撰文/蒋志敏

随着肺癌发病率逐年上升，早期发现和准确诊断肺结节成为医学关注的重点。CT影像组学技术通过高通量提取图像特征，能够在传统影像难以区分的良恶性结节中提供更多诊断信息。借助人工智能和数据建模手段，这项技术正逐步成为辅助临床决策的重要工具，为肺结节的精准诊断和个体化治疗开辟新路径。了解CT影像组学，有助于更科学、便捷地识别潜在风险，提升早筛效率。

一、CT影像组学是什么？揭开肺结节识别的新方式

CT影像组学是一种通过高通量计算技术，从CT影像中提取大量隐含的定量特征，再结合人工智能与数据分析方法，深入挖掘影像中与疾病相关的信息的新兴技术。与传统影像学主要依赖医生肉眼观察不同，影像组学能捕捉到人眼难以察觉的细节，如灰度分布、纹理特征、形状变化等，从而为肺结节的识别和判断提供更多客观依据。它不仅提升了影像解读的深度，还减少了人为主观因素对诊断结果的干扰。

在肺部检查中，CT是一种广泛使用的影像手段，能够清晰地显示肺部组织结构。通过影像组学技术对肺结节在CT图像上的各种特征进行定量分析，不仅可以判断结节的边缘是否规则、密度是否均匀，还能分析其空间分布和内部构造特征。这些细微特征往往与肺结节的良恶性密切相关，是医生进行诊断和制定后续检查、治疗方案的重要参考依据。同时，组学方法还能在病灶尚未发生明显形态学变化前，提前发现其潜在风险，提高早筛早治的可能性。

借助影像组学，医疗系统可以建立庞大的特征数据库，通过对比分析不同患者的影像特征，训练出具有诊断能力的模型，辅助医生更准确地识别恶性结节，提高早期肺癌筛查的效率和准确率。这种方式不仅能降低漏诊率，还能减少不必要的创伤性检查，实现更加科学、精准的医学影像分析。未来，随着临床经验的积累和技术手段的完善，CT影像组学将有望成为肺结节筛查和诊疗流程中不可或缺的重要环节。

二、影像数据“会说话”：如何用CT组学技术判断肺结节良恶性

在CT影像组学技术中，判断肺结节良恶性的第一步是提取影像特征。医生通过CT扫描获得肺部图像后，计算机会对结节的形状、大小、边缘、密度、纹理等多个方面进行精细的量化分析。这些特征是通过算法从图像的像素中提取出来的，远超人眼识别能力。例如，恶性结节往往边缘模糊、呈毛刺状，而良性结节边缘规则、光滑，组学特征能够清晰地反映出这些差异。

在获取大量特征后，影像组学进一步利用人工智能模型对数据进行分析和分类。通过对已有病例的学习，模型能逐渐掌握哪些特征更可能与恶性结节相关，从而建立出一种“判断规则”。当新的患者影像被输入系统后，模型会自动对比历史数据，计算出其患病风险。这种方式大大提高了肺结节诊断的效率，减少了对医生主观判断的依赖，也为患者争取了更早治疗的机会。

在实际的临床应用中，这项技术已展现出良好的前景。例如，在体检中发现的微小肺结节，传统方式常需要频繁复查以观察变化，而CT影像组学能够提供一个科学的“风险评分”，帮助医生决定是否需要立即采取进一步检查或治疗。同时，该技术在多中心合作、远程诊疗中也具有很大潜力，有助于实现资源共享和基层医疗水平提升。未来，随着数据积累和算法进步，CT影像组学有望成为肺癌早筛的重要支撑工具，为更多患者带来精准、可靠的健康保障。

结语

CT影像组学作为医学影像与人工智能结合的创新手段，正在为肺结节的早期识别与良恶性判断提供更科学、更高效的路径。它不仅提升了诊断的准确性，也为临床决策提供了有力支持，让“看得见”的图像释放出更多“看不见”的价值。随着技术的不断进步和应用范围的拓展，CT影像组学将在肺癌筛查、个体化诊疗等方面发挥越来越重要的作用，助力实现疾病防控从“被动应对”向“主动识别”的转变。

（单位：康定市人民医院，省市：四川省康定市）