第一部分孤立性肺结节的基本CT征象研究 目的：探讨孤立性肺结节(SPN)的基本CT征象表现及各征象对原发良恶性SPN的鉴别诊断价值，并与横断薄层CT图像相比较，评价多平面重建(MPR)图像对SPLC各征象的检出价值。 材料和方法：分析经手术或穿刺病理证实的135例周围型小肺癌(SPLC)及65例良性SPN(炎性结节33例，结核球22例，错构瘤6例，支气管囊肿3例，平滑肌瘤1例)，其中，男性122例，女性78例；平均年龄58岁(19-80岁)；SPN平均大小2.0±0.6cm(1.0～3.0cm)。 本研究中44例病人采用Picker2000单层螺旋CT进行病灶薄层扫描，层厚及层间距均为2mm。156例病人采用美国GE/LightspeedultraSYS＃CT998排螺旋CT扫描仪，常规扫描层厚及层间隔7.5mm，病灶局部高分辨扫描层厚1.25mm，其中30例SPLC扫描层厚及间隔5mm并分解为1.25mm层厚和1mm重建间隔。扫描条件为120kV，130mA，图像肺窗窗宽为1600HU，窗位为—600HU；纵隔窗窗宽为400HU，窗位为40HU。30例分薄图像数据传入AW4.0GE/AdvantageWorkstation工作站行MPR。 采用结节的轮廓形态、边缘毛刺、晕征、气腔密度影、与血管及胸膜的关系六个方面分析SPN的边缘、密度及周围情况，并将结节的各基本CT征象进行类型的划分，其中(1)轮廓形态分为四型，Ⅰ型：边缘光滑锐利；Ⅱ型：接近光滑；Ⅲ型：棘状突起；Ⅳ型：分叶征。(2)毛刺分为五种类型：无毛刺、粗长毛刺、粗短毛刺、细长毛刺及细短毛刺(以宽度2mm为界将毛刺分为粗或细毛刺，以长度5mm为界分为长或短毛刺)。(3)根据结节周围有无片状磨玻璃密度影将晕征分为有或无两种类型。(4)气腔密度影包括空泡征、细支气管征和空洞，根据其有无及位置分为三型：无、近肺门侧及远离肺门侧。(5)与血管的关系分为三型，Ⅰ型：无血管集束征；Ⅱ型：有血管集束征但无血管连接切迹；Ⅲ型：有血管集束征且出现血管连接切迹。(6)与胸膜的关系分为四种类型，Ⅰ型：结节与胸膜无关；Ⅱ型：结节与胸膜紧密接触；Ⅲ型：有胸膜凹陷征但无胸膜凹陷相关切迹；Ⅳ型：有胸膜凹陷征且有胸膜凹陷相关切迹。 由2位有结节鉴别诊断经验的高职放射科医师采用盲法分别分析200例结节的基本CT特征，并对比分析30例横断面薄层扫描与MPR图像对各征象的检出，存在分歧时重复分析并协商判定。观察重点在于各种类型的判别。 使用SPSS11.5统计分析软件进行处理，应用X2检验评价各征象在200例良恶性SPN中的出现率是否存在显著差异，分别计算对良恶性结节有鉴别意义的各类型征象的敏感性、特异性和准确性，引入阳性预测值(PPV)及阴性预测值(NPV)来评价某一征象的出现与否对良恶性SPN诊断的权重。应用配对X2检验评价30例SPLC横断面薄层图像与MPR图像对各征象的检出率是否存在显著差异。 结果：结节的轮廓形态：在SPLC中，Ⅰ型轮廓为0例，Ⅱ型占7.4％(10例)，Ⅲ型占8.1％(11例)，Ⅳ型占84.5％(114例)，而良性结节分别为15.4％(10例)、61.6％(40例)、13.8％(9例)和9.2％(6例)。Ⅰ或Ⅱ型轮廓明显多见于良性结节，敏感性为76.9％，特异性为92.6％，准确性为87.5％，PPV为83.3％，NPV为89.3％；Ⅲ型轮廓在良恶性结节中的出现率差别不大；Ⅳ型轮廓明显多见于SPLC，敏感性为84.4％，特异性为90.8％，准确性为86.5％，PPV为95.0％，NPV为73.8％。MPR对分叶征的检出率(96.7％)明显高于横断薄层图像(76.7％)。 细短毛刺明显多见于SPLC，敏感性为25.9％，特异性为98.5％，准确性为49.5％，PPV为97.2％，NPV为39.0％；而无毛刺或粗、长毛刺多见于良性结节，但与SPLC中的出现率无明显差异(P＞0.05)。与横断薄层CT图像相比较，MPR对毛刺征的检出率提高了20.0％。 晕征在SPLC和良性结节中分别占37.0％(50例)和33.8％(22例)，二者中的出现率无显著差异。