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作者及机构
本研究由Wei Zhao、Ya’nan Xu、Zhiming Yang、Yingli Sun、Cheng Li、Liang Jin、Pan Gao、Wenjie He、Peijun Wang、Hongli Shi、Yanqing Hua和Ming Li共同完成。主要作者来自复旦大学附属华东医院放射科、首都医科大学生物医学工程学院、同济大学医学院附属同济医院放射科等机构。研究发表于《European Journal of Radiology》期刊，于2019年1月21日被接受。

学术背景
随着低剂量计算机断层扫描（Low-Dose Computed Tomography, LDCT）在肺癌筛查中的普及，肺磨玻璃结节（Ground-Glass Opacity Nodules, GGNs）的检出率显著增加。特别是直径≤10毫米的亚厘米GGNs，其良恶性鉴别对临床决策至关重要。虽然已有研究提出10毫米作为区分非浸润性病变和浸润性病变的阈值，但部分亚厘米GGNs最终病理证实为微浸润性腺癌（Minimally Invasive Adenocarcinoma, MIA）或浸润性肺腺癌（Invasive Pulmonary Adenocarcinoma, IPA）。因此，开发一种能够术前预测亚厘米GGNs浸润性的工具，对于避免过度治疗或保守治疗具有重要意义。本研究旨在构建并验证一种基于放射组学（Radiomics）的列线图（Nomogram），用于术前预测亚厘米GGNs的浸润性。

研究流程
研究流程包括以下几个主要步骤：
1. 研究人群：回顾性分析了2011年10月至2017年9月期间542名患者的626个病理证实的亚厘米GGNs。根据手术时间将患者分为训练集（334个结节）和验证集（292个结节）。
2. CT图像获取与特征提取：使用四台不同型号的CT扫描仪获取图像，提取475个放射组学特征。通过最小绝对收缩和选择算子（Least Absolute Shrinkage and Selection Operator, LASSO）回归模型，从训练集中筛选出15个最具预测价值的特征，构建放射组学特征。
3. 列线图构建：基于多变量逻辑回归模型，结合放射组学特征和平均CT值，构建列线图模型。
4. 模型验证：在验证集中评估列线图的校准性、区分度和临床实用性。
5. 统计分析：使用R软件进行统计分析，包括LASSO回归、多变量逻辑回归、列线图构建和校准曲线分析等。

主要结果
1. 放射组学特征：构建的放射组学特征在训练集和验证集中均与亚厘米GGNs的浸润性显著相关（p <0.0001）。 2. **列线图性能**：列线图在训练集和验证集中均表现出良好的区分度（C-index分别为0.716和0.707）和校准性。 3. **临床实用性**：决策曲线分析（Decision Curve Analysis, DCA）显示，当患者或医生的阈值概率>10%时，使用列线图预测亚厘米GGNs的浸润性具有更高的临床收益。

结论
本研究成功构建了一种基于放射组学特征和平均CT值的列线图，用于术前预测亚厘米GGNs的浸润性。该模型在训练集和验证集中均表现出良好的性能，具有较高的临床应用价值，可为个体化精准医疗提供支持。

研究亮点
1. 创新性：首次构建了基于放射组学的列线图，用于术前预测亚厘米GGNs的浸润性。
2. 实用性：列线图结合了放射组学特征和平均CT值，简化了临床决策流程。
3. 广泛适用性：研究涵盖了多种CT扫描仪获取的图像，增强了模型的普适性。

其他有价值的内容
研究还发现，尽管病变大小、形状、边缘等传统CT特征在单变量分析中与浸润性相关，但在多变量分析中，只有放射组学特征和平均CT值具有独立预测价值。这表明放射组学特征在早期肺癌诊断中具有潜在优势。

以上报告详细介绍了该研究的背景、流程、结果、结论及亮点，旨在为其他研究者提供全面的参考。