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MMIMONTHLY

YVol331

No.1Jan.202433

胸部影像学

MMI

AI定量参数预测肺磨玻璃结节病理类型的价值

杨井，钱娟*，钱林清，顾伟光，吴晓钢

苏州市吴中人民医院放射科（江苏苏州215128）

【摘要】目的：探讨人工智能（AI)定量参数在肺磨玻璃结节（GGN)病理类型中的预测价值。方法：回顾收

集2022年1月至2023年4月经手术病理证实的肺GGN患者65例，按照2021版WHO肺肿瘤新分类标准分成三

组：前驱腺体病变组（不典型腺瘤样增生AAH+原位癌AIS组）、微浸润性腺癌组（MIA组）、浸润性腺癌组（IAC

组）；另根据有无浸润性分为两组：非浸润性腺癌组（AAH+AIS组)及浸润性腺癌组（MIA+IAC组）；所有患者均

执行胸部CT扫描及肺窗薄层重建，并通过AI方法测得GGN的7个相关量化参数：长径（mm）、短径（mm）、体

积（mm²）、平均CT值（Hu）、最大CT值（Hu）、最小CT值（Hu）、实性占比（%）。统计分析不同组间AI定量参

数的差异性，使用ROC曲线评价参数预测肺GGN病理类型的效能。结果：前驱腺体病变22例，微浸润性腺癌21

例，浸润性腺癌22例。7个AI定量参数在三组间比较均有统计学差异（P0.05），而且显示7个参数值由前驱腺

体病变至浸润性腺癌呈递增趋势。非浸润性腺癌与浸润性腺癌组间比较，长径、短径、体积、最大CT值显示具

有统计学差异（P0.05），而平均CT值、最小CT值、实性占比在两组间比较无统计学意义（P0.05）。通过

ROC曲线分析，取GGN的长径界值8.5mm，产生曲线下面积（AUC)0.758，敏感性67.4%，特异性68.2%。短径

界值6.5mm，AUC=0.736，敏感性69.8%，特异性59.1%。体积界值194.47mm，AUC=0.734，敏感性

76.7%，特异性59.1%。CT最大值界值-138.5HU，AUC=0.723，敏感性79.1%，特异性63.6%。结论：AI定

量参数能在术前有效预测肺GGN的病理类型，尤其GGN的长径预测效能最大，随着长径的增加，为浸润性腺癌

的机会就越大，这为临床及时干预治疗及预后评估提供重要的参考依据，值得广泛推广应用。

关键词：肺磨玻璃结节；人工智能；病理类型；鉴别诊断；预测

TheValueofAIQuantitativeParametersinPredictingPathologicalTypes

ofPulmonaryGroundGlassNodules

YangJing,QianJuan,QianLinqing,GuWeiguang,WuXiaogang

DepartmentofRadiology,WuzhongPeoplesHospital(Suzhou,Jiangsu215128)

[Abstract

thepathologicaltypesofgroundglassnodule(GGN)oflung.Methods:Sixty-fivepatientswithlungGGNconfirmedby

surgeryandpathologyfromJanuary2022toApril2023wereretrospectivelycollectedanddividedintothreegroupsaccording

tothenewclassificationstandardoflungtumorsofWHOin2021:precursorglandlesiongroup(atypicaladenomatous

hyperplasiaAAH+carcinomainsituAISgroup),micro-invasiveadenocar