【摘 要】
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第一部分良恶性亚厘米肺实性结节的CT特征分析目的总结良恶性亚厘米（（27）1cm）肺实性结节的CT表现差异,提高对二者的影像诊断及鉴别诊断水平。材料与方法回顾性分析2012年1月至2020年6月间174例经手术切除病理确诊的亚厘米肺实性结节（良性病变104例,恶性肿瘤70例）患者的临床及CT资料。着重分析结节的分布位置、形态、密度、结节-肺界面、周围伴随征象及其邻近结构改变等。通过单因素分析和Lo
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第一部分良恶性亚厘米肺实性结节的CT特征分析目的总结良恶性亚厘米（（27）1cm）肺实性结节的CT表现差异,提高对二者的影像诊断及鉴别诊断水平。材料与方法回顾性分析2012年1月至2020年6月间174例经手术切除病理确诊的亚厘米肺实性结节（良性病变104例,恶性肿瘤70例）患者的临床及CT资料。着重分析结节的分布位置、形态、密度、结节-肺界面、周围伴随征象及其邻近结构改变等。通过单因素分析和Logistic回归分析,并对部分具体特征对比,揭示对二者鉴别诊断最有意义的征象。结果良恶性结节患者的年龄及病灶密度、结节-肺界面、分叶征等差异具有统计学意义（P（27）0.05）。多因素Logistic回归分析结果显示患者年龄较大（OR:1.065;95%CI:1.025-1.107;P=0.001）、结节密度不均（OR:9.388;95%CI:3.015-29.237;P（27）0.001）、结节-肺界面毛糙（OR:9.060;95%CI:1.504-54.556;P=0.016）和分叶征（OR:7.125;95%CI:2.741-18.522;P（27）0.001）是恶性结节较常见的征象。此外,良恶性结节之间在病灶密度不均、毛刺征、分叶征及周围伴随磨玻璃影等方面的具体表现形式均具有较大差别。少数伴钙化、卫星灶或以宽基底与胸膜相连的结节均为良性病变,而引起叶间裂局限皱缩伴或不伴增厚者均为恶性病变。结论对于亚厘米肺实性结节,当患者年龄较大、结节密度不均、结节-肺界面毛糙、伴有分叶征时需引起重视,并对其征象进一步分析,以确定其为恶性肿瘤的可能性。第二部分结合CT影像组学与临床特征的机器学习模型鉴别亚厘米肺实性结节良恶性的研究目的探讨基于非增强CT影像组学和临床特征的机器学习模型在术前预测亚厘米肺实性结节良恶性中的价值。方法回顾性分析2012年1月至2020年6月间经病理证实的180例亚厘米肺实性结节患者的临床和CT资料。将这180个肺结节以8:2的比例分为训练集（144个）和测试集（36个）。从非增强胸部CT中提取1000多个影像组学特征,采用方差分析（ANOVA）和主成分分析（PCA）进行筛选。将所选的组学特征输入支持向量机（SVM）以建立影像组学模型,利用临床和CT特征建立临床模型,结合组学特征、临床与CT特征共同构建联合模型。通过受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估不同模型的预测性能。结果影像组学模型在训练集与测试集中的AUC分别为0.913（95%CI:0.862-0.954）和0.877（95%CI:0.817-0.924）。临床模型在训练集与测试集中的AUC分别为0.870（95%CI:0.810-0.918）和0.787（95%CI:0.711-0.852）。与临床模型和影像组学模型相比,联合模型的AUC最大,在训练集和测试集中分别为0.940（95%CI:0.906-0.969）和0.903（95%CI:0.857-0.944）。结论基于非增强CT图像的影像组学特征可用于鉴别亚厘米肺实性结节,结合影像组学、临床和CT特征的联合模型显示出鉴别其良恶性的最佳性能。
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