摘要：计算机断层扫描(CT)技术的革新显著提升了扫描效率与空间分辨率,使得全身精细骨质结构的成像更加清晰.这一进步不仅深化了对疾病病理机制的理解,也为临床诊断和治疗效果评估提供了更可靠的依据.本文系统综述常规多层螺旋CT、锥形束CT、光子计数CT及显微CT的技术特点,重点探讨CT技术在全身精细骨质结构成像中的最新临床应用及研究进展.

摘要：鄂尔多斯盆地甘泉黄土塬区块岩溶储层具有良好的油气勘探前景,但由于厚黄土层和岩溶储层的影响,传统方法地震资料成像品质较低.本文提出一种倾角域稳相黏弹性叠前时间偏移方法,用于提升甘泉黄土塬区块成像品质.该方法通过引入等效Q值概念,补偿地层吸收所致的波场能量衰减及子波频散问题,显著提升地震剖面成像分辨率.然而,高频能量补偿时偏移噪声会被同步增强.倾角域稳相偏移方法依托倾角道集开展菲涅耳带估算,达成倾角域最优菲涅耳带叠加成像,能够抑制偏移噪声,进而大幅提升偏移剖面信噪比.本方法融合倾角域稳相偏移(提升信噪比)与黏弹性叠前时间偏移(增强分辨率)的双重优势,应用于甘泉黄土塬区块后,成像剖面信噪比和分辨率均明显改善,岩溶储层内典型"串珠"状构造特征也得以清晰成像.

摘要：嗜铬细胞瘤(PCC)临床表现多样,手术切除是其最佳的治疗方式,但术中HDI难以有效评估,CT是其定位、诊断及疗效评估的重要手段.近年来,基于CT的影像组学研究在肿瘤的鉴别诊断、分型、生物学行为以及术中风险评估等领域内展现出巨大的优势及应用前景.此外,通过瘤体特征建立的组学模型有助于建立一个辅助精准医疗的可靠且无创的替代方案.本文旨在探讨CT影像组学对嗜铬细胞瘤术中HDI的应用及价值,并帮助更多相关科室医生更好地了解影像组学相关的研究成果.

摘要：目的:本文旨在探讨颈动脉周围脂肪密度与动脉粥样硬化型狭窄及脑缺血事件的相关性,为颈动脉粥样硬化型狭窄的早期识别提供临床参考.方法:回顾性收集我院 2023年 1月至 2023年 8月接受颈动脉计算机断层血管成像(CTA)检查具有完整临床资料有明确诊断的患者,共 224例血管纳入研究.根据是否有动脉粥样硬化分为狭窄组及对照组,狭窄组细分为轻度、中重度狭窄;根据不同年龄划分为Ⅰ、Ⅱ和Ⅲ组;根据患者有无症状分为有症状组及无症状组,探讨血管周围脂肪密度(PFD)与颈动脉粥样硬化型狭窄及脑血管事件的相关性.结果:临床资料中高血压、高血脂及年龄与颈动脉粥样硬化狭窄有关,差异有统计学意义.随颈动脉狭窄程度的加重,颈动脉PFD会逐渐升高,PFD随年龄增长而逐渐增加,相关性分析显示:PFD、年龄、高血压病史、高血脂病史与颈动脉狭窄间存在正相关,狭窄侧血管有症状组PFD高于无症状组;二元Logistic矫正混杂因素后差异仍有统计学意义.结论:颈动脉PFD是颈动脉粥样硬化型狭窄的独立危险因素,且症状性颈动脉狭窄患者颈动脉周围脂肪密度高.

摘要：目的:分析影响第 3代双源CT冠状动脉血管成像客观图像质量因素,建立预测模型以优化扫描方案提高图像成像质量并降低辐射剂量及碘摄入量.方法:连续收集行第 3代双源CT冠状动脉血管成像患者 684例根据客观图像质量差/好分为两组,分析两组之间在患者基本临床信息及扫描参数之间的差异,并建立预测模型.结果:在患者体重指数(BMI)、碘浓度、对比剂剂量、对比剂注射速率及管电压中两组之间差异有统计学意义,建立二元Logistic回归方程,受试者操作特征(ROC)曲线下面积为 0.757(95%CI:0.723～0.789),最佳临界值为 0.9168,敏感性 61.32%,特异性 83.54%,并转化为列线图模型.结论:在保证客观图像质量的前提下,预测模型可以制定个体化扫描方案减少辐射剂量及碘的摄入量.

