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基于CT图像的孤立性肺结节诊断模型：技术、应用与展望

一、引言

1.1研究背景与意义

肺癌作为全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，严重威胁着人类的生命健康。根据世界卫生组织国际癌症研究机构（IARC）发布的2020年全球癌症负担数据，肺癌的年新发病例数达到220万，死亡病例数约180万，分别占全部恶性肿瘤发病和死亡的11.4%和18.0%。在中国，肺癌同样位居恶性肿瘤发病率和死亡率首位，每年新发病例约82万，死亡病例约71万。肺癌的高死亡率主要归因于其早期症状隐匿，多数患者确诊时已处于中晚期，错过了最佳治疗时机。临床研究表明，早期肺癌患者（如原位癌或Ⅰ期肺癌）通过手术切除等根治性治疗，5年生存率可达70%-90%；而中晚期肺癌患者的5年生存率则大幅下降至20%以下。因此，实现肺癌的早期诊断和治疗是提高患者生存率、改善预后的关键。

孤立性肺结节（SolitaryPulmonaryNodule，SPN）是指肺内直径小于或等于3cm的类圆形、边界清晰的单发结节，不伴有肺不张、肺门淋巴结肿大和胸腔积液。SPN是肺癌的重要早期表现形式之一，在所有SPN中，恶性结节的比例约为30%-40%，且这一比例随着结节直径的增大而显著增加。准确鉴别SPN的良恶性对于肺癌的早期诊断和治疗决策至关重要。若能在SPN阶段及时发现并确诊为恶性结节，患者可接受手术切除等根治性治疗，从而显著提高治愈率和生存率；反之，若将恶性结节误诊为良性而延误治疗，或对良性结节进行不必要的过度治疗，都会给患者带来严重的健康损害和经济负担。然而，SPN的影像学表现复杂多样，良恶性结节之间的影像特征存在一定重叠，使得其准确诊断面临巨大挑战。传统的诊断方法主要依靠医生的经验和视觉判断，通过观察CT图像上结节的形态、大小、密度、边缘等特征来推测其良恶性，但这种方法受主观因素影响较大，诊断准确性和一致性难以保证。不同医生对同一SPN的诊断结果可能存在差异，且对于一些不典型的结节，误诊和漏诊的情况时有发生。

计算机断层扫描（ComputedTomography，CT）作为目前临床上最常用的肺部影像学检查方法，具有高分辨率、横断面成像等优势，能够清晰显示SPN的细微结构和特征，为其诊断提供了丰富的信息。CT图像不仅可以直观呈现结节的大小、形态、边缘、密度等形态学特征，还能通过增强扫描观察结节的血供情况，为判断结节的良恶性提供重要依据。例如，恶性结节通常表现为边缘不规则、有毛刺征、分叶征、血管集束征等，而良性结节则多表现为边缘光滑、密度均匀等。此外，多层螺旋CT（Multi-SliceSpiralCT，MSCT）的出现进一步提高了扫描速度和图像质量，能够实现更薄层的扫描和多平面重建，有助于发现更小的结节和更准确地评估结节的特征。因此，CT在SPN的诊断和鉴别诊断中发挥着不可或缺的作用，是目前临床诊断SPN的主要影像学手段。

随着人工智能技术的飞速发展，机器学习和深度学习算法在医学影像领域得到了广泛应用，为SPN的诊断提供了新的思路和方法。基于CT图像构建SPN诊断模型，能够利用计算机强大的数据分析和处理能力，自动提取和分析结节的特征，实现对SPN良恶性的准确预测。与传统的人工诊断方法相比，诊断模型具有以下显著优势：一是客观性和一致性高，避免了医生主观因素对诊断结果的影响，能够提供更稳定、可靠的诊断意见；二是诊断效率高，能够快速处理大量的CT图像，缩短诊断时间，尤其适用于大规模的肺癌筛查；三是能够挖掘和利用更多的图像特征信息，提高诊断的准确性和敏感性。例如，深度学习中的卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）能够自动学习图像中的高级抽象特征，在SPN的诊断中表现出了优异的性能，显著提高了对微小、不典型结节的检出率和诊断准确率。因此，构建基于CT图像的SPN诊断模型对于提高肺癌的早期诊断水平具有重要的现实意义和临床应用价值，有望为肺癌的防治工作带来新的突破。

1.2国内外研究现状

在国外，SPN诊断模型的研究起步较早，在数据集、特征提取和分类、技术研究等多个方面取得了显著进展。在数据集构建上，国际上涌现出了一批具有影响力的公共数据库，为研究提供了丰富的数据支持。例如，LIDC-IDRI（LungImageDatabaseConsortiumImageDatabaseResourceInitiative）是最早的包含SPN数据的公共数据库，囊括了1018例胸片病人的CT数据，其中SPN病例达276例。此后，更多大规模数据集被开发利用，像集成了10