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研究作者及机构
本研究由Zhichao Zuo、Peng Wang、Weihua Zeng、Wanyin Qi和Wei Zhang共同完成。作者分别来自湘潭市中心医院放射科、武汉市第一医院放射科、西南医科大学附属医院放射科以及广西医科大学附属柳州市人民医院放射科。研究发表于《Acta Radiologica》期刊，2023年第四卷，第1422-1430页。
学术背景
随着低剂量胸部计算机断层扫描（CT）在肺癌筛查中的广泛应用，肺磨玻璃结节（Ground-Glass Nodules, GGNs）的检出率逐渐增加。GGNs主要分为混合磨玻璃结节（Mixed Ground-Glass Nodules, MGGNs）和纯磨玻璃结节（Pure Ground-Glass Nodules, PGGNs）。PGGNs通常被认为是放射学上的非浸润性肺腺癌，但其病理学上仍有一部分（16%-27%）被诊断为浸润性肺腺癌。目前，PGGNs的最大直径测量在临床管理中具有重要意义，但手动测量存在观察者间和观察者内的变异性，影响了测量的精确性和可重复性。因此，本研究旨在评估一种商业化的深度学习算法（Deep Learning Algorithm, DLA）在CT图像上自动测量PGGNs的性能，并进一步探讨DLA测量结果与肺腺癌浸润性之间的关系。
研究流程
1. 病例选择
本研究为回顾性研究，纳入了2018年1月至2021年6月期间接受手术切除并确诊为肺腺癌的患者。入选标准包括：病理诊断为肺腺癌、术前30天内进行过薄层CT扫描（层厚0.625-1.250 mm）、CT图像上观察到PGGNs、未接受术前化疗或放化疗。排除标准包括：CT图像质量不合格（如伪影）或无法测量的病变。最终纳入68名患者，共81个PGGNs。
CT图像获取
使用多排CT系统（UCT550或UCT760）进行胸部CT扫描，扫描参数为120 kVp和270 mAs，重建层厚为0.625-1.250 mm。
PGGNs的放射学评估
由两名经验丰富的胸部放射科医生对CT图像进行评估，采用Fleischner Society的定义确定PGGNs，并使用影像归档与通信系统（Picture Archiving and Communication System, PACS）手动测量结节的最大直径。
DLA测量
使用商业化的DLA（Deepwise 20201130fix1a）对PGGNs进行自动分割和测量。该算法基于卷积神经网络和循环神经网络框架，能够自动显示结节的最大直径、最长垂直直径和病变轮廓。
病理学评估
根据国际肺癌研究协会/美国胸科学会/欧洲呼吸学会的分类标准，对术后或术中冰冻切片进行病理学评估，将病变分为非浸润性腺癌（Non-Invasive Adenocarcinoma, Non-IAC）和浸润性腺癌（Invasive Adenocarcinoma, IAC）。
数据分析
使用Bland-Altman图和Pearson相关系数评估放射科医生和DLA测量结果的一致性，并通过受试者工作特征曲线（Receiver Operating Characteristic Curve, ROC）分析DLA和放射科医生测量结果在区分IAC和Non-IAC中的诊断效能。
主要结果
1. 测量一致性
放射科医生和DLA的测量结果表现出良好的一致性，Bland-Altman偏差为3.0%，95%一致性界限为-17.8%至23.8%，均在临床可接受范围内。Pearson相关系数为0.968（p<0.001），表明两者相关性极强。
测量时间
DLA的平均测量时间（50.07±6.20秒）显著短于放射科医生（72.30±9.74秒和71.16±8.57秒，p<0.001）。
浸润性分析
IAC组的PGGNs最大直径显著大于Non-IAC组（p<0.001）。ROC曲线分析显示，放射科医生和DLA测量结果在区分IAC和Non-IAC中的曲线下面积（Area Under Curve, AUC）分别为0.826和0.833，诊断效能良好。
结论
本研究表明，商业化的DLA在CT图像上自动测量PGGNs的性能与放射科医生的手动测量结果相当，并且与肺腺癌的浸润性密切相关。DLA的应用不仅提高了测量效率，还为PGGNs的临床管理提供了可靠的自动化工具。
研究亮点
1. 创新性
本研究首次系统评估了DLA在PGGNs自动测量中的应用，填补了该领域的研究空白。
高效性
DLA的测量时间显著短于人工测量，提高了临床工作效率。
临床应用价值
DLA的测量结果与肺腺癌的浸润性密切相关，为PGGNs的临床管理提供了重要参考。
其他价值
本研究为未来开发更精确的自动化测量工具提供了理论依据，并为大规模肺癌筛查项目中的病变管理提供了技术支持。
这篇报告详细介绍了研究的背景、流程、结果和意义，为相关领域的研究者提供了全面的参考。