機器學習鑒別表現為肺純磨玻璃結節的浸潤性腺癌與非浸潤性腺癌

蔡俊輝，段紹峰，袁 虎，呂 燕，吳雅蔚，許 晴，葉 靖*

(1.大連醫科大學研究生院，遼寧 大連 116044；2.蘇北人民醫院放射科，江蘇 揚州 225000；3.GE醫療，上海 210000)

隨著高分辨率CT的廣泛應用和胸部低劑量CT篩查的普及，肺磨玻璃結節(ground-glass nodule, GGN)的檢出率日益提高[1]。根據其是否存在實性成分，GGN又可分為純磨玻璃結節(pure ground-glass nodule, pGGN)和部分實性GGN。持續存在的pGGN大多是浸潤前病變[包括不典型腺瘤樣增生和原位腺癌(adenocarcinoma in situ, AIS)]或微浸潤性腺癌(minimally invasive adenocarcinoma, MIA)[2]，但部分浸潤性腺癌(invasive adenocarcinoma, IAC)CT亦可表現為pGGN，肉眼很難與MIA、AIS區分。文獻[3]報道ⅠA期IAC患者5年無病生存率為74.6%，而AIS和MIA手術完全切除后患者5年無病生存率為100%。術前區別浸潤性腺癌與非浸潤性腺癌不僅可減輕患者心理負擔，傾向IAC時，還可盡早干預并改善預后。影像組學用于輔助診斷疾病、評估療效及預后，可幫助臨床決策[4]。本研究觀察采用機器學習方法鑒別表現為pGGN的IAC與非IAC的可行性。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集2016年9月—2018年12月蘇北人民醫院經手術病理證實為肺腺癌的患者。納入標準為：①術前接受CT平掃檢查，肺窗(窗寬1 500 HU、窗位-600 HU)發現pGGN，縱隔窗(窗寬 400 HU、窗位30 HU)其內無鈣化及實性成分；②圖像質量好，無運動及呼吸偽影，與縱隔或胸膜無粘連；③擁有完整薄層重建圖像，5 mm

1.2 儀器與方法 采用GE Light Speed VCT及GE Discovery CT 750HD進行圖像采集。囑患者仰臥，從肺尖掃描至后肋膈角。掃描參數：管電壓 120 kV，自適應管電流，螺距 0.984∶1，旋轉時間0.6 s，FOV 400 mm×400 mm，層厚及層間距均為5 mm，重建層厚1.25 mm。由1名具有5年胸部影像學診斷經驗的醫師在不知曉病理結果的情況下使用ITK-SNAP 3.8.0軟件沿病灶邊緣盡量避開周圍大血管與支氣管手動逐層勾畫ROI；……