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该研究的主要作者包括Guangyao Wu、Henry C. Woodruff、Jing Shen等，来自Maastricht University Medical Center+、Dalian University、Dalian Medical University等多个机构。研究于2020年11月1日发表在《Radiology》期刊上，题为“Diagnosis of Invasive Lung Adenocarcinoma Based on Chest CT Radiomic Features of Part-Solid Pulmonary Nodules: A Multicenter Study”。

学术背景
肺癌是全球范围内死亡率最高的癌症之一，早期诊断对于提高患者生存率至关重要。低剂量CT（computed tomography）筛查在肺癌早期检测中发挥了重要作用，尤其是对于高风险人群。肺结节（pulmonary nodules）根据CT表现可分为实性结节、纯磨玻璃结节（pure ground-glass nodules）和部分实性结节（part-solid nodules, PSNs）。PSNs被认为是肺癌的重要预测因子，尤其是在Brock模型中用于评估肺结节的恶性风险。腺癌（adenocarcinoma）表现为PSNs时，通常被分为原位腺癌（adenocarcinoma in situ, AIS）、微浸润腺癌（minimally invasive adenocarcinoma, MIA）和浸润性腺癌（invasive adenocarcinoma, IA）。其中，IA的预后最差，而AIS和MIA的生存率接近100%。因此，准确区分IA与AIS/MIA对于制定治疗方案至关重要。
该研究的背景是基于CT影像的放射组学（radiomics）特征在肺癌诊断中的应用。放射组学通过从医学影像中提取大量定量特征，结合生物学和临床结果，能够进一步提高影像分析的自动化水平。尽管已有研究表明放射组学在区分AIS/MIA与IA方面具有潜力，但针对PSNs的放射组学研究仍较为缺乏。因此，该研究旨在开发和验证基于PSNs的放射组学特征，用于诊断浸润性肺腺癌，并与Brock模型、临床语义特征（clinical-semantic features）和体积模型（volumetric models）进行比较。

研究流程
该研究是一项回顾性多中心研究，纳入了2013年1月至2017年10月期间来自三个中心的291名患者（中位年龄60岁，女性191人），共297个PSNs。研究将这些数据分为训练集（229个结节）和测试集（68个结节）。
1. 患者选择与数据准备
研究排除了有放疗、化疗或活检史的患者，CT检查与手术间隔超过2周的患者，以及CT质量不佳的患者。对于多个PSNs，仅纳入有明确病理结果的结节。
2. CT扫描与语义特征提取
使用64或128排CT系统进行非增强CT扫描，获取1-1.5 mm层厚的轴向图像。两名放射科医生在肺窗和纵隔窗设置下评估了18个临床和语义特征，并通过共识解决分歧。
3. 分割与体积测量
使用MIM软件（版本6.9.4）手动对结节进行三维分割，包括总肿瘤体积（gross tumor volume, GTV）、实性区域、磨玻璃区域和结节周围区域（perinodular region）。为评估分割的稳健性，随机选择50个结节由同一名放射科医生在一周内重复分割，并由另一名医生进行分割。
4. 放射组学特征提取
所有图像重采样为1×1×1 mm体素大小，使用线性插值以减少重建设置的异质性。使用RadiomiX Discovery Toolbox（版本2019年10月）提取放射组学特征，并采用Combat方法校正不同扫描仪引入的批次效应。
5. 特征选择与模型构建
使用Boruta算法进行特征选择，保留最稳健的特征。基于随机森林（random forest）算法构建临床语义模型、体积模型和放射组学模型，并使用Brock模型计算结节的恶性概率。
6. 模型性能评估
使用曲线下面积（area under the curve, AUC）、准确率、校准等标准指标评估模型性能，并通过综合判别改进（integrated discrimination improvement, IDI）评估添加结节周围特征后的模型性能变化。

主要结果
1. 模型性能比较
基于磨玻璃和实性特征的放射组学模型在测试集上取得了最高的AUC（0.98，95% CI: 0.96, 1.00），显著高于Brock模型（AUC, 0.83）、临床语义模型（AUC, 0.90）、体积GTV模型（AUC, 0.87）和放射组学GTV模型（AUC, 0.88）。该模型的准确率也最高（93%）。
2. 特征贡献分析
添加结节周围特征并未显著改善模型性能（IDI, -0.02; p = 0.56）。
3. 校准与稳健性
基于磨玻璃和实性特征的放射组学模型以及添加结节周围特征的模型均表现出良好的校准性。
4. 特征选择结果
从GTV、磨玻璃、实性和结节周围区域分别保留了7、6、3和3个最稳健的放射组学特征，用于构建单区域和多区域模型。

结论
该研究表明，基于PSNs的磨玻璃和实性CT放射组学特征能够有效诊断浸润性肺腺癌，其预测性能优于Brock模型、临床语义模型、体积模型和放射组学GTV模型。这一放射组学特征组合具有较高的AUC和准确率，且校准性良好，为临床提供了更准确的诊断工具。研究还发现，结节周围特征对模型性能的贡献有限，这可能与PSNs中结节周围特征（如血管汇聚）的稀有性有关。

研究亮点
1. 创新性
该研究首次将PSNs的磨玻璃和实性CT放射组学特征结合，用于诊断浸润性肺腺癌，并验证了其优越的预测性能。
2. 多中心设计
研究纳入了来自三个中心的数据，提高了结果的普适性和可靠性。
3. 临床应用价值
该放射组学模型为临床医生提供了一种非侵入性、高精度的诊断工具，有助于优化治疗方案，提高患者生存率。

其他有价值的内容
研究还探讨了不同CT扫描仪和重建设置对放射组学特征的影响，并通过特征校正方法减少了批次效应，进一步提高了模型的稳健性。此外，研究提供了详细的特征选择和建模流程，为后续相关研究提供了参考。