第一部分:基于深度学习的光学相干断层扫描气道形态图像自动识别系统的建立背景:气道重塑是慢性气道疾病的标志性病理特征,了解气道重塑对早期诊断、确定病情严重程度和评估预后非常重要。气道内光学相干断层扫描技术（EB-OCT）是一种实时成像技术,可精准、实时评估气道形态。通过测量OCT图像中气道内腔面积（Ai）和气道壁面积（Aw）等参数,可准确反映气道重塑的程度。但每次扫描会产生大量图像,手工测量需要经过专业培训的医师完成,既耗时又费力,且容易出错。亟需改进OCT图像识别技术,提高OCT对气道形态测量的效率和准确性,增加该技术的易用性和普适性。目前人工智能（AI）在医学影像领域应用广泛,且尚无AI应用于EB-OCT图像气道腔和气道壁识别分割的报道。目的:本研究旨在开发一个基于深度学习（DL）卷积神经网络（CNNs）的EB-OCT图像自动分析系统（以下简称为AI）,从EB-OCT图像中自动识别反映气道重塑的关键气道形态参数,包括Ai、Aw和支气管分叉。通过对比分析AI测量结果与熟悉OCT图像测量的医师人工测量的结果,评价AI识别的准确性。方法:研究纳入2019年1月至2020年12月在广州医科大学第一附属医院确诊为哮喘、COPD和肺小结节的患者,训练组纳入哮喘患者（n=20）,COPD患者（n=20）,肺小结节患者（n=10）,所得图像作为AI训练资料;测试组纳入哮喘患者（n=2）,COPD患者（n=2）,肺小结节患者（n=1）,所得图像用于测试AI读图准确性。对每名患者,在RB9支气管进行EB-OCT扫描,共收集13400张OCT图像。训练组患者的检查图像通过两名熟悉OCT图像的医生共同进行人工测量并最终确认及标注后,使用Res UNet、Siamese神经网络和Multi Res UNet分批进行深度学习,其中Res UNet用于气道管腔周长分割训练,Multi Res UNet用于软骨内周长分割训练,Siamese神经网络用于气道分叉图像筛选训练。AI系统建成后使用训练组患者的EB-OCT图像分别进行AI识别分割测量和人工测量,测量指标为Ai、Aw和气道分叉点。通过相关性分析、线性拟合以及Bland-Altman检验分析AI测量结果和人工测量结果的一致性。并使用AI系统连续测量图像2次,对比重复测试所得结果测试AI测量结果的可重复性。结果:基于深度学习CNNs的AI识别系统对图像的两次测量结果完全相等,可重复性好。人工测量发现气道分叉36个,AI测量发现34个,准确率94.44%,真阳性率100%。对于Ai及Aw部分,以测试组全部图像为一组进行分析,人工和AI测量结果两者相关系数（r）和组内相关系数（ICC）都大于0.98。Ai的误差均值95%置信区间介于-0.12 mm~2-0.12mm~2之间,Aw的误差均值95%置信区间介于-0.20 mm~2-0.16mm~2之间。根据图像来源患者对应的疾病及其严重程度的分组以及以第7级支气管起始点分为中大气道及小气道的分组的人工和AI测量结果对比显示各组图像的人工和AI测量结果组内相关系数（ICC）均大于0.94（p＜0.001）;Spearman相关分析显示各组图像的测量数据的相关系数（r）均大于0.94（p＜0.001）。Bland-Altman分析显示各组图像的系统测量值和手工测量值之差的均值均小于0.05 mm~2,各组95%置信区间上下阈值跨度介于0.18 mm~2-0.3mm~2之间。Bland-Altman分析显示第七级支气管及以下的小气道的Aw部分测量结果是波动最大的部分。进行线性拟合分析,线性回归模型显示,各组对应人工和AI测量结果的拟合线的斜率在0.97-1.02之间。结论:基于CNNs的EB-OCT图像智能识别系统能够准确识别和测量EB-OCT图像中的Ai、Aw和气道分叉点,且测量结果可重复性高,可用于在临床中从EB-OCT图像中识别和量化Ai、Aw和气道分叉点,有利于提高对气道形态OCT图像测量的效率和准确性。第二部分:慢性阻塞性肺疾病患者基于光学相干断层扫描技术气道形态表型与肺功能下降的关系背景:慢性阻塞性肺疾病（COPD）患者的胸部HRCT有肺气肿型、支气管炎型和混合型等表型,不同表型有不同临床表现。有研究显示肺部病变以肺气肿为主的COPD患者较肺部病变以支气管炎为主的患者FEV1下降速率更快,呼吸道症状更为严重,且对于药物治疗的反应亦较差,但也有学者提出不同意见。而气道形态是COPD气流受限的病理生理基础。临床亦发现COPD患者的小气道形态存在异质性。