RSNA2018肺部影像学

乔金晗，周舒畅，王玉锦，向敏，胡琼洁，杨朝霞，詹晨奥，陈冲，刘艺文

人工智能/深度学习

在人们不断的探索下，人工智能无论是在胸部X线平片上还是CT上都展示出良好的应用前景。胸部X线平片是最常用的影像学检查。影像学检查中病变的改变或缺乏对患者治疗方案的选择具有重大意义。Singh等比较机器学习(machine learning, ML)算法(Qure AI)和胸部放射科医师在连续复查的胸部X线平片上评估病变稳定或变化的准确性，结果显示ML算法的性能更好。ML可以根据病变的变化或稳定对胸片进行分层，从而加快对有重要变化的影像学的发现。Sahu等亦发现在门诊胸部X线平片中，人工智能算法表现出优良的性能，提示其在放射科的质量控制中，可以有效地筛选出需要进行复查的胸片。Hwang等的研究结果显示，基于ML的自动检出(DLAD)算法在胸片中检出恶性肺结节/肿块、结核、肺炎和气胸等主要胸部异常病变的效能较高，提示DLAD可以增强放射科医生在影像诊断和病灶检测方面的诊断表现，有利于提高诊断准确性、患者的安全性和工作流程的有效性。

肺部X线数据库Chest X-ray14 是目前规模最大的、用于胸部X线自动分析的公开标注数据集，由1个或更多的14个胸部病理分级组成，如实变、浸润、炎症和其他11个。然而，放射科医师单独根据影像无法鉴别实变、浸润和炎症，为解决这一限制，Abidin等重新采样了属于3个“不透明”和“无发现”类的数据，合并了视觉上难以区分的病理学分类，减轻了“结构化噪声”的影响，该方法优于目前最先进的方法发布的最佳结果，表明放射相关性病理标签定义在自动胸部X线分析的训练深度ML系统是非常重要的。

Lakhani等研究证实，卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)之Inception-v3模型在胸片上评估气管内导管位置具有良好的性能，同时提出可利用人工智能的自动识别减少放射科医生识别关键位置的时间。Park等利用3D深度CNN对恶性肿瘤进行基于64×64×64的结节边界内和周围区域的深度学习分类，并进行4倍交叉验证，结果显示相比于放射科医师，DL能提高肺结节风险分级的准确性，有助于在肺部筛选人群中实现更早的肿瘤诊断，减少不必要的逐步检查。Lee等回顾性分析包括术前的CT影像、分为3级的肺腺癌的病理学，并探究CNN深度学习方法鉴别表现为孤立性肺结节的肺腺癌病理分级的诊断效能，结果显示深度学习在鉴别肺腺癌病理分级方面具有较高的诊断准确性，但CNN输出与患者预后的联系还需要进一步的研究证实。由此得出，深度CNN无论是在肺结节良恶性的鉴别上、还是其病理分级上均具有较好的研究价值。

影像组学

影像组学是一个利用数据特征算法从医学图像中提取特征的研究领域，在肺部非肿瘤性疾病的诊断、结节良恶性的鉴别、恶性肿瘤的分类等方面均有应用。计算机视觉的最新发展表明，深度学习是提取图像特征的有力工具。

Cho等应用影像组学预测慢性阻塞性肺病(chronic obstructive pulmonary disease，COPD)患者的总生存率(overall survival，OS)的模型显示出良好的性能——将患者分为高风险组和低风险组，在进一步验证后有望作为一种有效的成像生物标志用于评估COPD患者的OS。Chassagnon等利用放射成像技术建立胸部CT构建的影像生物标志物，可用于评估囊性纤维化(cystic fibrosis，CF)肺部严重程度的预后。

Tang等将从胸部CT扫描中提取特征来预测结节为恶性肿瘤的一种深度学习方法和先前建立的影像组学方法进行系统的比较，结果显示，在结节为恶性肿瘤的预测中，影像组学联合深度学习方法的曲线下面积(area under the curve，AUC)明显高于单纯的深度学习或影像组学，而深度学习方法的AUC略高于影像组学，即深度学习提取的特征在一定程度上可以补充影像组学提取的信息。

