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| 目的 探讨人工智能（AI）定量参数对长径≤10 mm 肺纯磨玻璃结节（pGGN）中原位腺癌（AIS）和微浸润性腺癌
（MIA）的预测价值。 方法 收集 2018 年 1 月至 2024 年 8 月在台州市第一人民医院和台州恩泽医疗中心（集团）恩泽医院行手术
治疗的肺腺癌患者 310 例；病灶经手术切除且病理检查证实长径≤10 mm 的 pGGN 328 枚。按照 2021 版世界卫生组织肺肿瘤新
分类标准将患者分为 AIS 组 128 例（135 枚），MIA 组 182 例（193 枚）。所有患者在术前 2 周内接受胸部 CT 检查及肺窗薄层重建，
并通过 AI 方法测得 pGGN 的 6 个定量参数：长径、短径、体积、平均 CT 值、最大 CT 值、最小 CT 值。比较两组患者病灶 AI 的定量参
数，采用多因素logistic 回归分析pGGN浸润性的独立影响因素，通过ROC曲线评估AI定量参数的诊断效能。 结果 MIA组患者
病灶的长径、短径、体积、平均CT值、最大CT值均大于AIS组（均P＜0.01），而最小CT值差异无统计学意义（P=0.832）。将6个AI
定量参数中两组差异有统计学意义的参数纳入多因素 logistic 回归分析，发现体积（OR=7.229，95%CI：3.270~15.984，P=0.001）、
平均 CT 值（OR=1.015，95%CI：1.010~1.019，P＜0.001）均为 pGGN 浸润性的独立影响因素。体积的 AUC 为 0.814，灵敏度为
0.765，特异度为 0.718，平均 CT 值的 AUC 为 0.785，灵敏度为 0.559，特异度为 0.852，两参数联合诊断 pGGN 浸润性的 AUC 为
0.844，灵敏度为0.620，特异度0.899。 结论 AI定量参数可以帮助鉴别长径≤10 mm肺pGGN中的AIS与MIA，为临床后续个体化
治疗提供进一步的指导依据。 |
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| DOI：10.12056/j.issn.1006-2785.2025.47.10.2025-300 |
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| 基金项目:台州市科技计划项目（22ywa24） |
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