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.

目的 探讨肺部磨玻璃结节应用常规CT与超高分辨率CT检查的临床价值.方法 选取肺部磨玻璃结节患者 85 例,均经手术病理确诊,其中恶性结节患者 45 例,良性结节患者 40 例,均分别进行常规CT与超高分辨率CT扫描,观察两种检查对恶性良性结节检出情况.结果 常规CT检出恶性结节患者 43 例、良性结节患者 42 例;超高分辨率CT检出恶性结节患者 44 例,良性结节患者 41 例.超高分辨率CT检出肺磨玻璃结节瘤肺界面模糊 46 例,常规CT检出 39例.超高分辨率CT检出毛刺征 45 例,常规CT检出 41 例.超高分辨率CT检出分叶征 43 例,常规CT检出 38 例.超高分辨率CT检出细支气管充气征 44 例,常规CT检出 38 例.超高分辨率CT检出血管集束征 43 例,常规CT检出 37例.超高分辨率CT检出病变程度浸润前病变、微浸润病变、浸润性病变 20 例、33 例、32 例,常规CT检出 22 例、34 例、29 例,差异具有统计学意义(P<0.05).结论 常规CT与超高分辨率CT扫描均显示肺内呈现局灶性磨玻璃影、高密度影,超高分辨率CT特征表现在结节边缘、毛刺征等方面显示更清晰、分辨率更高.

目的 探讨多排螺旋CT(MSCT)在孤立性肺结节良、恶性鉴别中的价值.方法 回顾性分析73例孤立性肺结节患者的临床资料和MSCT征象.其中,病理确诊为良性结节24例(良性结节组),恶性结节49例(恶性结节组).比较两组患者临床资料和MSCT征象.结果 与良性结节组比较,恶性结节组结节直径＞10mm(89.8％vs.70.8％)、形态不规则(75.5％vs.33.3％)、结节-肺界面清楚不光整(83.7％vs.20.8％)、分叶征(83.7％vs.41.7％)、毛刺征(73.5％vs.16.7％)、胸膜凹陷征(57.1％vs.20.8％)、血管集束征(55.1％vs.25.0％)和空泡征或充气支气管征(63.3％vs.45.8％)、亚实性结节(63.3％vs.25.0％)占比较大,钙化(2.0％vs.16.7％)占比较小(P＜0.05).结论 恶性孤立性肺结节的许多MSCT特征与良性孤立性肺结节不同,结合临床资料综合分析,有利于提高MSCT在孤立性肺结节良、恶性鉴别中的价值.

目的:构建并验证长期吸烟者肺间质纤维化背景下的孤立性肺结节(SPNs) 18F-脱氧葡萄糖(FDG)PET/CT恶性风险预测模型。 方法:收集2011年1月至2019年12月间于青岛大学附属医院PET/CT中心行 18F-FDG PET/CT显像，且有明确吸烟史、同机CT示有肺间质纤维化合并SPNs的169例患者进行回顾性分析，均为男性，年龄68(63，75)岁。以病理学诊断结果或肺内病灶随访的影像学资料(随访时间≥2年)为标准，判断结节良恶性；运用 χ2检验、Mann-Whitney U检验比较良恶性病灶的临床特征(年龄、吸烟指数)、形态特征(病灶最大径、密度、位置、分布、与纤维化区域相对位置、毛刺征、分叶征、钙化、空泡征、血管集束征、胸膜凹陷征、肺气肿及双肺纤维化严重程度)和代谢特征[病灶最大标准摄取值(SUV max)]，将具有统计学意义的差异变量纳入多因素logistic回归，筛选结节恶性的独立危险因素并建立风险预测模型。以受试者工作特征(ROC)曲线的曲线下面积(AUC)及 k折交叉验证( k＝10)验证模型。 结果:共发现SPNs 222个，其中恶性157个、良性65个。单因素分析显示，吸烟指数，结节是否伴毛刺征、分叶征、血管集束征、钙化、肺气肿，结节大小，与纤维化区域的相对位置，SUV max，双肺纤维化严重程度在良恶性结节中差异均有统计学意义( z值：2.514~9.858, χ2值：4.353~18.442，均 P<0.05)。多因素logistic回归分析显示，钙化、血管集束征及SUV max为肺间质纤维化背景下恶性结节的独立危险因素[比值比( OR)：0.048~2.534，均 P<0.05]，据此构建的预测模型为：恶性概率 P＝1/(1＋e - x), x＝-1.839-3.033×钙化＋0.930×血管集束征＋0.754×SUV max(结节具有钙化或血管集束征赋值为1，否则赋值为0)。自身验证ROC曲线下面积为0.932(95% CI: 0.895~0.969)，模型灵敏度、特异性分别为87.9%、86.2%。 k折交叉验证示，测试组预测准确性为0.847±0.075，训练组预测准确性为0.862±0.010。 结论:钙化、血管集束征和SUV max是长期吸烟者肺间质纤维化背景下恶性SPNs的独立危险因素，基于上述指标的模型判断恶性SPNs具有较高的诊断效能。

