测模型...

作者：戈琛彦内蒙古医科大学

学位级别：硕士

目的:探讨肺亚实性结节(Subsolid Nodule,SSN)经皮肺穿刺活检(Percutaneous Thoracic Needle Biopsy,PTNB)术后病理阳性的预测因素并构建有效的预测模型。方法:回顾性分析2016年12月至2022年5月就诊于我院行PTNB术的可疑恶性SSN患者的... 详细信息

目的:探讨肺亚实性结节(Subsolid Nodule,SSN)经皮肺穿刺活检(Percutaneous Thoracic Needle Biopsy,PTNB)术后病理阳性的预测因素并构建有效的预测模型。方法:回顾性分析2016年12月至2022年5月就诊于我院行PTNB术的可疑恶性SSN患者的一般资料和影像学资料。一般资料包括年龄、性别、吸烟史、肿瘤病史,影像学资料包括病灶最大径线、实性成分最大径线、平均CT值、病灶与胸膜的距离、结节位置、毛刺征、血管集束征、空泡征、分叶征、支气管充气征、胸膜牵拉征、患侧有无肺气肿。依据PTNB术后病理结果,将恶性肿瘤定义为病理阳性;将良性肿瘤、腺体前驱病变、结核、正常支气管及肺组织、坏死组织以及机化性肺炎定义为病理阴性。先采用最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,Lasso)法筛选出潜在的预测因素,再通过随机森林法验证筛选因素,并构建Nomogram模型对病理阳性结果进行预测。采用受试者工作特征曲线(ROC)、校准曲线以及临床决策分析曲线(DCA)对模型评价。结果:本研究共纳入318例SSN患者,PTNB术后病理阳性组210例(66.04%);病理阴性组108例(33.96%)。LASSO回归分析结果显示年龄≥68.5岁、肿瘤病史、实性成分最大径线≥15.85mm、毛刺征、血管集束征为SSN患者PTNB术后病理阳性的预测因素,对应的回归系数分别为1.039、1.593、1.599、1.917、1.054,毛刺征(OR:6.780;[95%CI]3.571-13.392;p实行成分最大径线≥15.85mm、血管集束征的OR值分别为2.827([95%CI]1.442-5.792;p=0.003)、4.920([95%CI]2.102-12.526;p性指数(concordance index,C-index)和校正后的C-index分别为0.836、0.826,进行Bootstrap内部验证并绘制校准曲线和DCA曲线也显示模型具有的良好的预测效能、准确性和临床应用价值较高。结论:肺亚实性结节PTNB术后病理阳性结果与年龄、肿瘤病史、实性成分最大径线、毛刺征、血管集束征具有较高的相关性,基于以上相关因素构建了早期肺恶性肿瘤Nomogram模型,为提高临床早期肺恶性肿瘤诊断的准确率提供了又一参考依据。

关键词：肺亚实性结节经皮肺穿刺活检术肺癌模型

基于影像学特征及定量CT特征的肺亚实性结节生长模式研究

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基于影像学特征及定量CT特征的肺亚实性结节生长模式研究

作者：王雯琦重庆医科大学

学位级别：硕士

目的:探讨能够区分生长和非生长SSN的影像学特征及定量CT特征,并评估不同病理侵袭性SSN的生长模式。方法:收集2021年1月至2023年10月在重庆医科大学附属第二医院接受LDCT检查并有病理诊断结果的SSN患者135例(均无癌症病史)。通过推想软... 详细信息

目的:探讨能够区分生长和非生长SSN的影像学特征及定量CT特征,并评估不同病理侵袭性SSN的生长模式。方法:收集2021年1月至2023年10月在重庆医科大学附属第二医院接受LDCT检查并有病理诊断结果的SSN患者135例(均无癌症病史)。通过推想软件自动提取SSN的定量CT特征。将体积增加≥25%、出现新的实性成分或实性成分长径增加≥2mm的SSN纳入生长组。结果:1.患者平均年龄为57.8±12.0岁。中位随访时间为357(205,742)天。随访期间共有66例(48.8%)出现生长。生长组与非生长组的年龄、吸烟史、性别、最大CT值、CT值标准差存在差异,且有统计学意义(P性腺癌17例,微浸润性腺癌21例,前驱腺体病变22例,良性病变6例。浸润性腺癌组的直径、质量、MDT、最大面面积分别与微浸润性腺癌和前驱腺体病变组存在显著差异(P性腺癌组的平均CT值、中位CT值、最大CT值、VDT与良性组差异有统计学意义(P性腺癌及微浸润性腺癌)和前驱腺体病变的AUC为0.714,灵敏度为0.682,特异度为0.711。结论:在无癌症病史的SSN患者中,随着年龄的增加,SSN生长的风险每年增加4.9%。定量CT特征有助于区分不同病理侵袭性的生长SSN。并不是所有生长SSN都需要手术。MDT性腺癌或微浸润性腺癌,需要更密切的随访或外科手术。

