【摘 要】
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第一部分建立基于影像组学预测小于2cm实性不确定性肺结节诊断模型目的:基于计算机断层增强扫描（CT）图像、临床特征和放射组学特征建立并验证小于2cm实性不确定性肺结节的术前诊断模型。方法:回顾性分析2017年至2019年间413例经组织病理学证实的小于2cm实性恶性肺结节（n=210）和良性肺结节（n=203）患者的计算机断层图像及临床资料,采用Wilcoxon rank sum检验,chi-sq
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第一部分建立基于影像组学预测小于2cm实性不确定性肺结节诊断模型目的:基于计算机断层增强扫描（CT）图像、临床特征和放射组学特征建立并验证小于2cm实性不确定性肺结节的术前诊断模型。方法:回顾性分析2017年至2019年间413例经组织病理学证实的小于2cm实性恶性肺结节（n=210）和良性肺结节（n=203）患者的计算机断层图像及临床资料,采用Wilcoxon rank sum检验,chi-square检验分析组间差异,并采用单因素和多因素Logistic回归分析建立临床模型。应用Radiomics软件描绘每个结节的感兴趣区（ROI）并提取出1691个放射组学特征,其中训练组289例,验证组124例。采用最小绝对收缩和选择算子（LASSO）和随机森林算法（RF）选择放射组学特征并构建放射组学模型。结合临床特征,CT语义特征和放射组学评分（RF-Score）构建放射组学诺模图。通过评估接收器工作特性曲线下的面积（AUC）、敏感性、特异性、准确性、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）、Cut-off值及F1分数来评价模型的性能。结果:年龄、性别、胸膜凹陷和RF-Score在诊断小于2cm实性不确定性肺结节方面表现出良好的预测性能。在训练组（P=0.001）和验证组（P=0.016）中,临床模型的AUC分别为0.766（95%置信区间[CI]:0.712-0.821）,0.746（95%CI:0.659-0.832）;组学模型的AUC分别为0.896（95%CI:0.861-0.932）,0.831（95%CI:0.758-0.905）;诺模图的AUC分别为0.920（95%CI:0.890-0.950）,0.845（95%CI:0.777-0.913）。在训练组和验证组中,临床模型和组学模型/诺模图的AUC值相比,均具有统计学意义。第二部分探讨不同随访间隔对于小于2cm实性不确定性肺结节诊断的临床价值目的:通过计算小于2cm实性不确定性肺结节（smaller solitary pulmonary nodules,SSPN）的容积倍增时间,探讨不同随访间隔对其诊断的临床价值。方法:收集2017年至2019年间采用完全相同的扫描条件和参数行2次或多次胸部CT检查并有病理结果的SSPN患者49例,采用Oncology分析软件测量结节容积,自动计算容积倍增时间,依据复查间隔4周以内、4-12周、大于12周进行分组,依次计算不同随访间隔结节诊断的灵敏度（SEN）、特异度（SPE）、准确度（ACC）、阳性预测值（PPV）、阴性预测值（NPV）。结果:49例结节中恶性22例,良性27例,经软件测算2次CT检查结节容积倍增时间:良性组（1362.8±1645.9）d,恶性组（204.4±101.4）d。恶性结节的倍增时间较良性结节短,差异有统计学意义（P<0.05）。不同随访间隔的SEN分别为75%、90%、75%,SPE分别为87.5%、100%、90%,ACC分别为81.3%、94.7%、85.7%,PPV分别为85.7%、100%、75%,NPV分别为77.8%、90%、90%。结论:1.我们建立的组学模型、诺模图可以很好的预测小于2cm实性不确定性肺结节,预测能力均高于临床模型。2.4-12周随访间隔对于小于2cm实性不确定性肺结节诊断的临床价值优于4周以内及大于12周的随访间隔,对于指导临床制定SSPN随诊策略有一定帮助。
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