卢辉 李峰 胡庆 庞中好 陈圣杰 蒋志华 顾添一 基红云

近几年，肺癌在国内外的发病率及致死率逐年上升，现已跻身第一位[1]，早期肺癌肺结节(pulmonary nodule)的性质及病因复杂，但随着CT(Computed Tomography)的广泛普及和应用，越来越多的肺结节被检测出来[2]。肺结节分为实性结节(Solid Nodule,SN)和亚实性结节(Subsolid Nodule,SSN)[3]，亚实性结节又称磨玻璃结节(Ground Glass Nodule,GGN)。CT对肺癌早期结节病灶的筛查有重要的临床价值，使得肺癌的死亡率明显下降[4]。将人工智能数据计算应用到 CT 阅片，是有效、快速、准确筛查肺部结节的一条捷径。本研究参考病理和影像学数据结果，探讨AI技术对肺癌早期结节良恶性鉴别的临床应用价值。

资料与方法

一、研究对象

2015年1月—2020年10月江苏大学附属医院诊治的因肺结节入院且病理确诊为肺癌的患者中选取382例，其中包含胸部CT影像为SN的患者191例、胸部CT影像为GGN的患者191例，收集所有病理确诊为恶性结节患者的胸部CT，另外，搜集术后病理诊断为良性的肺结节患者的胸部CT 156例，其中包含CT影像为SN和GGN的患者各78例，共计538例影像作为检测集。纳入标准：1)、符合《肺结节诊治中国专家共识(2018年版)》相关诊断标准[5]。2)、手术切除的T1期肺癌病灶，其诊断标准为：肺部CT影像提示结节直径≤3 cm，被肺或脏层胸膜包绕，未累及叶支气管近端以上位置，术后病理报告确诊为肺恶性肿瘤[6]。排除标准：1)、结节无手术切除病理学检查结果；2)、患者入院前曾接受过放化疗。剔除标准：术后病理提示为转移性肿瘤[7]。

二、研究方法

1 图像采集：设备名称SOMATOM Definition AS CT(西门子128层螺旋CT)。……