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中华肺部疾病杂志(电子版) ›› 2025, Vol. 18 ›› Issue (03) : 411 -415. doi: 10.3877/cma.j.issn.1674-6902.2025.03.013

论著

基于AI 的CT 定量用于肺结节性质及浸润程度的影像学分析
张艳云1, 白起之1, 张健伟2, 郭大志1, 马丹1, 龚明福1,()   
  1. 1. 400037 重庆,陆军军医大学第二附属医院放射科
    2. 400037 重庆,陆军军医大学第二附属医院肿瘤科
  • 收稿日期:2024-12-27 出版日期:2025-06-25
  • 通信作者: 龚明福
  • 基金资助:
    重庆市科卫联合医学科研项目面上项目(2025MSXM007)

AI-based CT quantitative analysis was used for efficacy analysis in the evaluation of pulmonary nodules and degree of infiltration

Yanyun Zhang1, Qizhi Bai1, Jianwei Zhang2, Dazhi Guo1, Dan Ma1, Mingfu Gong1,()   

  1. 1. Department of Radiology,The Second Affiliated Hospital of Army Medical University
    2. Department of Oncology,The First Affiliated Hospital of Army Medical University
  • Received:2024-12-27 Published:2025-06-25
  • Corresponding author: Mingfu Gong
引用本文:

张艳云, 白起之, 张健伟, 郭大志, 马丹, 龚明福. 基于AI 的CT 定量用于肺结节性质及浸润程度的影像学分析[J/OL]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2025, 18(03): 411-415.

Yanyun Zhang, Qizhi Bai, Jianwei Zhang, Dazhi Guo, Dan Ma, Mingfu Gong. AI-based CT quantitative analysis was used for efficacy analysis in the evaluation of pulmonary nodules and degree of infiltration[J/OL]. Chinese Journal of Lung Diseases(Electronic Edition), 2025, 18(03): 411-415.

目的

基于人工智能(artificial intelligence,AI)的CT 定量分析在肺结节性质判断及浸润程度中的价值。

方法

回顾性分析2021 年9 月至2023 年5 月在我院就诊的182 例经手术病理确诊为肺癌的患者,其中浸润性腺癌(minimally invasive adenocarcinoma,MIC)63 例、微浸润性腺癌(minimally invasive adenocarcinoma,MIA)104 例、原位癌(adenocarcinoma in situ,AIS)15 例,行AI 的CT 定量分析。对比病理和AI 辅助CT 检查对于肺结节性质和浸润程度的诊断,同时对比实性肺结节和磨玻璃肺结节、不同浸润程度的肺结节AI 分析参数。

结果

通过AI 软件对182 例患者的CT 图像进行定量分析,其中95 例为实性结节,87 例为磨玻璃结节;15 例为原位肺结节,106 例为微浸润肺结节,63 例为浸润肺结节。AI 辅助CT 检查诊断肺结节性质判定和浸润程度的灵敏度、特异度、准确性、阳性和阴性预测值与组织病理学诊断比较,无统计学意义(P>0.05);实性结节与磨玻璃结节CT 参数对比显示:实性结节质量为(448.34±60.05)g,3D 长径为(16.88±0.80)mm、长短径平均值为(12.99±0.63)mm,CT 平均值为(-453.29±15.17)Hu,CT 方差为(107 460.12±17 115.26)Hu,CT 最大值为(401.03±32.37)Hu,熵值为(9.09±0.88),高于磨玻璃结节(P<0.05);不同浸润程度肺结节CT 参数显示:原位润肺结节质量为(238.04±163.23)g,体积为(716.66±479.08)cm3,高于浸润癌,但低于微浸润癌,3D 长径和CT 平均值均低于微浸润癌和浸润癌(P<0.05);与原位癌比较,微浸润癌长短经平均值高,浸润癌长短经平均值低(P<0.05)。

结论

AI 辅助CT 检查可准确诊断肺结节性质与浸润程度,降低误诊与漏诊。

Objective

To evaluate the value of AI-based CT quantitative analysis on pulmonary nodules.

