杨翠红，张璐雯，王子兴，姜晶梅

(中国医学科学院基础医学研究所 北京协和医学院基础学院流行病与卫生统计学系，北京 100005)

肺癌是我国乃至世界上死亡率最高的恶性肿瘤，5年生存率不足20%[1-2]。肺癌高危人群的早期诊断、早期治疗能提高患者预后，如Ⅰ期肺癌患者切除术后5年生存率达70%以上[3-6]。肺癌筛查是发现早期肺癌的重要手段，但其伴随的极高假阳性率是一项重大挑战[7]。肺癌筛查中的“假阳性”是指按照一定的标准判断为阳性而事实上并非肺癌的情况[8-9]。美国国家肺癌筛检试验对高危人群进行低剂量CT筛查发现，肺癌的死亡率降低了20%，但假阳性率高达96%[9]。这给筛查对象带来身心负担、过度诊治等问题[10-12]。大规模筛查中医师人数和精力相对有限，且影像图像的噪声和肺结节特征多样性均会影响筛查效率，而20世纪中期兴起的计算机辅助诊断则提高了检测效率[13]，但假阳性问题同样不容忽视，如Silva等[14]在2 303例低剂量CT肺癌筛查数据库基础上，对磨玻璃样结节进行检测，计算机辅助诊断的灵敏度为88.4%，但平均每4次扫描存在1个假阳性结节(假阳性结节数/筛查总人数)。

在肺结节筛查过程中，通常用经典的欧氏几何来量化结节特征(如体积、直径)，这些指标具有临床可解读性，然而对于隐匿复杂的结构信息，欧式几何则很难将其准确量化，该部分信息常会被忽视；数学学科中的分形分析可有效捕捉这一复杂结构信息。分形分析可为临床医师筛查或诊断肺部疾患提供丰富的图像信息。……