简介：摘要目的探讨基于随机森林的参数响应图（PRM）定量参数对肺功能的预测价值。方法回顾分析2018年8月至2019年12月在上海长征医院接受胸部三大疾病筛查的受试者615例。根据肺功能指标［第1秒用力呼气容积与用力肺活量的比值（FEV1/FVC）及第1秒用力呼气容积占预计值的百分比（FEV1%）］分为正常组、高危组及慢性阻塞性肺疾病（COPD）组。小气道CT定量参数主要为PRM参数，包括全肺、左肺、右肺及5个肺叶的肺体积、功能小气道疾病体积（PRMVfSAD）、肺气肿体积（PRMVEmph）、正常部分肺体积（PRMVNormal）、未分类部分肺体积（PRMVUncategorized）及后四者体积占全肺的百分比（%）。采用单因素方差分析或Kruskal-Wallis H检验3组间基本临床特征（年龄、性别、身高、体质量）、肺功能参数和小气道CT定量参数的差异；采用Spearman检验评价PRM参数与肺功能参数的相关性。最后构建基于PRM联合4个基本临床特征的随机森林回归模型，预测肺功能。结果3组间全肺PRM参数差异均有统计学意义（P<0.001）。CT定量参数PRMVEmph、PRMVEmph%、PRMVNormal%与FEV1/FVC呈中度相关（P<0.001），全肺体积、PRMVNormal、PRMVUncategorized及PRMVUncategorized%与FVC呈强或中度正相关（P<0.001），余PRM参数与肺功能参数呈弱或极弱相关。基于以上参数建立预测FEV1/FVC的随机森林模型和预测FEV1%的随机森林模型。预测FEV1/FVC的随机森林模型预测FEV1/FVC与实际值在训练集中R2=0.864，验证集中R2=0.749；预测FEV1%的随机森林模型预测FEV1%与实际值在训练集中R2=0.888，验证集中R2=0.792。验证集中，随机森林FEV1%预测模型对正常组及高危组分类的灵敏度为0.85（34/40），特异度为0.90（65/72），准确度为0.88（99/112）；随机森林FEV1/FVC预测模型对非COPD患者及COPD患者分类的灵敏度0.89（8/9），特异度1.00（112/112），准确度0.99（120/121）；两个模型联合对COPD组内［慢性阻塞性肺疾病全球倡议（GOLD）Ⅰ、GOLD Ⅱ、GOLD Ⅲ+Ⅳ］分类的准确度为0.44。结论小气道CT定量参数PRM可区分正常人群、高危及COPD人群；基于PRM参数结合临床特征的联合回归预测模型，对正常组及高危组、非COPD及COPD组的预测效果良好，进而实现一次CT扫描能够完成对功能小气道和肺功能的一次性评估。

简介：摘要目的探讨CT特征预测胸膜下临床ⅠA期周围型肺腺癌脏层胸膜侵犯（VPI）的价值。方法回顾性分析2015年1月至2021年11月于海军军医大学长征医院诊断为胸膜下临床ⅠA期周围型肺腺癌274例患者的CT征象。按照6∶4的比例，将2015年1月至2019年8月收集的164例患者作为训练组，将2019年8月至2021年11月收集的110例患者作为验证组。定量测量肿瘤最大径、实性成分最大径、病灶与胸膜间最小距离，计算实性成分占比；并分析肿瘤的CT征象，如肿瘤与胸膜的关系分型、是否存在桥征、病灶的位置、密度类型、形状、边缘、边界等。采用单因素分析找出与VPI相关的变量，再进行多因素logistic回归分析，明确VPI的独立危险因素，建立二元logistic回归模型。在训练组和验证组中使用受试者操作特征曲线评估模型的预测效能。结果274例肺腺癌中有VPI 121例，无VPI 153例。训练组中有VPI 79例、无VPI 85例。单因素分析发现训练组中实性成分最大径、实性成分占比、密度类型、毛刺征、血管集束征、肿瘤与胸膜关系、桥征在有VPI与无VPI肺腺癌患者间差异有统计学意义（P<0.05）。多因素logistic回归分析发现训练组中肿瘤与胸膜关系［以Ⅰ型为参照，Ⅱ型（OR=6.662，95%CI 2.364~18.571，P<0.001），Ⅲ型（OR=34.488，95%CI 8.923~133.294，P<0.001）］及血管集束征（OR=4.257，95%CI 1.334~13.581，P=0.014）是VPI的独立危险因素。以0.504为训练组logistic回归模型的最佳截断值，其预测VPI的灵敏度为62.03%、特异度为89.41%，曲线下面积为0.826。该模型在验证组中以0.449为最佳截断值，其预测VPI的灵敏度为92.86%、特异度为47.06%，曲线下面积为0.713。结论CT特征中肿瘤与胸膜关系、血管集束征有助于鉴别胸膜下的临床ⅠA期周围型肺腺癌是否发生VPI。