Methods

A total of 182 patients with lung cancer confirmed by surgery and pathology in Xinqiao Hospital from September 2021 to May 2022 were retrospectively analyzed,including 63 cases of invasive adenocarcinoma (MIC),104 cases of minimally invasive adenocarcinoma (MIA) and 15 cases of carcinoma in situ (AIS). All patients underwent CT quantitative analysis of AI. The diagnostic efficacy of pathology and AI-assisted CT examination for the nature and infiltration degree of pulmonary nodules was compared. At the same time,the AI analysis parameters of solid pulmonary nodules and ground glass pulmonary nodules and different infiltration degree of pulmonary nodules were compared.

Results

Surgical pathology showed that 95 cases were solid nodules,87 were ground glass nodules;15 cases were in situ pulmonary nodules,106 were microinvasive pulmonary nodules and 63 were invasive pulmonary nodules. The sensitivity,specificity,accuracy,positive predictive value and negative predictive value of the gold standard,No statistical difference (P>0.05);Comparison of CT parameters between solid nodules and ground glass nodules showed that:The mass of solid nodules was (448.34±60.05) g,the 3D long diameter was (16.88±0.80) mm,the average length and short diameter was (12.99±0.63)mm,the average CT value was (-453.29±15.17)Hu,and the CT variance was(107 460.12±17 115.26) Hu. The maximum value of CT was (401.03±32.37) Hu,and the entropy value was(9.09±0.88),which were higher than those of ground glass nodules,and there were differences between the groups (P<0.05). The CT parameters of lung nodules with different degrees of invasion showed that the weight and volume of lung nodules in situ were (238.04±163.23) g and (716.66±479.08) cm3,which were higher than those of invasive carcinoma,but lower than those of minimally invasive carcinoma,and the 3D long diameter and CT average were lower than those of minimally invasive carcinoma and invasive carcinoma (P<0.05). Compared with carcinoma in situ,microinvasive carcinoma had a higher mean length of meridian and invasive carcinoma had a lower mean length of meridian (P <0.05).

Conclusion

The AI-assisted CT examination can accurately diagnose the nature and infiltration degree of pulmonary nodules,and the quantitative analysis of relevant parameters can provide a basis for disease evaluation.

