［摘要］ 目的：通過分析CT影像特征及人工智能定量參數(shù)，評估肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的危險因素。方法：收集128例經(jīng)病理證實的肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)患者的CT資料，根據(jù)結(jié)節(jié)生長趨勢、隨訪情況，分為生長組59例和穩(wěn)定組69例。利用人工智能輔助診斷技術(shù)對CT圖像進行分析，提取相關(guān)定性及定量參數(shù)，采用單因素和二元logistic回歸分析評估各因素與肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的關(guān)系，繪制ROC曲線分析各危險因素的診斷效能。結(jié)果：2組年齡、CT影像特征（磨玻璃結(jié)節(jié)形態(tài)、類型、空泡征、支氣管異常、內(nèi)部血管征、分葉征）及人工智能定量參數(shù)（實性成分體積占比、實性成分質(zhì)量占比、最大CT值、平均CT值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、熵）差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（均Plt;0.05）。內(nèi)部血管征、實性成分質(zhì)量占比、平均CT值是肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的獨立危險因素。ROC曲線分析顯示，實性成分質(zhì)量占比的診斷效能最高（AUC=0.835），其次為平均CT值（AUC=0.766），而內(nèi)部血管征的診斷效能相對較低（AUC=0.693）。結(jié)論：肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)的CT影像特征及人工智能定量參數(shù)分析顯示，內(nèi)部血管征、實性成分質(zhì)量占比、平均CT值是預(yù)測肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的危險因素。

［關(guān)鍵詞］ 體層攝影術(shù)，X線計算機；肺磨玻璃結(jié)節(jié)；肺腺癌；結(jié)節(jié)生長；危險因素

Risk factors of ground-glass nodule growth in lung adenocarcinoma predicted by CT features and quantitative parameters of artificial intelligence

WANG Rong1，2，ZHANG Na1，2，WANG Qian1，2，LIU Zhenhe1，2，XIE Bingkun1，2

1Imaging Center，Dezhou Hospital of Qilu Hospital of Shandong University，Dezhou 253000，China；2Dezhou Key Laboratory of Intelligent Imaging，Dezhou 253000，China.

［Abstract］ Objective：To investigate the risk factors of the growth of ground-glass nodule （GGN） in lung adenocarcinoma by analyzing CT features and quantitative parameters of artificial intelligence （AI）. Methods：CT data of 128 patients with lung adenocarcinoma GGNs were collected. According to the GGNs growth trend，the patients were divided into a growth group （59 cases） and a stable group （69 cases）. AI-assisted diagnosis technique was used to analyze CT images，and the relevant qualitative and quantitative parameters were extracted. Univariate and binary logistic regression analysis were used to evaluate the correlations between the various factors and GGN growth，and ROC curve was drawn to analyze the diagnostic efficacy of each risk factor. Results：There were statistical differences in age，CT features （nodule morphology，type，bubble sign，bronchial abnormality，internal vessel sign，lobulation sign） and AI quantitative parameters （solid component volume ratio，solid component mass ratio，maximum CT value，average CT value，median，standard deviation，skewness，entropy） between the two groups （all Plt;0.05）. Internal vessel sign，solid component mass ratio and average CT value were the independent risk factors for GGN growth. ROC curve analysis showed that the diagnostic efficiency of solid component mass ratio was the highest （AUC of 0.835），followed by the average CT value （AUC of 0.766），while that of internal vessel sign was relatively low （AUC of 0.693）. Conclusions：Based on the analysis of CT features and AI quantitative parameters of GGNs，the internal vessel sign，solid component mass ratio and average CT value are the risk factors for predicting GGN growth.

［Key words］ Tomography，X-ray computed；Pulmonary ground glass nodules；Adenocarcinoma of the lung；Nodular growth；Risk factors

肺腺癌是最常見的肺癌類型，早期診斷治療對提高患者生存率和生活質(zhì)量有重要意義［1］。肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)的生長趨勢和危險因素一直是臨床研究的熱點［2］。對術(shù)前影像學(xué)判斷性質(zhì)不明確的結(jié)節(jié)，隨診觀察其是否生長是判斷良惡性的重要方法；另外，生長緩慢的早期肺癌并不會顯著影響患者的生存率［3］。因此，深度挖掘肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)的影像學(xué)信息，準(zhǔn)確預(yù)判結(jié)節(jié)的生長趨勢并精準(zhǔn)分層非常重要。醫(yī)學(xué)影像技術(shù)和人工智能的快速發(fā)展，使得通過CT影像特征及人工智能定量參數(shù)評估肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的危險因素已成為可能。本研究基于人工智能輔助診斷技術(shù)，分析肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的危險因素，以期為肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)個性化管理和精準(zhǔn)診療方案的制訂提供影像診斷依據(jù)。