摘要：探讨基于胸部CT的人工智能(AI)骨密度测量系统机会性筛查骨质疏松症的可行性.回顾性分析于我科 2023年 8月至 2024年 7月同时行双光能X线吸收测定法(DXA)和胸部CT的 462名患者的资料,其中绝经后的女性 317例、50岁以上的男性 145例.比较两种方法测量骨密度之间的差异;以DXA测量的T值为参考标准,分析基于胸部CT的AI系统与DXA测量结果的一致性和相关性.绝经后女性和 50岁以上男性的身高、体重、DXA T值及AI BMD有统计学差异;AI测量的BMD与DXA T值之间的相关系数为 0.767;二者的κ值为0.697;AI诊断骨质疏松的ROC曲线下面积为0.941(95%CI 0.914～0.968),敏感性85.71%,特异性93.84%.AI骨密度测量系统与DXA测定骨密度具有高度相关性及良好一致性,可以帮助机会性筛查骨质疏松症.

摘要：目的:分析双源CT Turbo-Flash扫描模式冠状动脉CT血管成像(CCTA)评价冠状动脉狭窄的价值.方法:选取 2023年 10月至 2024年 11月我院接受CCTA检查患者 150例,依据所采用的扫描模式分为观察组(行双源CT Turbo-Flash扫描模式,n=75)、对照组(采用回顾性心电门控扫描模式,n=75),分析两组扫描参数(CT-血流储备分数(CT-FFR)、管腔内CT强化密度值、Agatston钙化积分、钙化体积)、图像质量(CT值、信噪比(SNR))、辐射剂量(剂量长度乘积(DLP)、容积CT剂量指数(CTDIvol)、有效辐射剂量(ED)).结果:观察组CT-FFR、管腔内CT强化密度值、Agatston钙化积分高于对照组;双源CT Turbo-Flash扫描模式下,随冠状动脉狭窄程度增加,获得的CT-FFR、管腔内CT强化密度值、Agatston钙化积分增加;以数字减影血管造影(DSA)为金标准,观察组诊断冠状动脉中重度狭窄的敏感度、特异度、准确度分别为 96.43%、87.23%和90.67%,与对照组差异均无统计学意义;两组CT值、SNR、图像质量比较差异无统计学意义;观察组DLP、CTDIvol、ED均低于对照组.结论:双源CT Turbo-Flash扫描模式下行CCTA检查,评估冠状动脉狭窄的准确性、图像质量较好,可通过定量参数对狭窄程度予以评估,同时其DLP、CTDIvol、ED均较少,值得在临床推广实践.

摘要：目的:探讨全脑灌注成像(CTP)在急性缺血性脑卒中侧支循环状态评估中的应用价值.方法:回顾性收集宿迁市第一人民医院 2021年 1月至 2023 年 12月收治的 92例急性缺血性脑卒中患者临床资料,均在发病后 12h内接受全脑CTP检查,根据侧支循环状态将患者分为侧支循环不良组(n=43)与侧支循环良好组(n=49),重点分析全脑CTP在急性缺血性脑卒中患者侧支循环状态评估中的作用.结果:侧支循环不良组发病至入院时间长于侧支循环良好组,且侧支循环不良组合并高血压、高脂血症患者占比高于侧支循环良好组.另外,侧支循环不良组CTP参数中梗死区脑血容量(CBV)、脑血流量(CBF)均小于侧支循环良好组,平均通过时间(MTT)长于侧支循环良好组.经多因素Logistic回归分析显示,CBV、CBF和MTT均为急性缺血性脑卒中患者侧支循环状态的影响因素.绘制受试者工作特征(ROC)曲线,结果显示,CBV、CBF和MTT评估急性缺血性脑卒中患者侧支循环状态的曲线下面积(AUC)均>0.7,有一定评估价值,且联合评估的AUC更高,为 0.961.结论:全脑CTP参数CBV、CBF、MTT与急性缺血性脑卒中侧支循环状态有关,可作为临床评估侧支循环状态的有效影像学检查手段.

摘要：目的:探讨非门控大螺距肺CT联合人工智能技术对冠脉钙化积分测量的可行性.方法:回顾性分析 24例同时接受非门控大螺距肺CT和冠状动脉钙化积分CT扫描的患者图像.两个扫描组参数设置:①非门控大螺距肺CT平扫:CarekV和CareDose 4D,ref.kV 110,ref.mAs 80,螺距 3,滤过核BR40.②心电门控冠状动脉钙化积分CT:CarekV,CareDose 4D,ref.kV 120,ref.mAs 50,螺距0.15,采集R-R间期35%以及75%,滤过核QR36.两组图像窗宽/窗位 345/50,层厚/间隔 3mm/1.5mm.两个扫描组图像根据 3种测量方法(Syngo.via工作站测量、AI测量、AI+手动校正测量)各分为 3个亚组,进行钙化积分(AS)测量和风险分级,并记录工作站测量以及AI+手动校正测量所用时间.记录两种检查容积CT剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP),并计算有效剂量(ED).使用SPSS Statistics 27.0软件进行统计分析.结果:①大螺距肺CT管电压分别为100、110和 120kV,冠状动脉钙化积分CT均为 120 kV.②大螺距肺CT和冠状动脉钙化积分CT的ED分别为(2.1±0.4)mSv和(2.1±0.7)mSv.③大螺距肺CT的 3种测量方法所得AS有统计学差异,但AS一致性较高(ICC:0.988).④大螺距肺CT联合AI(ICC:0.990)、大螺距肺CT工作站(ICC:0.988)、门控钙化积分联合AI(ICC:0.980)分别与冠脉钙化积分工作站测得AS,均无统计学差异且一致性较高.⑤AI所得风险分级一致性很强,加权Kappa系数均在 0.818～1.000之间.⑥两个扫描组的工作站与AI+手动校正测量所用时间均有统计学差异.结论:非门控大螺距肺CT联合AI可获得可靠的冠脉钙化积分和风险分级结果且耗时短,具有较好的临床应用价值.