目前尚无研究直接论述COPD患者肺功能下降与气道形态的关系,亟待进一步研究阐明二者联系。目的:探究COPD气道形态特点与肺功能下降速率的关系。方法:纳入2020年6月到2021年6月于广州医科大学附属第一医院就诊的不愿接受药物治疗的GOLD I期COPD患者,于入组时进行OCT、肺功能及CT检查。连续随访12个月,并于第12个月再次行肺功能检查。采集患者一般资料,性别、年龄、吸烟史、急性加重次数等。根据FEV1下降速率对患者进行分组,分组标准为快速组:FEV1年下降率＞80 ml/y;较快组:FEV1年下降率＞50 ml/y,而≤80 ml/y;缓慢组:FEV1年下降率≤50 ml/y。随访结束后对比不同组别患者的EB-OCT相关指标,包括修正后的气道管腔面积（Ai）,即气道管腔面积（Ai）与体表面积（BSA）的比值和气道壁面积占比（Aw%）,以及肺功能相关指标等。结果:纳入患者29名,快速组6名,较快组10名,缓慢组13名。快速组患者FEV1下降速率为-117.5±38.43 ml/y,大于较快组（-59.5±55.26 ml/y）及缓慢组（-36.15±40.01 ml/y）（p＜0.05）,且快速组的MMEF75/25、Fres、AX等指标的年变化率与另外两组相比亦存在统计学差异。Ai/BSA指标中快速组患者该值最大（3-6级气道:5.52±3.76 mm2/m2 vs 4.54±4.10 mm2/m2 vs 4.07±3.03 mm2/m2,p＜0.05;7级及以下远端气道:2.64±2.12 mm~2/m2vs 2.10±1.80 mm~2/m2vs 1.42±0.75 mm~2/m2,p＜0.05）,快速组患者Aw%最低（3-6级气道:31.40±10.17%vs 34.08±10.45%vs 33.97±9.54%,p＜0.001;7级及以下远端气道:43.24±12.40%vs 45.87±11.00%vs 48.53±8.58%,p＜0.001）;根据患者OCT表现共发现2种典型小气道形态表型:a.小气道扩张且管壁无明显增厚伴肺气肿;b.小气道狭窄伴管壁增厚;其余划为其它表型。快速组患者小气道形态表型为a型的亚段支气管占全部检查亚段支气管的66.67%;较快组患者小气道形态表型为a型的亚段支气管占全部检查亚段支气管的43.75%,小气道形态表型为b型的亚段支气管占40%;缓慢组患者小气道形态表型为b型的亚段支气管占全部检查亚段支气管的56.73%。三组患者其余肺功能指标、CT肺气肿指数、及急性加重次数等无显著统计学差异。结论:未接受药物治疗的早期COPD患者中,肺功能下降迅速的患者较肺功能下降缓慢的患者其小气道管腔缩窄及管壁增厚程度更轻,但伴有相关肺气肿征象。第三部分:中重度慢性阻塞性肺疾病患者长期吸入ICS/LABA/LAMA后气道光学相干断层扫描图像及肺功能的变化背景:吸入性糖皮质激素（ICS）和支气管扩张剂已被广泛用于COPD患者的治疗。目前对于ICS能否改善患者气道重塑尚无研究阐明,亟需进一步研究探索含ICS吸入药物对COPD患者小气道重塑的影响。目的:本研究将使用OCT检测中重度COPD病人规律吸入含ICS三联药物后气道形态的变化,从而直接评价三联疗法对中重度COPD患者气道重塑的影响。方法:本研究为一项开放标签、单中心、前瞻性干预探索性研究。选取于广州医科大学附属第一医院就诊的中重度COPD稳定期患者,每天接受布地格福吸入气雾剂治疗,持续52周。主要研究终点为52周时OCT测量的气道管腔面积（Ai）相比基线的差值。次要研究终点包括:52周时OCT测量的气道壁面积占比（Aw%）相比基线变化;第26、52周吸入支气管舒张剂后FEV1较基线的变化;第26、52周脉冲震荡肺功能（IOS）指标R5-R20较基线的变化;第26、52周m MRC评分、CAT评分以及年急性加重频率较基线的变化。结果:纳入24例患者,脱落2例,已完成随访6例。患者治疗后的小气道段Ai/BSA（1.28±1.13 mm~2/m2vs 1.74±1.22 mm~2/m2,p＜0.001）明显增大且Aw%（55.96±13.55%vs 49.69±13.47%,p＜0.001）比例显著下降。患者出组时的SGRQ评分对比基线时有明显下降（38.14±9.85 vs 24.92±6.99,p=0.04）。肺功能相关指标及CAT评分等前后无统计学差异。结论:对于中重度COPD患者,ICS/LABA/LAMA三联疗法有助于改善患者气道重塑情况,提高患者生活质量。