Wu等建立一种结合血浆生物标志物、影像组学、常规影像学特征和临床资料的肺癌诊断预测模型，该模型的AUC为0.9，高于其他模型报告的性能，且这4组特征的组合在肺结节诊断中优于每一组单独的特征，提示结合血浆生物标志物、影像组学、常规影像学特征和临床数据有可能改善和促进肺结节的处理。Watari等利用基于肺CT图像深度学习、高曲率和纹理特征预测类风湿性关节炎相关间质性肺病(rheumatoid arthritis-interstitial lung disease，RA-ILD)患者的OS证实，相对于性别、年龄和生理学指数，联合影像组学特征在预测OS方面，具有更高的性能。

Chen等回顾性评价CT定量影像组学特征(quantitative radiomic features,QRF)在T1期肺腺癌(lung adenocarcinoma，LAD)患者脑转移预测中的应用发现，对于T1期LAD，边界锐利的实体瘤比边界不清的磨玻璃样阴影的实体瘤更易发生脑转移。早期非小细胞肺癌(early stage non-small cell lung cancer，ES-NSCLC)治疗性切除术后复发风险高达55%，OS在35%～50%之间。Bera等在基线CT上结合瘤内和瘤周影像特征实现了对ES-NSCLC的侵袭性和5年无复发生存率的预测，有助于肿瘤学专家确定哪些患者在治疗性切除术后的辅助化疗中受益。Funayama等研究立体定向全身放射治疗(stereotactic body radiation therapy,SBRT)对肺癌患者的影像组学评分(Radiomics score,RAD-score)发现，RAD-score是SBRT术后肺癌患者无进展生存率的一个预后因素，且有可能成为肺癌SBRT的适应症之一。Fan等将影像组学和基因组学联合起来，开发了一个影像基因组特征来评估非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer，NSCLC)患者对放射治疗的反应，提出影像基因组学是预测NSCLC放射敏感性的生物标志物。

剂量

超低剂量CT(ultra low dose CT，ULDCT)可能会导致肺影像报告和数据系统(lung imaging reporting and data system,Lung-RADS)分类错误。Marom等发现应用非局部均值(locally-consistent non-local-mean，LC-NLM)去噪算法可改善ULDCT图像，使Lung-RADS分类与正常剂量扫描相似，在扫描剂量降低同时，可筛选出超过90%的肺癌。

单能CT与双能CT

既往研究表明，用于肺动脉增强的虚拟单能图像(virtual monoenergetic images，VMI)在光谱CT中的最佳能量水平为40 keV。Ha等发现40 keV时的VMI不是检测肺栓塞(pulmonary embolism，PE)的最佳选择，因PE的直径常减小，甚至检测不到小的PE；但此时的对比噪声比(contrast-to-noise ratio，CNR)和信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)最好，故提议检测PE时，还应使用其他算法以确保不漏诊小的PE。

Hwang等探讨氙气增强型和碘增强型双能CT(dual energy CT，DECT)联合用药后，COPD患者局部通气和灌注状态的变化，定量和视觉分析表明，通气和通气/灌注失配的改善可能与患者对药物治疗的反应有关。

Ohno等前瞻性地直接采用全肺动态造影灌注面积检测器CT(area-detector CT，ADCT)对IA期NSCLC患者肺功能丧失的评估和形态变化的评价，结果显示除全身动脉灌注(systemic arterial perfusion，SAP)图外，所有灌注参数均与肺功能各参数显著相关，提示全肺动态一次性通过的灌注ADCT对IA期NSCLC患者肺功能丧失和形态改变的评估有一定的指导意义。

胸部MRI与功能成像

高分辨力CT是最常用的放射学检查方法，但其在儿童、孕妇以及需要长期重复检查的患者中受到一定限制。相比于CT和PET/CT的辐射问题，MRI的无辐射特性显示出良好的应用前景。