1" 資料與方法

1.1" 一般資料

選取我院2016年10月至2023年12月經(jīng)病理證實的肺腺癌患者128例，術(shù)前CT檢查≥2次，且CT表現(xiàn)為磨玻璃密度結(jié)節(jié)。納入標(biāo)準(zhǔn)：①參考《肺結(jié)節(jié)診治中國專家共識（2018年版）》［4］中的肺結(jié)節(jié)定義，即影像學(xué)表現(xiàn)為直徑≤3 cm的純磨玻璃或混合磨玻璃陰影；②隨訪≥2年或隨訪lt;2年但顯示生長；③隨訪期間未行組織學(xué)活檢和抗腫瘤治療。排除標(biāo)準(zhǔn)：①合并其他原發(fā)惡性腫瘤病史；②存在呼吸、運動偽影，影響人工智能輔助診斷分割、分析的圖像；③電子病歷信息不完整。參考國內(nèi)外文獻及Fleischner協(xié)會2017指南的規(guī)定，肺結(jié)節(jié)生長的定義是指在多時間窗CT圖像上，直徑增加gt;2 mm或2次CT檢查圖像上結(jié)節(jié)體積增加25%［5-7］。

通過對比人工智能測量肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)初次及末次隨訪CT圖像的直徑或體積差異情況，將128例分為生長組59例（46.09%）和穩(wěn)定組69例（53.91%）。本研究經(jīng)醫(yī)院倫理委員會審核批準(zhǔn)（2023009）。

1.2" 儀器與方法

采用GE Optima 64排CT掃描儀，患者屏氣、取仰臥位。掃描參數(shù)：采用自動曝光劑量調(diào)整掃描模式，80～120 kV，自動毫安秒，矩陣512×512，層厚5 mm。所有肺窗圖像采用銳利算法，重建層距1.25 mm，重建層厚1.25 mm。

1.3" 圖像分析

將CT圖像導(dǎo)入人工智能輔助診斷系統(tǒng)（上海聯(lián)影公司uAI軟件）中的肺結(jié)節(jié)智能診斷模塊分析，由2位具有5年以上工作經(jīng)驗的胸部影像診斷主治醫(yī)師記錄患者臨床資料（性別、發(fā)現(xiàn)病灶的初始年齡、隨訪時間、病理類型、結(jié)節(jié)位置），同時結(jié)合人工智能分析軟件采用雙盲法對結(jié)節(jié)的CT征象及人工智能定量參數(shù)進行分析和記錄。CT征象包括結(jié)節(jié)大小、位置、形狀（圓形/類圓形、不規(guī)則形）、類型（純磨玻璃結(jié)節(jié)、混合磨玻璃結(jié)節(jié)）、空泡征、支氣管異常征（支氣管進入病灶并有僵硬、扭曲、狹窄、擴張等）、內(nèi)部血管征（肺血管進入病灶且走行扭曲、僵直、增粗）、結(jié)節(jié)邊緣征象（分葉征、毛刺征、胸膜牽拉征等）。人工智能定量參數(shù)包括結(jié)節(jié)體積、質(zhì)量、實性成分體積占比與質(zhì)量占比、最大CT值、最小CT值、平均CT值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度、偏度、熵等。若結(jié)節(jié)不規(guī)則、自動識別不準(zhǔn)確時，2位醫(yī)師采用手動識別、協(xié)商確定結(jié)節(jié)范圍，意見不一致時，咨詢上級醫(yī)師達成共識。

1.4" 統(tǒng)計學(xué)分析

采用SPSS 21.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)分析。計數(shù)資料組間比較行χ2檢驗。正態(tài)分布的計量資料以x±s表示，組間比較行獨立樣本t檢驗；非正態(tài)分布者以M（QL，QU）表示，組間比較行Mann-Whitney U檢驗。對差異有統(tǒng)計學(xué)意義的CT特征及人工智能定量參數(shù)行二元logistic回歸分析確定獨立危險因素。并繪制ROC曲線，評估獨立危險因素的診斷效能。以Plt;0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2" 結(jié)果