摘要：目的:评估 80kVp头颈部计算机断层扫描血管造影(CTA)中,深度学习重建(DLR)联合柔性减影(CE-boost)技术,在显著降低辐射剂量和对比剂(CM)用量的情况下,相较于采用混合迭代重建(HIR)的标准100kVp方案的临床效能.方法:前瞻性纳入 66 例患者,随机分为两组:低剂量组(n=33)采用 80kVp管电压、28mL对比剂,噪声指数(NI)设为 15;常规剂量组(n=33)采用 100kVp管电压、40mL对比剂,噪声指数(NI)设为 10.低剂量组图像分别采用混合迭代重建(HIR)及轻、中、高强度算法DLR,并分别在联合与不联合CE-boost技术的条件下进行重建,最终生成 8 组图像:L-HIR组、L-DLRmild组、L-DLRstandard组、L-DLRstrong组、L-HIR-CE组、L-DLRmild-CE组、L-DLRstandard-CE组和L-DLRstrong-CE组.常规剂量组图像仅采用混合迭代重建(R-HIR).定量分析包括计算并对比 6 条关键血管的CT衰减值、图像噪声、信噪比(SNR)及对比噪声比(CNR),包括主动脉弓(AA)、颈内动脉(ICA)、颈外动脉(ECA)、椎动脉(VA)、基底动脉(BA)及大脑中动脉(MCA).由两名放射科医师采用 5 分制量表独立评估主观图像质量,统计学显著性定义为P<0.05.结果:与常规剂量组相比,低剂量方案显著减少了 30%对比剂用量(28mL vs.40mL)和 65%辐射剂量((0.41±0.08)mSv vs.(1.18±0.12)mSv).L-DLRstandard和L-DLRstrong组在所有血管的SNR和CNR均达到或优于R-HIR.但各强度水平L-DLR的主观图像质量评分均低于R-HIR(两名医师评估结果均P<0.05).低剂量方案联合CE-boost技术后,L-DLRstrong-CE组的客观图像性能显著提升(均P<0.05),且主观图像质量评分与R-HIR无统计学差异(阅片者 1:P=0.15;阅片者 2:P=0.06).结论:与标准 100kVp头颈部CTA方案相比,80kVp下联合DLR与CE-boost技术可使对比剂用量减少 30%、辐射剂量降低 65%,同时维持良好的客观及主观图像质量.

摘要：在横向非均质性较强的山区进行工程折射波勘探时,通常采用在检波器排列内放炮的观测系统,并通过初至层析方法反演速度剖面.但当测线较长需要移动排列采集数据时,相邻排列的衔接方式对速度反演和地质解释的影响尚不明确.本文以数值模拟方法研究相邻排列首尾相接、相邻排列首尾相接并布置排列外炮点和相邻排列部分重叠 3种类型的观测系统.基于垂向梯度速度模型中射线覆盖范围定性分析、起伏界面两层地质模型射线正反演和野外实测数据反演,从反演效果和野外工作量两个方面对 3种观测系统进行对比分析和优选.研究结果表明,相邻排列首尾相接并设置排列外炮点的观测系统的反演效果最好、野外工作量最少,是最优的观测系统.