Dang等以常规剂量CT为参考标准，评估无辐射的MRI检查鉴别周围型肺病灶(peripheral pulmonary lesions，PPL)良恶性的有效性,结果显示表观扩散系数(apparent diffusion coefficient，ADC)值能初步鉴别PPL，但如果结合三维容积插入式屏气检查(three dimension volumetric interpolated breath-hold examination,3D-VIBE)形态学特征能更好的进行鉴别，故为减少和避免辐射暴露，可使用MRI 3D-VIBE和DWI代替常规剂量CT以识别PPL。

Dias等首次在肺部病灶进行MRI-DWI与18F-FDG PET/CT的诊断效能meta分析，他们检索2017年12月前的medline和embase数据库，并纳入明确18F-FDG PET/CT或DWI对肺恶性病变诊断表现的英文文献，独立分析每个图像模式的病灶定性参数，如PET/CT的最大标准化摄取值(maximum standard uptake value，SUVmax)，MRI的病灶/脊髓信号比率(lesion-to-spinal ratio,LSR)和ADC值，结果显示在评估潜在的肺部恶性病灶方面，DWI的诊断性能可与18F-FDG PET/CT相媲美，该结果支持将MRI作为肺部病灶随访的一个低花费无辐射的检查项目。

Ohno等对113名患者的122个肺结节进行3.0T磁共振化学交换饱和转移(chemical exchange saturation transfer,CEST)成像、DWI检查、FDG-PET/CT、病理以及随访，结果显示，与DWI和FDG-PET /CT相比，CEST成像具有更好的潜力，可以提高单个肺结节的诊断性能。Deng等以69名有明确病理结果的患者为研究对象，比较3.0T MRI-DWI上病灶最大横截面(2D-ROI)和全肿瘤区域(3D-ROI)的ADC直方图鉴别孤立肺病灶(solitary pulmonary lesions，SPL)良恶性的诊断效能，结果显示二者均有助于病变良恶性的鉴别，全肿瘤区域的ADC直方图分析具有更好的诊断性能和重复性，但病灶最大横截面的ADC直方图分析因节省时间的原因更适用于临床。

伊拉克-阿富汗战争肺损伤(war lung injury，WLI)是在中东部署的士兵出现的新的呼吸道症状，最终会导致收缩性细支气管炎。Joseph等通过对3名士兵的完整肺功能评估发现，新型氟-19(19F)-MRI比现有技术能更早发现气道异常，这可能有助于更好地诊断有挑战的气道异常，如WLI，并可能成为评估干预措施的工具。

Kestler等比较自控非对比增强的功能性肺MRI(SENCEFUL)和V/Q(通气/灌注)闪烁扫描发现，SENCEFUL-MRI在对慢性血栓栓塞性肺动脉高压(chronic thromboembolic pulmonary hypertension，CTEPH)患者检测灌注缺损显示出良好的一致性，并通过脉冲相位的峰-偏移比对，发现病理和健康的象限之间存在显著差异，这为将来确定SENCEFUL-MRI的阈值提供了一个可量化的值。Doganay等则首次在健康受试者、COPD和肺癌患者中，使用超极化氙-129(hyperpolarized Xenon-129，HPX)的新型功能MRI技术量化从肺泡到肺组织和血浆以及肺部红细胞室的氙气传输动力学(xenon gas transfer dynamics，XGTD)，并确定COPD和肺癌放射前后XGTD的差异，这有助于早期放射性肺损伤的检测。而Glass等发现新型氟-19(19F)-MRI能够快速、安全地量化局部通风缺陷、气体冲刷和冲刷动力学，有助于在囊性纤维化受试者中发现通气缺陷，这种新的成像技术因便宜的对比剂和惰性化合物、允许使用多个图像集等优点，比氙气通气MRI更具优势。

肺癌的筛查

目前肺癌筛查常用的标准是Lung-RADS评分。Kessler等在首次行肺癌CT筛查时显示有结节的486名患者中，比较温哥华风险计算器(Vancouver risk calculator，VRC)和Lung-RADS评分发现，VRC在多种肺癌筛查项目中对于患者恶性肿瘤的预测表现出更高的敏感性，但特异性和准确性较低，故两者结合使用可能会提高对肺癌的预测。

