【摘 要】
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第一部分基于人工智能筛查中国人群非钙化肺结节的应用研究目的在低剂量计算机断层扫描（LDCT）和人工智能（AI）的帮助下,肺结节的检出率越来越高。本研究旨在调查中国人群中非钙化肺结节（NCPNs）的患病率。材料与方法2017年10月至2018年10月期间,共有94892名胸部低剂量CT（LDCT）参与者被纳入多中心研究。NCPNs首先由人工智能识别,随后由两名放射科医师和两名呼吸内科医师确认。我们调
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第一部分基于人工智能筛查中国人群非钙化肺结节的应用研究目的在低剂量计算机断层扫描（LDCT）和人工智能（AI）的帮助下,肺结节的检出率越来越高。本研究旨在调查中国人群中非钙化肺结节（NCPNs）的患病率。材料与方法2017年10月至2018年10月期间,共有94892名胸部低剂量CT（LDCT）参与者被纳入多中心研究。NCPNs首先由人工智能识别,随后由两名放射科医师和两名呼吸内科医师确认。我们调查了 NCPNs的患病率,以及由两位放射科医生解释的有关肺结节数量、位置和特征的其他详细信息。结果 NCPNs 总发生率为 59.3%（38051/64168,95%ci0.588-0.598）。男性 NCPNs发病率为 61.7%（21193/34349,95%CI0.609-0.623）,高于女性 56.5%（16848/29819,95%CI0.551-0.57.6）。性别和年龄是PNs的危险因素。188744例中,实性结节占77.9%,部分实性结节占3.2%,磨玻璃样结节占18.9%,右上叶占27.1%,右中叶占12.8%,右下叶占21.1%,左上叶占19.6%,左下叶占19.4%,2～4mm占 13.2%,5～8mm 占 63.7%,9～30mm 占 23.1%。结论在人工智能的帮助下,大数据分析显示,在LDCT筛查中,NCPNs的患病率很高。右上叶是肺结节分布最常见的部位。检出的NCPNs多为实性结节,大小在5～8mm之间。我们应注意人工智能对肺结节的过度检测问题。第二部分预测中老年人小气道功能障碍的影像组学应用研究目的小气道功能障碍是一种常见但容易被忽视的呼吸道疾病。关于它的患病率、危险因素和预后因素人们还知之甚少。本研究的目的是探究是否可以通过影像组学的方法发现小气道病变的早期改变,从而预测小气道病变的进展。方法回顾性收集2017年7月至2020年8月本医疗中心行肺功能检查的患者数据,追溯其前一次肺功能检查数据及其PACS影像学数据,最终纳入272名患者。并将患者分为小气道功能障碍组和非小气道功能障碍组。小气道功能障碍的诊断标准为,在肺功能以下三项指标中,包括用力呼气中期流速（MMEF）,50%肺活量时的最大呼气流速（FEF50%）和25%肺活量时的最大呼气流速（FEF75%）,若有两项及以上指标的实测值小于预测值的65%,及可诊断为小气道功能障碍。以7:3的比例将患者随机分为训练组（n=190）和验证组（n=82）。利用Lung-Kit软件在胸部CT图像上进行感兴趣区（ROI）的自动勾画,通过LASSO回归选出最有价值的影像组学特征,并建立组学评分用于风险评估。将组学评分及临床因素纳入进行单因素、多因素回归分析,确定独立危险因素,并以此为基础建立最终的预测模型。C-index、校正曲线和DCA曲线被用来评估模型的准确性,并通过验证组进行测试。结果多因素logistic回归分析表明,年龄、影像组学分数、吸烟情况和哮喘病史是小气道功能障碍的显著预测因子（P<0.05）,影像组学评分预测的小气道功能障碍曲线下面积分别为0.842[95%可信区间（CI）0.782-0.891]（训练队列）和0.856（95%可信区间0.761-0.924）（验证队列）。使用列线图模型预测小气道功能障碍的曲线下面积分别为0.910（95%可信区间0.860-0.946）（训练队列）和0.933（95%可信区间0.856-0.977）（验证队列）。分析表明,列线图具有潜在的泛化能力。DCA曲线表明预测模型有较高的临床运用价值。结论影像组学模型能有效运用于小气道功能障碍的早期评估,准确预测小气道功能障碍进展的可能性,有助于改善小气道功能异常的治疗策略,促进个体化治疗。
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