2.1" 2組一般資料比較

2組性別、隨訪時間、病灶分布比較，差異均無統(tǒng)計學(xué)意義（均Pgt;0.05）；發(fā)現(xiàn)病灶的初始年齡及病理類型差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（均Plt;0.05）（表1）。

2.2" 2組CT影像特征及人工智能定量參數(shù)比較

2組結(jié)節(jié)形狀、類型、空泡征、支氣管異常征、內(nèi)部血管征、分葉征比較，差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（均Plt;0.05）（表2，圖1～3）。

2組結(jié)節(jié)的實性成分體積占比、實性成分質(zhì)量占比、最大CT值、平均CT值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、熵差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（均Plt;0.05）。

2.3" 二元logistic回歸分析

將2組差異有統(tǒng)計學(xué)意義的人工智能定量參數(shù)及CT影像特征行二元logistic回歸分析，結(jié)果顯示實性成分質(zhì)量占比、平均CT值、內(nèi)部血管征是預(yù)測肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的獨立危險因素（表3，4）。

2.4" 肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長獨立危險因素的ROC曲線分析

將logistic回歸分析得出的獨立危險因素行ROC曲線分析，結(jié)果表明在區(qū)分肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長與穩(wěn)定病變中，實性成分質(zhì)量占比的診斷效能最高，AUC為0.835，當(dāng)實性成分質(zhì)量占比gt;5%，診斷敏感度為84.7%，特異度為76.8%；其次是平均CT值的診斷效能，AUC為0.766，當(dāng)平均CT值gt;-454.80 HU時，診斷敏感度為69.5%，特異度為79.7%；內(nèi)部血管征的診斷效能相對較低，AUC為0.693，當(dāng)結(jié)節(jié)內(nèi)出現(xiàn)內(nèi)部血管異常時，診斷敏感度為66.1%，特異度為72.5%（圖4）。

3" 討論

本研究中肺腺癌患者多見于女性，且生長組患者年齡顯著偏大，原因可能為年齡增長導(dǎo)致免疫功能減弱和腫瘤增殖增強，與Sun等［8-9］報道一致。生長組中浸潤腺癌比例高，且生長迅速；而穩(wěn)定組中原位腺癌和微浸潤腺癌占比較高，表明這些病理類型的磨玻璃結(jié)節(jié)生長相對緩慢。

3.1" CT影像特征對肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長趨勢的預(yù)測

本研究發(fā)現(xiàn)，類圓形的肺結(jié)節(jié)更易生長，推測圓形肺結(jié)節(jié)因較少受周圍組織限制，可能更易獲取養(yǎng)分，生長更均勻快速，與文獻［9］報道基本一致。但也有學(xué)者認為，不規(guī)則結(jié)節(jié)常提示浸潤腺癌的惡性轉(zhuǎn)化［10-11］。此外，混合磨玻璃結(jié)節(jié)較純磨玻璃結(jié)節(jié)有更高的生長風(fēng)險，混合磨玻璃結(jié)節(jié)中實性成分的存在可能反映腫瘤細胞的增殖更活躍，從而導(dǎo)致結(jié)節(jié)生長速度更快。

本研究顯示，空泡征、支氣管異常征及分葉征在肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)的生長組與穩(wěn)定組間差異有統(tǒng)計學(xué)意義。空泡征提示細胞壞死或氣體積聚，預(yù)示結(jié)節(jié)可能生長或惡變；支氣管異常征反映腫瘤對支氣管的壓迫或浸潤；分葉征則顯示腫瘤異質(zhì)性和生長速度差異。盡管這些特征為非獨立危險因素，但其對肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的診斷有一定價值，但具體病理機制仍需深入探究。血管重構(gòu)或新生血管生成是腫瘤發(fā)展早期的起始事件之一［12］。本研究中內(nèi)部血管征是預(yù)測肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的獨立危險因素，內(nèi)源性和/或外源性腫瘤血管生成和新生血管可能是早期肺癌血管異常的驅(qū)動因素，異常的結(jié)節(jié)內(nèi)血管為腫瘤提供更多的營養(yǎng)物質(zhì)，促進生長。研究報道，結(jié)節(jié)直徑、體積越大，累積增長率越高［13］，而本研究提示，結(jié)節(jié)大小無法準(zhǔn)確預(yù)測其生長與穩(wěn)定性，同時毛刺征和胸膜牽拉征等邊緣特征在預(yù)測肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長與穩(wěn)定性方面的作用有限［8］。