Hwang等在全国肺癌筛查项目的病例中比较手动测量系统(手动系统)和配备了半自动结节分割和计算机辅助诊断(computer aided diagnosis,CAD)系统(软件系统)，发现软件系统检测到的结节数量和阳性检出率较手动系统显著提高，而两个系统间的结节尺寸无显著差异，因此肺癌筛查中应用软件的使用应提供详细的说明。Yuan等比较先显示CAD结果，放射科医生接受或拒绝CAD结果(CAD+Tech-1)，和CAD标记先被隐藏，放射科医师独立阅读完CT图像再打开CAD(RAD-1st)，结果显示CAD+Tech作为第一位读者无法取代放射科医师，但CAD可在肺癌筛查中节省放射科医师的时间，最重要的是可使假阳性率降低4%。

Flores等对2015年全国健康访谈调查(NHIS)进行回顾性分析，纳入55～77岁无肺癌的个体，发现与未患精神疾病的人群相比，自述患有精神疾病的人吸烟率更高，而且符合肺癌筛查(lung cancer screening，LCS)条件的可能性几乎是前者的2倍，该结果提示放射科医师有可能与精神病学和初级保健部门合作，为因吸烟率较高而罹患肺癌风险较高的精神疾病患者开展有针对性的LCS扩展工作。Li等发现，对少数人群、社会经济弱势人群、高风险人群进行低剂量CT肺癌筛查是可行的，但他们从中的获益程度与条件优越人群可能不同，且他们坚持年度复查和后续随访仍具有挑战性。

大量患者接受低剂量胸部CT的年度LCS。除简单的肺癌状态信息外，CT数据还包含患者健康的重要信息。国家肺癌筛查(NLST)数据库提供具有相关临床元数据的大数据集，可用于训练机器学习算法以提取尽可能多的有用的健康信息。Sheth等在这些CT研究上开发和验证3D卷积神经网络(CNN)算法，预测糖尿病、心脏病、COPD和中风的曲线下面积(AUC)分别为0.75、0.70、0.74、0.69 ，说明该算法除用于正式的LCS外，还可提供有用的关于主要疾病的健康信息。

肺癌的分级与治疗

影像学检查在肺内、肺外肿瘤的鉴别及分级上发挥着重要作用。Suh等利用临床和影像学变量，开发了一种用于鉴别多发性原发性肺癌(multiple primary lung cancers，MPLC)和肺内转移(intrapulmonary metastasis，IPM)的新算法，结果显示该算法可在大量多发性肺癌累及多个肺部位的病例中区分MPLC和IPM。

Hine等根据病理尺寸在肺癌TNM分类(第8版)基础上以1 cm的间隔引入更详细的分期，并评估不同胸部放射科医生的放射学分期是否与之一致，结果显示放射科医生对肿瘤大小的测定存在很大差异，易受受损部位形态和测量选择的影响，虽然较肺癌TNM分类(第8版)更细，可更好地预测生存率，但放射学阶段的不确定性和读片者间的差异降低其临床可行性。肺癌指南建议，对影像学研究中没有淋巴结疾病证据的中央肿瘤患者进行有创性的纵隔分期，然而该建议对中心肿瘤的定义却并不统一。Jeong等根据对中心肿瘤的几种不同定义，评估NSCLC伴放射学N0分期患者发生隐匿性纵隔疾病的风险，结果建议用三分之一的胸腔内同心线作为NSCLC伴放射学N0分期患者的超声内镜引导下的经支气管针吸活检(endobronchial ultrasound-guided transbronchial needle aspiration，EBUS-TBNA)的指征。

Li等验证了影像引导下肿瘤内射频消融(radiofrequency hyperthermia，RFH)增强肺癌局部hsv-tk/gcv介导的自杀基因治疗的可行性，而这一过程很可能是通过活化bax/bcl-2/caspase-3依赖的凋亡途径和hsp-70/il-2依赖性免疫调节通路而实现的。