关键词：肺亚实性结节生长模式低剂量计算机断层扫描定量CT特征

肺亚实性结节的CT影像学特征与病理等级相关性分析

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实用医院临床杂志 2018年第3期15卷 131-133页

作者：王聪朱兰杨世平郭扣松凌洪四川石油管理局总医院放射科四川成都610213

目的探讨肺亚实性结节(SSN)CT影像学特征与病理等级的相关性。方法我院110例SSN患者,均行胸部高分辨率CT检查,以病理结果为金标准,评价CT对肺腺癌诊断的敏感度、特异度及准确度;另根据病理结果将肺腺癌患者分为AIS+MIA组与IAC组,比较两... 详细信息

目的探讨肺亚实性结节(SSN)CT影像学特征与病理等级的相关性。方法我院110例SSN患者,均行胸部高分辨率CT检查,以病理结果为金标准,评价CT对肺腺癌诊断的敏感度、特异度及准确度;另根据病理结果将肺腺癌患者分为AIS+MIA组与IAC组,比较两组肺窗结节体积(WNLW)、阈值=-300 HU时结节实性成分体积(SCT)、肺窗结节实性成分体积(SCLW)、纵隔窗结节实性成分体积(SCMW)等CT定量特征指标,分析上述定量特征,获取病理等级独立预测因素,对其行受试者工作特征(ROC)曲线分析。结果 CT诊断良恶性SSN敏感度、特异度、准确度分别为84.37%、93.75%、91.41%;AIS+MIA组WNLW、SCT、SCLW、SCMW均低于IAC组(P性SSN病理等级的独立预测因素;SCT≥138 mm^3时,对IAC诊断曲线下面积、敏感度、特异度分别为0.89、82%、94%。结论 CT诊断SSN良恶性价值大,SCT对AIS、MIA与IAC鉴别有重要意义。

关键词：肺亚实性结节 CT 影像学特征病理等级相关性

人工智能体积密度法判断肺亚实性结节的浸润性研究

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CT理论与应用研究（中英文） 2023年第2期32卷 241-248页

作者：王璟琛柴军内蒙古科技大学包头医学院内蒙古包头014000 内蒙古自治区人民医院医学影像科呼和浩特010000

目的:探讨人工智能(AI)体积密度法判断肺亚实性结节(SSNs)浸润性的价值。方法:回顾性分析106例患者的108枚SSNs的CT和病理结果,将结节分为腺体前驱病变组和腺癌组。通过肺结节AI软件测量并比较两组的最大CT值、最小CT值、平均CT值、峰... 详细信息

目的:探讨人工智能(AI)体积密度法判断肺亚实性结节(SSNs)浸润性的价值。方法:回顾性分析106例患者的108枚SSNs的CT和病理结果,将结节分为腺体前驱病变组和腺癌组。通过肺结节AI软件测量并比较两组的最大CT值、最小CT值、平均CT值、峰度、偏度、Perc.25%、Perc.50%、Perc.75%、Perc.95%、结节体积、结节平均径等CT定量参数。使用Medcalc软件得出受试者工作特征曲线(ROC),评价诊断SSNs浸润性的敏感度、特异度、阳性预测值及阴性预测值,用逻辑回归分析评估他们的诊断性能。结果:SSNs的多数CT定量参数差异存在统计学意义,其中,诊断效能最高的是Perc.25%,AUC达0.797;其次为Perc.50%和平均CT值,AUC均为0.787。Logistic回归分析显示,将诊断效能最高的Perc.25%分别与Perc.50%和平均CT值两两建立联合诊断模型1,其中Perc.25%与平均CT值的模型诊断效能最高,且联合诊断模型诊断效能高于Perc.25%与平均CT值单独的诊断效能。Medcalc软件分析显示,Perc.25%≥-578 HU和平均CT值≥-468 HU的SSNs病理表现为腺癌的可能性大。将Perc.25%与结节平均径结合,可获得对判断SSNs浸润性非常有价值的联合诊断模型2。结论:AI体积密度法对SSNs的浸润性有较高的诊断价值,联合使用Perc.25%与平均CT值比单独使用更能准确地判断浸润性。

关键词： CT 人工智能体积密度法肺亚实性结节