3.2" 人工智能定量參數(shù)對肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長趨勢的預(yù)測

本研究中人工智能定量參數(shù)分析顯示，肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)的實性成分體積占比、實性成分質(zhì)量占比、最大及平均CT值等參數(shù)在生長組與穩(wěn)定組間差異有統(tǒng)計學(xué)意義。其中，實性成分質(zhì)量占比和平均CT值被確定為預(yù)測肺腺癌結(jié)節(jié)生長的獨立危險因素。關(guān)于結(jié)節(jié)內(nèi)實性成分對預(yù)測肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長與穩(wěn)定性的判斷，文獻報道并不一致，Xia等［9，14］的研究顯示磨玻璃結(jié)節(jié)中新的實性成分及實性成分的大小均與肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長相關(guān)。但也有研究認為，磨玻璃結(jié)節(jié)中實性成分的出現(xiàn)并不是肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的危險因素［15］。Sato等［16］發(fā)現(xiàn)，單變量分析示磨玻璃結(jié)節(jié)中的實性成分是肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的一個影響因素，而多變量分析結(jié)果卻與之相反。盡管文獻對實性成分在預(yù)測中的作用存在分歧，本研究發(fā)現(xiàn)實性成分質(zhì)量占比更能反映腫瘤細胞的增殖活動，為預(yù)測肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長提供了新視角。生長組肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)的最大CT值、平均CT值比穩(wěn)定組更高，較高的CT值提示肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)內(nèi)部的實性成分更多，與Bak等［17-18］研究結(jié)果一致。平均CT值反映結(jié)節(jié)整體密度，是肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的獨立風(fēng)險因素。Mao等［19］研究了表現(xiàn)為純磨玻璃結(jié)節(jié)肺腺癌的CT值與病理結(jié)果，發(fā)現(xiàn)平均CT值每增加100 HU，腫瘤成分增加約10%，提示平均CT值可反映結(jié)節(jié)內(nèi)部密度和組織成分。另外，在磨玻璃結(jié)節(jié)CT值分布的研究中，本研究發(fā)現(xiàn)中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度及熵組間差異均有統(tǒng)計學(xué)意義。中位數(shù)雖是代表性指標(biāo)，但在離散型的偏態(tài)分布數(shù)據(jù)中，中位數(shù)的代表性會受到一定的影響；標(biāo)準(zhǔn)差反映像素值離散程度；偏度是CT值分布偏斜方向和程度的數(shù)字特征，體現(xiàn)CT值分布的對稱性，如果CT值均勻分布，偏度就低，本研究中生長組CT值較穩(wěn)定組分布更均勻；熵則衡量圖像紋理復(fù)雜性，有研究提出圖像紋理越復(fù)雜，熵越高［20］，本研究中生長組比穩(wěn)定組的熵更高，但熵不是判斷肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的獨立危險因素，還需后續(xù)研究驗證。

本研究將實性成分質(zhì)量占比、平均CT值、內(nèi)部血管征等獨立危險因素納入ROC曲線進行分析，發(fā)現(xiàn)實性成分質(zhì)量占比對肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的診斷效能最高（AUC=0.835），提示實性成分質(zhì)量占比是一個重要的預(yù)測因子；當(dāng)平均CT值gt;-454.80 HU時，結(jié)節(jié)更易生長，敏感度69.5%、特異度79.7%，提示平均CT值可作為肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的預(yù)測指標(biāo)。內(nèi)部血管征也是肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的獨立危險因素，但其預(yù)測生長的效能相對較低，原因可能為內(nèi)部血管征的評估受到影像學(xué)檢查技術(shù)、觀察者間差異等多種因素的影響。

本研究的局限性：①為回顧性研究，隨訪周期不完全一致，可能存在選擇偏倚；②樣本量較小，可能影響結(jié)果的穩(wěn)定性和可靠性；③僅分析CT影像特征、人工智能定量參數(shù)與肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的關(guān)系，未探討分子機制。未來需擴大樣本量，進行前瞻性研究，以全面解析肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)的演變過程。

總之，肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)的CT影像特征及人工智能定量參數(shù)分析顯示，內(nèi)部血管征、實性成分質(zhì)量占比、平均CT值是預(yù)測肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)生長的危險因素。

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（收稿日期" 2024-03-14）