原发于肺的支气管涎腺来源的导管癌是罕见的涎腺型恶性肿瘤，具有高度侵袭性的生物学行为。本文报道1例65岁老年男性患者，发生在右肺下叶结节，根据典型的病理组织形态、免疫组织化学特征及分子基因改变，在临床及影像排除乳腺及头颈部涎腺来源的肿瘤转移后明确诊断。

目的:探讨原发性肺弥漫大B细胞淋巴瘤（DLBCL）的CT表现，以提高对该病的认识和诊断。方法:回顾性分析2011年11月至2018年7月广州医科大学附属第一医院行CT平扫和增强检查并经病理确诊为原发性肺DLBCL患者的临床及CT影像资料。共入组14例患者。分析病灶的CT表现，包括病灶分布、大小、形态、边缘、密度与强化、支气管及病灶周围表现、胸腔内肺外表现及远处转移情况，并测量结节或肿块病灶的最大径线值及所有病灶平扫、增强动脉期和实质期的CT值。结果:14例原发性肺DLBCL患者中，10例多发，4例单发。12例表现为肿块和/或结节，最大径线值为0.8~8.2 cm，中位数为5.3（2.9，7.8）cm，2例表现为单纯实变影。12例病灶边界清晰、光整，2例边界模糊。14例患者病灶CT平扫密度较均匀，CT值（35.1±1.0）HU，增强实质期轻中度均匀强化10例，不均匀强化4例，CT值（61.8±1.5）HU，动脉期CT值（50.9±1.3）HU，动脉期可见血管造影征9例。14例患者中，5例支气管通畅，4例见支气管轻度受压或狭窄，5例病灶内支气管受侵、闭塞。8例病灶周围间质轻度增厚，8例胸膜不均匀增厚、受侵。10例合并纵隔或肺门淋巴结肿大并融合，其中3例包绕或侵犯纵隔内大血管，7例呈钻缝样生长。4例合并少中量胸腔积液。8例患者经治疗后CT复查均无远处转移（7例经放疗、化疗或手术切除后病灶大部分消失，预后良好；1例化疗后瘤灶增大，病情进展），6例放弃治疗，要求出院。结论:原发性肺DLBCL侵袭性强，恶性程度较高，有相对特征性的CT表现，确诊需依赖病理。

中国肺癌的发病率和死亡率居所有恶性肿瘤之首，2015年中国新发肺癌病例约为78.7万例，其中大部分肺癌于发现时就已处于中晚期。随着高分辨率计算机断层扫描的发展和普及，越来越多的早期肺腺癌在筛查中被发现。早期肺腺癌的影像学常表现为含有磨玻璃成分的部分实性结节。结节的影像学表现虽然并不能精准的预测结节的病理类型，但实性成分和磨玻璃成分仍然对病理有一定的提示作用，部分实性结节实性成分的最大径比整个结节的最大径能更好的区分预后。随着分子影像学和分子病理学的发展，部分实性结节的影像学表现与侵袭性关系越来越受关注。部分实性结节性质特殊，相较于纯磨玻璃结节其性质活跃，易进展迅速；而相较于纯实性结节，其侵袭性不足，淋巴结转移率低且预后较好。目前，国际上推荐对高度怀疑恶性的部分实性结节采取主动干预的措施。文章聚焦于部分实性结节的诊断和治疗，从结节的分期、随访、手术治疗、基因检测和免疫治疗方面作一系统阐述。

肺淋巴管肌瘤病（PLAM）是一种好发于育龄期女性的低度恶性肿瘤性疾病，有效动物模型的缺乏一直是其机制研究的瓶颈。现有PLAM动物模型包括注射结节性硬化症复合体基因2（TSC2）缺失肿瘤细胞的移植瘤小鼠模型和TSC基因敲除的转基因小鼠模型，其中移植瘤小鼠模型包括同种异体移植瘤、人源化异种移植瘤和大鼠源性异种移植瘤，转基因小鼠模型包括胚系基因敲除和条件性基因敲除小鼠。部分PLAM动物模型存在PLAM样肺部病变，主要用于寻找PLAM新的治疗靶点和PLAM肿瘤细胞来源，但并不能完全代表PLAM患者的疾病发展。本文总结了目前所有PLAM动物模型的特点及临床应用情况，并结合笔者研究经验着重分析近6年的研究进展，以期供该领域学者参考。