NSCLC是最容易发生脑转移的恶性肿瘤之一。Samson等对接受立体定位性放射手术(stereotactic radiosurgery，SRS)与全脑放射治疗(whole brain radiation therapy，WBRT)的NSCLC脑转移患者进行比较，其中SRS队列包括接受SRS，直线加速器(linear accelerator，LINAC)放射手术、伽马刀放射手术、接受分数尺寸≥6Gy的外线束放射治疗的患者，WBRT队列包括所有接受大脑放射治疗≥5的患者，结果显示，WBRT、SRS患者的总生存时间均值分别为4.1和8.9月(P<0.0001)，该结果提示，NSCLC脑转移患者SRS的使用率增加，且与总生存率的提高独立相关。Livi等对40例中央型NSCLC行SBRT的疗效及毒副作用的单中心研究分析，结果显示SBRT耐受性较好，无G3/G4毒副作用：最严重的副作用为G2食管炎5/40例(12.5%)，该结果为SBRT在中央型NSCLC的可行性和临床疗效提供证据。

Jahangiri等对30名原发性非小细胞肺癌(LA-NSCLC)放疗前后的PET/CT进行分析，采用自适应对照阈值化算法测量代谢活跃肿瘤体积、未校正标准摄取值(standard uptake value，SUV)、部分体积校正SUV及病灶糖酵解总量，结果显示自适应对照阈值化算法在定量LA-NSCLC患者全肿瘤糖酵解方面非常有前景；他们又分析39名以ⅢA/ⅢB期 NSCLC为主的患者(53.8%为女性，平均年龄67岁)放疗前后的FDG-PET/CT，计算并矫正全肺的平均标准摄入值(mean standard uptake value，SUVmean)、全肺糖酵解(global lung glycolysis，GLG)、肺体积、代谢活性肿瘤体积(metabolically active tumor volume，MTV)、肿瘤SUV和病变处糖酵解(total lesion glycolysis，TLG)，并用GLG减去TLG计算出肺实质糖酵解(GLPG)，结果显示光子放疗组的部分体积矫正标准摄取值(partial volume correction SUV，PVC-SUV)和PVC-GLPG均明显升高，而仅接受质子放疗的患者并不存在这种改变，证实质子放疗可减少放疗相关性肺炎。

Ohno等采用相同的数学方法，使用基于实体瘤的疗效评价标准(response evaluation criteria in solid tumors，RECIST)指南比较CT动态对比增强灌注病变区域检测成像(ADCT)、MR动态灌注成像、FDG-PET/CT在局限期小细胞肺癌(SCLC)患者治疗效果的预测能力，发现动态对比增强灌注ADCT和MR动态灌注成像在预测局限期SCLC患者的治疗结果方面比FDG-PET/CT更好。

血管介入

采用肺动脉增强扫描评估PE时，根据患者特定的血流动力学实时调节扫描开始时间，可实现最佳扫描，减少非诊断性扫描次数。Schwartz等评估肺动脉增强扫描的图像质量，结果显示该方法可提高主观图像质量，并减少非诊断性肺动脉段的总数。Chen等探讨对于危重患者行低对比剂低电压的容积螺旋(volume helical shuttle，VHS)模式的可行性，结果显示在总辐射剂量不变，并减少58%的对比剂用量下，获得了较为满意的图像效果，有助于克服危重患者不能很好地配合的困难。

Branch等证实了一种可视化机器学习算法在非心电图同步、非对比剂增强的胸部CT中定量分析胸主动脉直径的能力，提出该方法的自动主动脉测量可丰富放射学报告中的流行病学研究，节省临床医生解释时间，以及确保不错过异常扩张的主动脉。

胸部其他炎症与肿瘤

免疫相关肺炎(immune-related pneumonitis，IRP)是一种可由免疫治疗引起的、罕见的、有潜在致命性的疾病。Kim等比较IRP与肺炎的临床及CT表现发现，相较于病原体肺炎，IRP更常出现弥漫性分布的网状结构及GGO、双侧和外周分布的小叶间隔增厚等CT征象，故放射科医生应熟悉IRP的表现，以免延误诊断和发生严重的药物相关并发症。