图1 原位癌。 男,60 岁,CT 影像资料显示:密度均匀,无实性成分,无毛刺、分叶、胸膜凹陷等征象
图2 微浸润性腺癌。 女,51 岁,CT 影像资料显示:边界模糊,空泡征,血管穿行征
图3 浸润性腺癌。 女,66 岁,CT 影像资料显示毛刺征,血管集束征及胸膜凹陷征
表1 实性结节与磨玻璃结节CT 参数对比(
表2 不同浸润程度肺结节CT 参数比较(
1
刘少博,黄 波(指导). 基于生物信息学方法识别肺腺癌预后相关基因及预后风险模型的构建[J]. 中国免疫学杂志,2021,37(23):2880-2892.
2
马国玉,熊 庆,蒋国庆,等. 基于生物信息学方法识别肺腺癌预后相关基因[J]. 昆明医科大学学报,2020,41(7):30-37.
3
毛 旭,刘 刚,黄 山. 能谱CT 定量在肺腺癌与鳞癌鉴别诊断中的价值[J]. 中国CT 和MRI 杂志,2023,21(6):56-57,66.
4
朱北川,史芸芳,李丽香. 高分辨率CT 靶扫描在早期肺腺癌诊断中的应用价值[J]. 影像研究与医学应用,2020,4(22):70-72.
5
老桂红,李 萌. 薄壁空洞型肺结核和肺癌CT 诊断与鉴别诊断[J]. 中国CT 和MRI 杂志,2023,21(11):60-63.
6
顾吾立,周卫军,王海亮,等. 原发性囊腔型肺癌的CT 诊断13例诊断分析[J]. 临床放射学杂志,2020,39(1):62-65.
7
Jungblut L,Euler A,Landsmann A,et al.Pulmonary nodule visualization and evaluation of AI-based detection at various ultra-low-dose levels using photon-counting detector CT[J]. Acta Radiol,2024,65(10):1238-1245.
8
Jungblut L,Blüthgen C,Polacin M,et al. First performance evaluation of an artificial intelligence-based computer-aided detection system for pulmonary nodule evaluation in dual-source photon-counting detector CT at different low-dose levels[J]. Invest Radiol,2022,57(2):108-114.
9
梅 举. 肺部结节诊疗手册[M]. 上海:第二军医大学出版社,2016:11-13.
10
章歌雅,李传传,王 欢,等. 不同大小恶性实性肺结节CT 影像学特征及变化规律[J]. 中华航海医学与高气压医学杂志,2022,29(2):211-215.
11
周新军,符伟平. 肺磨玻璃样结节的高分辨率CT 诊断分析[J].影像研究与医学应用,2022,6(5):65-67.
12
龙 浩,张 力. 现代肺癌诊断与治疗:临床实践与临床研究[M]. 广州:广东科技出版社,2020:44-45.
13
王 俊,曾庆华,李永红,等. 高分辨CT 对肺部结节病患者原位癌和浸润性癌的判断价值[J]. 中国CT 和MRI 杂志,2021,19(8):63-65.
14
赵 文,钱伟军,李 立,等. 浸润腺癌和微浸润腺癌的CT 征象鉴别[J]. 临床肺科杂志,2023,28(4):517-522.
15
张 力,肖丹丹. 胸部CT 双影像组学模型评估肺结节良恶性及浸润性[J]. 中国医学影像学杂志,2021,29(5):514-518.
16
唐 慧,时 宏,刘 婷,等. ASIR-V 重建算法在胸部低剂量CT 诊断肺结节中的临床价值[J]. 现代肿瘤医学,2021,29(13):2329-2333.
17
何 健. 螺旋CT 诊断肺结节的价值研究[J]. 中国实用医药,2023,18(12):85-87.
18
雷哲锋,王黄震. 人工智能阅片技术在老年早期肺癌辅助诊断中的应用价值[J]. 医学临床研究,2022,39(10):1590-1592.
19
杨 锋,樊 军,田周俊逸,等. 人群肺亚实性结节CT 筛查及人工智能应用研究初探[J]. 中华胸心血管外科杂志,2020,36(3):145-150.
20
袁 飞,钟临锋,陈 兴,等. 肺结节人工智能评估危险度辅助人工阅片的应用价值[J]. 分子影像学杂志,2024,47(2):132-137.
21
赵 超. 人工智能识别软件辅助阅片在胸部CT 肺结节检出中的应用价值[J]. 医疗装备,2020,33(22):23-24.
22
李 甜,李晓东,刘敬禹. 人工智能辅助诊断肺结节的临床价值研究[J]. 中国全科医学,2020,23(7):828-831,836.
23
马宁强,赵子光,樊 玮,等. 人工智能与人工阅片不同联合方法在肺结节CT 筛查中的比较[J]. 实用放射学杂志,2020,36(8):1317-1321.
24
王 前,何金戈,李玉红,等. 人工智能自动阅片技术用于HIV/AIDS 人群结核病主动筛查效果的研究[J]. 中国防痨杂志,2021,43(6):557-561.
