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研究作者及机构
本研究由Carole Dennie、Rebecca Thornhill、Vineeta Sethi-Virmani、Carolina A. Souza、Hamid Bayanati、Ashish Gupta和Donna Maziak共同完成。研究团队分别来自加拿大渥太华大学医学影像系和渥太华医院胸外科。该研究于2016年2月发表在《Quantitative Imaging in Medicine and Surgery》期刊上。
学术背景
研究的主要科学领域是医学影像学，特别是计算机断层扫描（CT）纹理分析在肺结节鉴别诊断中的应用。孤立性肺结节（Solitary Pulmonary Nodule, SPN）是一种常见的影像学发现，但其良恶性鉴别是临床诊断中的一大挑战。传统的视觉分析方法在许多情况下无法有效区分恶性结节和良性结节，尤其是原发性肺癌和肉芽肿性结节在CT影像上具有相似的特征。因此，研究团队旨在评估CT纹理分析在区分这两种病变中的敏感性和特异性，以提供一种非侵入性的辅助诊断工具。
研究流程
本研究为回顾性病例对照研究，纳入55例患者，其中24例为肉芽肿性结节，31例为原发性肺癌。所有患者在活检前3个月内均接受了增强（Contrast-Enhanced, CE）和/或非增强（Non-Contrast-Enhanced, NCE）CT检查。研究的主要流程包括以下几个步骤：
数据收集与预处理
通过病理数据库筛选出2010年3月至2013年4月期间经病理证实的肉芽肿性结节和原发性肺癌患者。所有结节均为实性、分叶状或毛刺状，直径在1-3厘米之间，且未显示钙化或脂肪成分。CT图像使用三种不同的64层CT扫描仪采集，并进行中锐度重建算法处理。
纹理特征提取
从CT图像中提取61个结节的纹理特征。使用ImageJ软件对结节进行手动分割，并利用Mazda 4.6软件提取灰度共生矩阵（Gray-Level Co-Occurrence Matrix, GLCM）特征。研究重点关注与线性灰度依赖性、平方和、和方差、和熵以及差异方差相关的纹理特征。
统计分析
使用Mann-Whitney U检验比较肉芽肿性结节和原发性肺癌的纹理特征值。构建受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic, ROC），并计算曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）。通过逻辑回归模型评估不同纹理特征组合的敏感性和特异性，并使用支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行10折交叉验证。
PET/CT分析
37个结节在活检前3个月内接受了氟脱氧葡萄糖正电子发射断层扫描（Fluorodeoxyglucose Positron Emission Tomography, FDG-PET）/CT检查，评估其代谢活性与纹理分析结果的相关性。
主要结果
1. 纹理特征分析
在NCE CT图像中，原发性肺癌组的平方和、和方差以及和熵的中位数显著高于肉芽肿性结节组（p<0.05）。基于平方和、和方差以及和熵的纹理特征组合在NCE CT中表现出88%的敏感性和92%的特异性（AUC=0.90，p<0.0001）。而在CE CT中，纹理特征的区分能力较弱，敏感性和特异性分别为38%和86%。
PET/CT结果
FDG-PET/CT在检测原发性肺癌中的敏感性为79.2%，特异性为38.5%，准确性为64.8%。与纹理分析相比，PET/CT的假阳性率较高，尤其是在肉芽肿性结节中，61.5%的病例出现假阳性结果。
支持向量机验证
基于NCE CT纹理特征的SVM分类器在10折交叉验证中的准确率为64%，而CE CT的准确率为60%。
结论
研究表明，定量CT纹理分析在区分原发性肺癌和肉芽肿性结节方面具有潜在的应用价值，尤其是在NCE CT图像中表现出较高的敏感性和特异性。与PET/CT相比，纹理分析在减少假阳性结果方面具有优势。尽管纹理分析不能替代组织学诊断，但它可以作为放射科医生在评估复杂肺结节时的重要辅助工具，尤其是在肉芽肿性感染高发地区。
研究亮点
1. 重要发现
研究首次系统评估了CT纹理分析在区分原发性肺癌和肉芽肿性结节中的价值，并发现NCE CT纹理特征在诊断中具有显著优势。
方法创新
研究结合了GLCM纹理特征提取、逻辑回归模型和SVM分类器，提供了一种多层次的图像分析方法。
特殊研究目标
研究聚焦于肉芽肿性结节与原发性肺癌的鉴别，解决了临床诊断中的一大难题，并为非侵入性诊断工具的开发提供了新思路。
其他价值
本研究为未来更大规模的前瞻性研究奠定了基础，并提示了CT纹理分析在肺结节管理中的潜在应用前景。此外，研究还强调了在评估纹理特征时，CT增强与非增强图像之间的差异，为后续研究提供了重要参考。