Kim等比较胸腺上皮肿瘤(thymic epithelial tumors，TET)和胸腺囊肿的生长率发现，体积倍增时间(volume-doubling times，VDTs)和出现间隔增长的频率无法将胸腺上皮肿瘤和胸腺囊肿区分开，水分衰减(≤20 HU)是胸腺囊肿病变生长的标志，因此，对于明显的囊肿可以进行CT随访，而不是手术切除，即使他们呈间隔生长。Hwang等发现MRI增强鉴别前纵隔良性囊肿和实性病变的相对增强比(relative enhancement ratio，RER)临界值为26%时，可适当区分良性囊肿和实性前纵隔肿块，这可能有助于减少无效的胸腺切除术。

肺气肿和COPD

COPD存在多种病理模式，选择更好的影像学成像方式、制定更为全面的评分标准对于患者的临床分级及预后评估日趋重要，尤其是吸烟患者。Chae等描述了正常CT受试者的区域空气体积变化分布，并发现随着年龄的增长，上、下叶的气量呈下降趋势；而吸烟者的气量变化对重力依赖的方向性似乎与正常值相反；相对区域空气体积变化(relative regional air volume changes，RRAVC)图的可视化有助于这些变化的识别。Karanjah等则利用商用软件首次分析肺癌与肺气肿患者的异质性，提出半自动量化每个肺叶的肺气肿是可行的，量化肺气肿的区域和全肺异质性可能有助于COPD患者发展为肺癌的风险分层。

Bartlett等在应用附加的锐核(Q65)/光子计数检测器(photon counting detectors，PCDs)/1024矩阵重建图上，标记出每个肺叶中能清晰显示的最高级别的支气管分支，并对3级和4级支气管进行评估发现，该方法可增加高阶支气管和支气管壁的可视化而不降低结节的检测能力，表明与目前的常规胸部CT重建相比[常规的临床内核(B46)/能量整合检测器(energy integrating-detectors，EIDs)/512和1024矩阵]，该重建方法可提高中小支气管的可见性，使放射科医师能更好地判断肺部的病理情况。

Ohno等研究发现，在COPD的肺功能丧失评估和临床阶段分类上，具有3D肺运动评估的吸气/呼气氙增强区域检测器比不具有3D运动分析的CT性能好。

因需每年行肺癌筛查的患者发生其他心肺疾病的风险也较高，故对这部分患者使用低剂量CT扫描(LDCT)是非常有意义的。Lee等通过对860例患者的LDCT使用深度学习，证明该方法识别其他病症，特别是预测肺气肿存在一定的潜力。目前该算法虽尚在微调中，但考虑到其已经实现的高性能，微调可能会实现更高的性能，具有提高效率和防止遗漏重要发现的潜力。

Retson等利用卷积神经网络(CNN)，从全胸CT中选择10个等距轴向胸部图像的子集进行训练，以此预测的肺总量(TLC)，功能残气量(FRC)和肺气肿百分比等均与实际情况的相关性较好，表明对CNN的改进可将其扩展到其他结构或体积；并可能实现肺功能定量和体积测量的自动化，从而简化疾病的监测。

Sevco等对来自国家肺筛查试验(NLST)的低剂量CT扫描图，比较了两种独立视觉评估方案[方案一是评估肺气肿存在或不存在；方案二是将肺分为上、中、下三个区域，将肺气肿分为无(0%)、微量(1%～25%)、轻度(25%～50%)、中度(50%～75%)和严重(>75%)五个等级]，结果显示方案二更符合肺活量测定法检测到的气流阻塞率以及先前公布的肺癌筛查人群的肺气肿率；由于肺气肿是肺癌的重要危险因素，该研究表明，需要标准化并改进肺癌筛查低剂量CT扫描的肺气肿的评估方法。

