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第一部分 早期肺腺癌低剂量CT定量测量指标与病理的相关性 目的：研究肺部亚实性结节（SSNs）低剂量CT（LDCT）定量测量指标与肺腺癌病理的相关性。 方法：回顾性分析于2015年1月至2017年12月在我院行LDCT肺癌筛查发现肺部SSNs人群图像。共纳入肺结节患者242名，共254枚结节。所有患者均具有1.0mm层厚的轴位肺窗薄层图像。利用半自动测量软件对SSNs进行测量，获得最大径、垂直径，体积、平均CT值、峰值CT值，计算结节平均直径及质量。依据病理结果及手术方式进行分组，将原位腺癌（AIS）与微浸润性腺癌（MIA）归为一组，即组A；浸润性肺腺癌（IPA）为一组，即组B。比较两组病人的各指标是否有差异。采用SPSS21.0软件进行统计分析。计量资料如满足正态分布采用两个独立样本t检验，若不满足正态分布采用Mann-Whitney U检验。计数资料使用卡方检验。使用ROC曲线进行诊断实验评价。P＜0.05认为差异有统计学意义。利用Spearman相关系数（rs）评估观察者间一致性，P＜0.01时，相关性显著。 结果：组B肺结节最大径、平均直径、平均CT值、峰值CT值、体积及质量均大于组A（P＜0.001）。区分组A与组B病变，平均CT值（AUC，0.785）优于峰值CT值（AUC，0.748）。综合各指标，区分组A病变与组B病变的最佳指标是质量（AUC，0.860），优于体积（AUC，0.816）和平均CT值（AUC，0.785）。Spearman相关性分析显示平均CT值的rs（0.922）高于峰值CT值的rs（0.915）；而综合各指标，质量观察者间相关性（rs=0.967）最好，高于体积（rs=0.953）和平均CT值（rs=0.922）。 第二部分 低剂量CT上表现为亚实性结节的早期肺腺癌的影像组学分类 目的：基于肺亚实性结节LDCT的影像组学特征建立并验证用于早期肺腺癌术前分类诊断的模型，并评估模型的有用性。 方法：自2015年1月至2017年12月，我院共收集196例（203枚结节）病理证实的且具有完整临床资料的早期肺腺癌患者，每例腺癌在胸部薄层（1.0mm轴位图像）CT图像上均显示亚实性结节。203枚亚实性结节分为两组，其中组A共111枚，包括40枚AIS和71枚MIA，B组包括92枚IPA。各亚实性结节的轮廓由放射科医师在肺窗中的所有含结节的轴位图像上手动绘制，标记为感兴趣区域（ROI）。利用AK软件提取感兴趣区域的高通量特征用于分类分析。在训练组中，使用t检验对前141枚亚实性结节的特征进行降维。通过KNN算法建立分类模型，并进行3重10折交叉验证。计算组A和组B病理分型的准确度，灵敏度，特异度，阳性预测值和阴性预测值。置换检验用于确定准确性是否显著高于偶然期望值。在测试组中，剩余的62枚亚实性结节被带入模型进行验证。由两名分别具有5年和10年经验的放射医师对测试组62枚结节进行盲诊断。通过使用受试者工作特征（ROC）分析以及准确性，灵敏度，特异度，阳性预测值和阴性预测值来评估模型及放射医生的分类诊断效能，并进行比较。 结果：3重10折交叉验证结果显示AUC为0.87，准确率为79.9％，灵敏度为82.5％，特异度为78.3％，阳性预测值为81.1％及阴性预测值为79.2％。测试组独立验证的AUC为0.92，准确率为83.9%，灵敏度为94.1%，特异度为71.4%，阳性预测值为80.0%及阴性预测值为90.9%。两名放射医师分类诊断的AUC（0.89和0.92）与影像组学模型（0.92）非常接近，准确率（74.2％和77.4％）略低于影像组学模型（83.9%）。 结论： 1. 定量测量指标对区分非/微浸润腺癌和浸润性腺癌可能有帮助，其中,平均CT值优于峰值CT值,然而,质量又优于平均CT值和体积,因此,区分非/微浸润腺癌和浸润性腺癌的最佳定量指标是质量。 2. 影像组学模型对于表现为亚实性结节的早期肺腺癌的术前分类诊断具有重要意义并且对指导临床的个体化治疗管理有帮助。