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第41卷第4期
               ·618 ·                            南 京    医 科 大 学 学         报                        2021年4月


              sensitivity of 74.51%，specificity of 82.2%，PPV of 81.94%，NPV of 82.61%，respectively. In model 3，20 radiomics features were
              selected，and classification test results of the model 3 showed the AUC of 0.84，accuracy of 71.34%，sensitivity of 85.05%，specificity
              of 70.37%，PPV of 83.2%，NPV of 76.3%，respectively. Conclusion：CT radiomics has high value in the identification of benign，non⁃
              invasive and invasive nodules.
             ［Key words］ solitary；pulmonary nodule；computed tomography；radiomics；pathology；classification
                                                                            ［J Nanjing Med Univ，2021，41（04）：617⁃623］





                  孤立性肺结节是指肺内单发、直径≤3 cm 的圆                       1.2  方法
              形或类圆形病灶，周围完全由充气的肺组织包绕，                            1.2.1 CT检查
                                                      ［1］
              不伴有肺不张、肺炎、淋巴结肿大及胸腔积液 。研                                所有入组患者接受 Siemens Somatom Definition
              究报道不同性质分类的结节预后不一样，良性及恶                            双 源 64 排 128 层 螺 旋 CT 机 胸 部 CT 扫 描 ，采 用
              性非浸润结节治愈率可达到或接近 100%，而浸润                          CARE Dose4D扫描条件：管电压80~140 kV，管电流
                               ［2］
              性结节为40%~85% ，目前临床上对良性结节不进                         60~100 mA，层厚为 5 mm，层间距 5 mm。所有受检
              行手术处理，恶性非浸润结节进行楔形或肺段切                             者仰卧于检查床上，指导呼吸配合检查，扫描范围
              除，而浸润性结节以肺叶切除为主 。因此，术前鉴                           包括整个肺野，病灶的原始采集资料按1 mm标准算
                                            ［3］
              别良性、恶性非浸润与浸润性结节对手术方式的选                            法重建。
              择以及患者预后的评估有重要的指导作用。因此，                            1.2.2 感兴趣区（ROI）分割及高通量特征提取
              通过不同成像方法提高肺结节测量准确度成为关                                  利用 Dr.Wise 多模态科研平台（https：//research.
              注热点 。影像组学是一个新兴的技术，它可以挖                            deepwise.com）对肺结节进行半自动逐层分割并获
                    ［4］
              掘蕴含于图像中医生肉眼难以观察的特征，并可以                            得高通量影像组学特征。随机选取 50 例肺结节分
              定量评估肿瘤异质性 。目前，关于CT影像组学鉴                           别由具有 5 年和 10 年胸部影像诊断经验的医师进
                                 ［5］
              别肺结节病理分类的研究较少，而且目前尚无三分                            行分割。其中5年经验的医师一共分割2次，间隔2
              类的人工智能（artificial intelligence，AI）诊断模型，           周；10年经验的医师分割1次。采用相关系数（ICC）
              因此本研究的目的是通过建立3种分层递进模型并                            检验观察者组内和组间 ROI 的一致性（ICC>0.75 表
              验证基于CT影像组学鉴别肺结节分类的效能。                             明一致性比较好）。针对每一个病例的 ROI 进行高
                                                                通量特征提取，本研究提取的影像组学特征变量包
              1  对象和方法
                                                                括一阶特性、形状特征、纹理特征、亮度特征、灰阶
              1.1  对象                                           运行长度矩阵、灰阶判断矩阵、相邻的灰度级。
                  回顾性纳入2017年7月—2019年8月淮安市第                      1.2.3 模型的建立与评估
              一人民医院经手术病理证实的孤立性肺结节189例，                               利用特征变量筛选后的子集数据进行机器学
              男 86 例，女 103 例；年龄（54.8±10.2）岁。良性结节                习建立诊断模型。利用由 5 年经验的医师分割的
              71例，包括慢性炎症50例，不典型上皮增生9例，错                         189 例数据组成的特征变量数据集，并将数据集按
              构瘤 7 例、硬化肺泡细胞瘤 3 例、血管瘤 1 例及血管                     照 8∶2 的比例随机分为训练集与测试集，训练集的
              淋巴瘤 1 例；恶性非浸润结节 51 例，包括不典型腺                       数据用于特征筛选及构建诊断模型，测试集的数据
              瘤样增生 14 例、原位腺癌 15 例、微浸润腺癌 22 例；                   用于内部验证模型的效果。本研究的特征筛选方
              浸润性结节 67 例，包括腺癌 57 例、鳞癌 8 例以及肉                    法是F⁃test、L1正则等。特征分类算法中，分别采用
              瘤2例。纳入标准：①薄层CT表现为孤立的肺结节，                          机器学习算法中的逻辑回归、支持向量机（support
                                                       ［6］
              包括实性结节、部分实性结节及纯磨玻璃结节 ；②                           vector machine，SVM）等方法建立模型，区分肺结节
              经手术病理证实；③有完整的 1 mm 薄层 DICOM 格                     属于良性、恶性非浸润、浸润性中的哪一类，并对不
              式数据及标准算法重建图像。排除标准：①伴有肺                            同算法的建模结果进行分析比较。利用受试者工
              不张、肺炎、淋巴结肿大及胸腔积液；②CT检查前接                          作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲线
              受活检、放疗或化疗等操作或治疗。本研究经医院                            的曲线下面积（area under curve，AUC）、灵敏度、特
              伦理委员会批准，患者均签署知情同意书。                               异度及准确率等指标评价分类诊断模型的效度和
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