Ohno等通过比较接受3D氧增强MRI、薄切片CT和肺功能测试的20名患者发现，与定量CT相比，3D氧增强MRI具有更好的对吸烟者的肺功能损失评估和临床阶段分类能力。

Kaddouri等通过对参加COPDGene研究的4126名受试者研究发现，无论吸烟受试者有无COPD，其基线水平可见性肺气肿的存在都与5年随访时肺气肿的高进展率和空气潴留有关，意味着吸烟者CT图像上可见性的肺气肿是后续病情进展的重要预测指标。

Schreuder等对已故COPD参与者及与之匹配的存活患者分析后计算标准化肺气肿评分(normalized emphysema score，normES)，并模拟死亡率随时间的变化，参考模型包含基线(T0)normES、第一次(T1)、第二次年度筛选轮次(T2)的normES；normES进展(normES progression，normESprog)的计算通过从T1或T2的log(normES)中减去T0的log(normES)并除以它们之间的时间，结果显示标准化肺气肿评分进展，可比单一基线测量更好地预测长期死亡率。

气道疾病

气道作为呼吸系统的重要组成部分，对它的定量评估非常重要。Park等比较放射技师与机器学习模型(machine learning model，MLM)测量气道的研究发现，经过训练的MLM对气道测量的结果与有经验的放射技师没有差异，且耗时更短，因此，如果气道分割得当，MLM可在无专家参与的情况下完全自动地测量所有的气道分支。Li等在哮喘患者CT小气道测量与临床及炎症指标的相关性研究中发现，CT气道指标与哮喘发病年龄、病程、吸烟状况、血清瘦素、IgE、诱导痰Eos%和MMP-9有一定的关系；CT气道指数还与FEV1 / FVC和FEV1%呈正相关。

Chae等使用标准化方案的定量CT评估表明，吸烟可以诱导气道壁增厚并减少呼吸期间气道壁厚度的变化，这意味着气道壁顺应性的降低；第3级气道受吸烟的影响最大，提示在研究吸烟的影响时，标准化和关注节段性气道壁的增厚十分重要；成对吸气CT和动态呼气CT(dynamic exhalation CT，DECT)之间的气管面积缩小百分比可用于气管软化(tracheomalacia，TM)的诊断和分级。但Lee等的单中心研究中，与单相DECT相比，在两个连续的超低剂量DECT(mDECT)中的任一个取最大的气管面积缩小百分比的方法，能显示更低的患者辐射剂量，平均气管面积缩小百分比增加，TM诊断率更高，疾病分布更严重。

Ruiter等在猪模型中研究了一种新型的锥形束CT(cone beam CT，CBCT)图像引导原型，显示在不使用支气管镜而使用CBCT三维分割和图像引导结合透视进行基于导管的支气管内导航到达周围肺是可行的；导管和导线的设计，包括尺寸、形状和物理性能是导航成功的重要预测因素，特别是对于更外周的气道导航任务。

数字化校园按照教育阶段的不同可以分为：高校数字化校园，中等教育数字化校园，基础教育数字化校园。根据每个阶段教育的不同特点，其构建的数字化教育形式有所不同。

肺部弥漫性病变

影像学的诊断往往会影响患者的治疗策略。IgG4相关疾病(RD)是一种免疫介导的纤维炎症疾病，可影响呼吸系统。Daye等探讨胸部影像学与IgG4-RD，IgG4抗体水平与肺部症状间的关系，结果显示气道受累是IgG4-RD的常见表现；当IgG4-RD抗体水平升高和肺部症状出现时，胸部成像有助于诊断IgG4-RD的肺部受累情况，这将影响患者治疗方案的选择。在诊断IV期NSCLC患者时，间质性肺异常(interstitial lung abnormalities，ILA)的存在与较短的生存期有关，Araki等在一个更大的IV期NSCLC患者治疗队列中验证了两者的相关性，他提出胸部CT上识别ILA很重要，因为ILA可作为较短生存期的标志物，有助于患者的监测和管理。