25
张正华,蔡雅倩,韩 丹,等. 基于深度学习的肺结节筛检和定性诊断分析[J]. 肿瘤防治研究,2020,47(4):283-287.
26
邓 琦,潘爱珍,徐志锋,等. 基于AI 技术CT 直方图参数模型预测微小磨玻璃结节样肺腺癌浸润性[J]. 放射学实践,2022,37(8):977-981.
27
Diao K,Chen Y,Liu Y,et al. Diagnostic study on clinical feasibility of an AI-based diagnostic system as a second reader on mobile CT images:a preliminary result[J]. Ann Transl Med,2022,10(12):668.
28
汪 芳,杨利莉,许菲菲,等. 人工智能辅助阅片模式对血管粘连型肺结节在低剂量胸部CT 检出效能的影响[J]. 实用放射学杂志,2022,38(2):213-216,231.
29
刘红敏,何艳枚,钱斌燕,等. 人工智能阅片对早期肺癌的诊断效果[J]. 深圳中西医结合杂志,2023,33(6):49-51.
30
耿 然. 基于深度学习的人工智能影像辅助诊断系统对肺结节的诊断效能评价[J]. 新乡医学院学报,2022,39(11):1031-1035.
[1] 姜玉新. 人工智能与超声质控的深度融合:赋能精准医疗与同质化发展[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(05): 486-486.
[2] 陈茵, 谭莹, 谭渤瀚, 何冠南, 王磊, 温昕, 朱巧珍, 梁博诚, 李胜利. 基于YOLO V8 的胎儿脐膨出超声智能质量评估与诊断[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(04): 305-310.
[3] 李田香, 赵瑞娜, 康琳, 毕江涵, 陈聪, 杨萌. 基于超声的影像组学模型对老年人肌少症的诊断价值[J/OL]. 中华医学超声杂志(电子版), 2025, 22(01): 70-78.
[4] 郭瑞铭, 邱伟, 房付春. 单细胞RNA测序技术的发展及其在牙周炎研究中的应用与展望[J/OL]. 中华口腔医学研究杂志(电子版), 2025, 19(02): 75-83.
[5] 阳敏, 廖江秀, 章国智, 张晔, 范林军. 常规超声联合临床特征对甲状腺微小乳头状癌中央区淋巴结转移的术前诊断价值[J/OL]. 中华普外科手术学杂志(电子版), 2025, 19(04): 396-400.
[6] 黄世旺, 郄云凯, 胡海龙. 人工智能时代尿液无创检测方法在膀胱癌诊断中的应用[J/OL]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2025, 19(03): 283-287.
[7] 陈洁莹, 许晶莹, 黄泽萍. 超声在女性压力性尿失禁诊断与疗效评估中的应用进展[J/OL]. 中华腔镜泌尿外科杂志(电子版), 2025, 19(01): 14-20.
[8] 张铭杰, 李梦娜, 程明瑶, 王宇亮, 粘永健, 赵瑞臣, 杨宇, 刘慕源, 廖元, 唐超. 高原肺水肿肺超声筛查深度学习模型构建与优化[J/OL]. 中华肺部疾病杂志(电子版), 2025, 18(01): 68-73.
[9] 彭子洋, 王志博, 巴赫, 颜彦, 彭浩茜, 李宇, 刘学民, 向俊西, 吴荣谦, 吕毅. 增强现实、虚拟现实与混合现实在腔镜肝脏外科中的应用[J/OL]. 中华肝脏外科手术学电子杂志, 2025, 14(01): 13-17.
[10] 郭寒川, 王乾宇, 吴斌. 人工智能在神经识别的研究进展及直肠癌自主神经保护的应用[J/OL]. 中华结直肠疾病电子杂志, 2025, 14(03): 273-276.
[11] 王冰, 李守玺, 张亮银, 吕长举, 朱沛, 张正鹏. 肱骨近端骨折内固定术后内翻畸形的影像学参数分析[J/OL]. 中华肩肘外科电子杂志, 2025, 13(02): 95-100.
[12] 祝杰生, 樊沛. 人工智能在肩肘外科中的应用与进展:现状与未来展望[J/OL]. 中华肩肘外科电子杂志, 2025, 13(01): 1-5.
[13] 卓莉. 人工智能和多组学:肾脏病诊疗的新方向[J/OL]. 中华肾病研究电子杂志, 2025, 14(03): 180-180.
[14] 马也, 瞿航, 王苇. 人工智能在脑血管病影像评价中的研究进展[J/OL]. 中华临床医师杂志(电子版), 2025, 19(03): 211-215.
[15] 许一鸣, 范雪源, 李世浩, 徐一帆, 李博文, 耿振洋, 刘亚飞, 叶贯超, 李峰, 黄岚, 齐宇. 人工智能驱动食管癌新辅助精准治疗[J/OL]. 中华胸部外科电子杂志, 2025, 12(02): 96-104.
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