目的:探讨双层探测器光谱CT单能量图像（VMI）及电子云密度图（EDM）在肺磨玻璃结节（GGN）良性与恶性鉴别诊断中的价值。方法:回顾性分析2019年7月至2020年8月南京医科大学鼓楼医学院经病理证实的65例GGN患者影像资料。65例中，良性27例、恶性38例，均于术前2周内接受双层探测器光谱CT扫描，并在后处理工作站重建出常规120 kVp混合能量图像（PI）、电子云密度图及40~80 keV虚拟单能量图。采用Mann-Whitney U检验比较良性与恶性GGN在PI、40~80 keV VMI中的CT值及电子云密度（ED）；采用独立样本 t检验比较良性与恶性GGN的大小；采用χ2检验分析并比较良性与恶性GGN的CT征象，包括病灶大小、部位、形态、边缘、内部结构、邻近结构、结节类型等。采用受试者操作特征（ROC）曲线分析不同能谱定量参数对良性与恶性GGN的鉴别诊断效能。将差异有统计学意义的CT征象及各能谱定量参数采用logistic回归进行多因素分析，找出预测GGN为恶性病变的独立危险因素，然后将各独立危险因素单独或联合行ROC曲线分析。 结果:病灶形态、毛刺、分叶、部位、大小在肺良性与恶性GGN间差异有统计学意义（ P<0.05）。良性与恶性GGN的PI、40~80 keV VMI中CT值及EDM中的ED值差异均有统计学意义（ P<0.05）。PI、40~80 keV VMI中CT值及EDM中的ED值鉴别诊断良性与恶性GGN的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.680、0.682、0.683、0.686、0.694、0.676、0.722，其中ED值的AUC最高。以GGN形态、毛刺、分叶、部位、大小、ED值及PI、40~80 keV VMI中CT值为自变量，GGN为恶性或良性为因变量进行二元logistic回归分析，结果显示ED值（OR=1.045，95%CI 1.001~1.090， P=0.044）、病灶大小（OR=1.582，95%CI 1.159~2.158， P=0.004）、毛刺征（OR=11.352，95%CI 2.379~54.172， P=0.002）均为恶性GGN的独立危险因素。对ED值、病灶大小、毛刺征单独及三者联合进行ROC曲线分析，鉴别诊断GGN良性与恶性的AUC为0.722、0.772、0.698、0.885，ED+病灶大小+毛刺征联合诊断的AUC最大，其灵敏度、特异度分别为92.1%、74.1%。 结论:双层探测器光谱CT平扫图像鉴别诊断肺GGN时，EDM的诊断效能高于其他VMI；当EDM联合病灶大小及毛刺征进行综合诊断时效能进一步提高。

目的:探讨双层探测器光谱CT对肺癌与肺炎性结节的鉴别诊断价值。方法:回顾性分析2019年3月至2020年9月上海交通大学医学院附属仁济医院92例肺部实性结节患者的临床及胸部光谱CT资料。分析病灶的常规CT征象并测量其常规CT参数及光谱CT参数，之后以差异具有统计学意义的参数作为自变量，进行多参数logistic回归分析，分别建立预测恶性结节模型，并采用ROC曲线分析常规CT征象、光谱CT参数及两者联合后的诊断效能，使用DeLong检验比较ROC曲线下面积。结果:恶性及炎性肺结节患者分叶征（分别为42个、8个，χ2=10.779， P=0.001）、短毛刺征（分别为41个、7个，χ2=11.911， P=0.001）、胸膜凹陷征（分别为45个、9个，χ2=11.705， P=0.001）及血管集束征（分别为35个、8个，χ2=5.337， P=0.021）的分布及静脉期IC值［（2.1±0.5）mg/ml、（2.3±0.5）mg/ml， t=-2.464， P=0.016］、NIC值（分别为0.40±0.06、0.45±0.08， t=-6.943， P<0.001）、Z eff值（分别为8.38±0.21、8.49±0.19， t=-2.122， P=0.037）差异具有统计学意义，其余CT征象的分布及指标差异无统计学意义（ P>0.05）。以分叶征、短毛刺征、胸膜凹陷征、血管集束征建立常规CT征象logistic模型，其鉴别诊断肺癌与肺炎性结节的曲线下面积为0.827；静脉期IC、静脉期NIC、静脉期Z eff建立光谱CT参数logistic模型，其鉴别诊断肺癌与肺炎性结节的曲线下面积为0.899；以上联合建立logistic模型，其鉴别诊断肺癌与肺炎性结节的曲线下面积为0.925。联合模型与光谱CT参数模型鉴别诊断肺癌与肺炎性结节的曲线下面积差异无统计学意义（ Z=1.794， P=0.073），联合模型与常规CT征象模型鉴别诊断肺癌与肺炎性结节的曲线下面积比较差异具有统计学意义（ Z=2.156， P=0.031）。 结论:光谱CT参数联合常规CT征象能提高肺癌与炎性结节的鉴别诊断效能。