在鉴别无蜂窝状改变的特发性肺纤维化(idiopathic pulmonary fibrosis，IPF)与非特异性间质性肺炎(non-specific interstitial pneumonia,NSIP)的研究中，Kim等发现结合胸膜粘连和急性支气管折叠有助于诊断；他们还认为最小密度投影(MinIP)图像分析支气管轨迹可提高无蜂窝化的IPF的诊断可信度。Cho等认为类固醇治疗(TX)效果欠佳的组织性肺炎(OP)在CT上有一定的特征，同时基线胸部CT上的支气管扩张(BE)与治疗反应差及易复发相关。

Lin等证实经导管主动脉瓣置换术(transcatheter aortic valve replacement,TAVR)患者的预后与CT上弥漫性肺病(纤维化和肺气肿)相关，并提出在TAVR术前，行CT检查评估网状和蜂窝状结构等病变，有助于患者出现术后不良事件的可能性预判。Prosch等为研究无监督机器学习方法识别IPF患者疾病进展的CT模式的作用，将所有研究对象的CT都自动分割成超级体素，并提取在质心位置的灰度共生特征，结果显示用于预测的个体数据集因肺部的位置不同而提供的信息不同，预示成像标记的数据驱动识别能够利用复杂的模式来检测和量化疾病进展。

心肺大血管

肺血管CT是评价PE的首选诊断方法，通常采用碘化对比剂(CM)注射。Schicchi等证实可以使用较低量的CM在新的双源CT技术获得诊断质量的肺血管CT。

单次MRI扫描可同时评估心脏、肺的形态和功能。既往研究表明阻塞性肺疾病与心功能不全有关。Ricarda等在一项基于人群的全身MRI扫描队列研究中发现，在无心血管疾病的患者队列中，非专用全身MRI得出的心功能和容积参数，如心搏出量和双心室舒张末期容积与肺容积显著相关。

Ma等采用二维相位对比磁共振成像(2D phasecontrast MRI，2D-PC MRI)发现，吸烟者的主肺动脉血流与左心房功能参数呈正相关，提示对二者的进一步研究有助于了解和揭示吸烟对心血管系统的影响。

急诊放射学

心输出量(cardiac output，CO)是一种在急诊和住院患者中具有诊断和预后价值的重要指标，然而，目前确定CO需要侵入性或昂贵的检查。Chang等应用CT肺动脉血管成像(CTPA)，提供了一种简单的评估CO的方法，即通过在升主动脉中段水平的横轴面CTPA图像上测量血管密度来评估低CO，从而识别CO降低的患者，并量化CO。

Vito等将基于迭代重建技术(IMR)的80 kV的CTPA和利用混合迭代重建(IDose4) 100 kV的CTPA进行比较发现，基于IMR的低剂量CTPA可在极低噪声情况下获得优质的诊断图像(主观质量)，并显著减少辐射剂量，是急诊PE的一种可行方案。Guangming等利用双能谱CT最优keV单色图像，提高了计算机辅助检测软件的PE检测能力。Abdellatif等比较第二代双源(Flash)和第三代双源(Force)评估PE的研究显示，与Flash相比，Force CT扫描仪的图像质量明显更高，平均采集时间明显更短，运动伪影更少，其在大范围的急诊放射学中具有显著的可用价值。

Mozafarykhamseh等发现全自动计算机辅助诊断(computer aided diagnosis，CAD)在急诊腹部CT上，可显著提高放射科医生对肺部结节的检出能力，并提出CAD可充当第二阅片者的角色。

基于体积CT数据集的多种后处理重建技术可用于生成三维(3D)图像，从而更好地描述复杂的解剖细节。容积再现(volume rendering,VR)是一种常用的标准3D重建技术，最近食品药品监督管理局(FDA)批准了另一种称为电影再现(CR)的技术，根据Qamar等在急性创伤情况下使用CR图像的初步经验显示，CR是一种很有前景的新兴技术，它能够以细致的解剖细节显示视觉上逼真的3D高清晰度图像，但CR图像在患者管理中的临床应用尚需更多的研究证实。