李国平:机器学习和计算机图像处理技术在肺结节早期诊断中的运用

关注微小肺结节 , 将生命关口前移

早期肺癌多表现为肺部结节 , 随着低剂量高分辨率CT在体检中的运用 , 肺结节患者的就诊人数大幅增加 。 据调查统计 , 肺结节患病率接近1亿 , 约5%为恶性 , 提高早期肺癌的诊断率 , 是提高肺癌治疗水平并提高肺癌患者5年生存率的关键所在 。

然而 , 就大多数医生而言 , 对肺结节的随访观察是肺结节的主要处理方法(图1) 。 虽然CT或超声引导下的经皮肺穿刺技术、虚拟导航技术、电磁导航技术、经支气管镜径向超声技术已应用于肺结节诊断 , 但是其阳性率较低(特别是小于10mm的肺结节) , 因此如何高效无创对肺结节进行早期精准判断尤为重要 。

图1 患者刘某某 , 女 , 45岁 , 体检发现肺结节 2 月 。 复查胸部CT示肺结节影较前变化不大 , 炎症及肿瘤均不能排除 。

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