【摘 要】
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目的:本研究旨在评估不同区域（瘤体和瘤周）、不同能量（40Ke V以及100Ke V）的能谱CT（Energy spectrum CT）影像组学特征鉴别表现为肺孤立实性结节（pulmonary solitary solid nodule,PSSN）的良性病变和肺腺癌（lung Adenoca rcinoma,LAC）的作用,并且选择最佳特征构建临床-影像组学联合模型并开发诺模图,加强对孤立实性肺结
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目的:本研究旨在评估不同区域（瘤体和瘤周）、不同能量（40Ke V以及100Ke V）的能谱CT（Energy spectrum CT）影像组学特征鉴别表现为肺孤立实性结节（pulmonary solitary solid nodule,PSSN）的良性病变和肺腺癌（lung Adenoca rcinoma,LAC）的作用,并且选择最佳特征构建临床-影像组学联合模型并开发诺模图,加强对孤立实性肺结节的良恶性鉴别能力。资料和方法:本研究收集了2021年1月-2022年10月期间于本院经临床和病理确诊的288名PSSN患者（良性140例、肺腺癌148例）。收集所有患者的基本临床资料和初次能谱CT增强图像。通过后处理技术得到所有病灶能谱CT定量参数,包括:标准化碘浓度（Normalized Iodine Concentration,NIC）、标准化有效原子序数（Normalized effective atomic number,NZeff）及能谱曲线斜率（Slope of Spectral Attenuation Curves,λHU）。选择静脉期的40Ke V、100Ke V单能图像逐层勾画瘤体和瘤周5mm感兴趣区域、收集影像组学特征。然后依次使用组内相关系数（Intraclass Correlation Efficient,ICC）、pearson/spearman相关性分析、最小绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator,LASSO）及方差膨胀因子（variance inflation factor,VIF）算法对影像组学特征进行降维和筛选。单因素和多因素分析用于临床-视觉放射学特征的筛选。使用logistic回归分别构建临床放射学、40Ke V瘤体、40Ke V瘤周、40Ke V瘤体瘤周、100Ke V瘤体、100Ke V瘤周、100Ke V瘤体瘤周、临床+100Ke V瘤体瘤周8个模型。受试者工作曲线（Receiver Operating Characteristics,ROC）、曲线下面积（Area under curve,AUC）、Delong检验、校准曲线及Hosmer-Lemeshow检验用于模型性能评估。结果:单因素和多因素分析显示年龄、血清CEA水平、胸膜回缩三个临床放射学特征是鉴别的独立危险因素,基于以上三个特征构建的临床模型训练集AUC=0.72、95%CI 0.65-0.79,验证集AUC=0.70、95%CI 0.58-0.81。6个影像组学模型的AUC值均高于临床模型,其中100Ke V瘤体瘤周模型表现最佳:训练集AUC=0.84、95%CI 0.78-0.89,验证集AUC=0.84、95%CI 0.76-0.92。因此将年龄、血清CEA水平、胸膜回缩和100Ke V瘤体瘤周影像组学特征结合构建联合模型,其预测性能在所有模型中最佳:训练集AUC=0.86、95%CI 0.81-0.91,验证集AUC=0.86、95%CI 0.78-0.93。联合模型获得了较好的模型拟合度及简约性,有更高的临床净收益。结论:（1）影像组学特征在鉴别孤立实性肺良性结节和肺腺癌的应用中表现良好,性能优于传统的临床因素、能谱定量参数以及视觉放射学特征;（2）瘤体和瘤周区域的影像组学特征均有良好的预测性能,100Ke V影像组学特征性能略优于40Ke V影像组学特征;（3）联合临床因素、影像组学特征的联合模型拥有更优秀的性能,提高了对孤立实性肺良性结节和肺腺癌的鉴别能力。
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