MPR和横断薄层图像对晕征的检出率亦无明显差异。 气腔密度影主要位于远离肺门侧者明显多见于SPLC(P＜0.05)，敏感性为16.3％，特异性为98.5％，准确性为43.0％，PPV为95.7％，NPV为36.2％；主要位于肺门侧者多见于良性结节(P＜0.05)，敏感性、特异性、准确性分别为36.9％、83.7％和68.5％，PPV为52.2％，NPV为73.4％；无气腔密度影在良恶性SPN中的出现率差异不大。MPR和横断薄层CT图像对SPLC中气腔密度影的检出无显著差异。 结节与血管的关系：在SPLC中，Ⅰ型占17.8％(24例)，Ⅱ型占68.9％(93例)，Ⅲ型占13.3％(18例)，而良性结节分别为38.5％(25例)、58.5％(38例)和3.0％(2例)。Ⅰ型明显多见于良性结节，敏感性为38.5％，特异性为82.2％，准确性为68.0％，PPV为51.0％，NPV为73.5％；Ⅱ、Ⅲ型均多见于恶性SPN，但统计学上良恶性结节间无显著差异。MPR对血管集束征的检出率(90.0％)明显高于横断薄层图像(70.0％)。 结节与胸膜的关系：在SPLC中，Ⅰ型占22.2％(30例)，Ⅱ型占10.4％(14例)，Ⅲ型占49.6％(67例)，Ⅳ型占17.8％(24例)，而良性结节分别为27.7％(18例)、15.4％(10例)、56.9％(37例)和0例。Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型多见于良性结节，但统计学上良恶性结节间无显著差异；Ⅳ型明显多见于恶性结节，敏感性为17.8％，特异性为100.0％，准确性为44.5％，PPV为100.0％，NPV为36.9％，MPR对胸膜凹陷切迹的检出率(40.0％)明显高于横断薄层图像(20.0％)。 结论：1.本研究提出的SPN基本CT征象的分类方法对鉴别诊断良恶性有重要的临床价值。2.与横断薄层CT图像相比较，MPR能提高SPLC中与扫描成像角度关系密切的基本征象的检出。 第二部分人工神经网络对孤立性肺结节的诊断价值研究 目的：利用人工神经网络(ANN)理论，建立一种全新的模式判别方法用于薄层CT上原发良恶性SPN的鉴别，并探讨其诊断价值及对不同级别医师的辅助诊断作用。 材料和方法：收集经手术或穿刺活检病理证实的SPN200例(SPLC135例，良性结节65例)，观察3项临床指标和9项薄层CT指标，并对定性指标进行量化。从中随机选择70％左右的样本(140例)作为训练集，建立人工神经网络(BP网络)诊断模型，并与社会科学统计软件(SPSS)分析处理的Logistic回归模型作比较，计算两种模型对所有样本诊断的正确率和ROC曲线下面积。利用训练好的ANN模型对另外60例样本进行测试，分析初、中、高三级放射科医师使用ANN模型前后的ROC曲线下面积。 结果：ANN模型诊断的正确率为98.0％，高于Logistic回归模型的正确率86.0％(P＜0.001)；两种模型诊断的ROC曲线下面积分别为0.996±0.004和0.936±0.017，差异有统计学意义(P＜0.001)。 ANN模型及初、中、高级医师首次诊断的ROC曲线下面积分别为0.954、0.737、0.813、0.874，其中ANN与初、中级医师的差异具有统计学意义(P值分别为0.001、0.007)，而与高级医师的差异无显著性(P=0.070)；初、中、高级医师使用ANN后的ROC曲线下面积分别为0.920、0.938、0.952，三级医师使用ANN后的诊断能力均有显著提高(P值分别为0.000、0.001、0.039)；使用ANN后各级医师对SPN的诊断差异无显著性(初一中级、初一高级、中—高级比较的P值分别为0.614、0.369、0.645)。 结论：1.根据本研究提出的SPN的征象分类可用于建立ANN模型。2.ANN模型用于薄层CT上原发良恶性SPN的鉴别诊断优于传统的Logistic回归模型。3.ANN模型对于不同级别的放射科医师都有一定程度的辅助诊断作用。