摘要：目的:比较缺血组与非缺血组的冠状动脉CT血管成像(CCTA)斑块特征差异,探求对诊断心肌缺血有价值的斑块特征定性及定量指标,在临床工作中应用,尽早发现可能存在心肌缺血的受检者.方法:连续纳入2022年 1月至 2024年 12月就诊于我院心内科并接受有创冠状动脉造影测量血流储备分数(FFR)和CCTA扫描的冠心病患者进行回顾性分析.以患者水平分组分析一般资料,以血管水平分组分析CCTA斑块特征信息.斑块分析由两名具有5年以上CCTA诊断经验的放射科医师在未知分组的情况下使用半自动斑块分析软件进行.结果:研究共纳入 163例患者,缺血患者组与非缺血患者组的一般资料无统计学显著差异.本研究共纳入 253支血管,缺血血管组纳入 114支血管,非缺血血管组纳入 139支血管.斑块特征定性指标中,缺血血管组的餐巾环征、点状钙化比例高于非缺血血管组,两组的正性重构、低密度斑块指标无统计学显著差异.斑块定量指标中,两组的斑块长度(PL)、斑块负荷(PB)、最小管腔横截面积(MLA)、最大直径狭窄率(MDS)、最大面积狭窄率(MAS)、正性重构指数(RI)具有统计学显著差异,斑块体积(PV)、偏心指数(EI)无统计学显著差异.PL、PB、MLA、MDS、MAS和RI诊断斑块所属血管供血区域的心肌缺血的曲线下面积(AUC)分别为0.672、0.712、0.843、0.830、0.821和 0.655,联合检测的AUC为 0.844,高于单一指标诊断.结论:CCTA斑块特征分析在预测心肌缺血中具有很大潜力,多种斑块特征定量指标联合诊断对预测心肌缺血具有更高的效能.

摘要：目的:探讨心脏MRI在评估高血压患者左心室肌小梁复杂性中的可行性,分析MRI特征与左心室功能的关系,初步研究肌小梁质量与血压变化的相关性.方法:通过心脏MRI检查,测量 84例高血压患者及 30例正常志愿者的心功能参数和左心室肌小梁质量.左室肌小梁质量通过公式(左心室最大舒张末期容积-血池容积)×1.05-乳头肌质量计算获得.采用方差分析探讨受试者左心室功能及肌小梁的差异性,利用多元线性回归分析肌小梁与受试者临床指标、左心室MRI指标的独立相关性.结果:在MRI左心室心功能参数比较中,正常组的左心室舒张末期容积(LVEDV)、左心室收缩末期容积(LVESV)、舒张晚期峰值充盈速率(PFR2)、舒张晚期充盈量(FV2)、总充盈量(FV)均显著低于高血压Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ组,数据经Bonferroni校正,发现结果一致;高血压Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ组肌小梁质量显著高于正常组,且高血压Ⅲ级与高血压Ⅰ级之间差异显著.多元线性回归分析显示,心率、收缩压、左心室心肌质量及左心室射血分数(LVEF)均与肌小梁质量显著相关,其中收缩压和左心室心肌质量呈正相关,而心率和LVEF与肌小梁呈负相关.结论:高血压患者左室壁存在过度小梁化倾向,左心室肌小梁增多与左心室功能的改变密切相关.

摘要：目的:探讨基于动脉期影像组学特征联合临床CT特征构建列线图模型在鉴别肺鳞癌(SCC)与肺腺癌(ADC)中的应用价值.方法:回顾性收集 2021年 8月至 2023年 9月在我院进行穿刺病理活检或手术的肺癌患者 85例作为训练集,同时收集 2023年 5月至 2024年 6月经病理证实的肺癌患者 40例作为验证集,所有患者均行胸部CT增强检查.根据病理结果将训练集分为SCC组(n=29)和ADC组(n=56).比较两组患者一般临床资料和CT图像特征的差异,采用单因素和多因素Logistic回归分析筛选出独立预测因素,构建临床CT模型.应用ITK Snap软件提取训练集动脉期图像影像组学特征,依次采用组内相关系数(ICC)、Roruta特征筛选和最小绝对收缩与选择算子(LASSO)对提取的影像组学特征进行降维处理,筛选出有意义的特征.采用Logistic回归构建动脉期影像组学模型,计算该模型的影像组学评分(Rad-score).以多因素Logistic回归分析筛选出临床CT特征有意义的自变量与Rad-score构建联合模型,绘制列线图.应用ROC曲线、校正曲线、H-L检验、Delong检验及临床决策曲线(DCA)对临床CT模型、影像组学模型及列线图模型进行评价.结果:单因素分析结果显示,分叶征、坏死空洞征均多于ADC组,癌胚抗原(CEA)、血管集束征、胸膜牵拉及毛刺征均少于ADC组.将上述自变量纳入多因素Logistic进一步筛选,结果显示,CEA、分叶征、胸膜牵拉及毛刺征为独立危险因素,基于此构建临床CT模型的训练集和验证集AUC值分别为 0.623和 0.786.影像组学特征经降维后共筛选出的有意义特征有 8个,分别为一阶特征 3个、二阶特征 5个.经ROC曲线分析显示,影像组学模型训练集和验证集AUC值分别为0.830和0.846;列线图模型训练集和验证集AUC值分别为0.913和0.922.经Delong检验显示,列线图模型AUC值均明显高于临床CT模型和影像组学模型;Hosmer-Lemeshow检验结果显示,临床CT模型、影像组学模型及列线图模型的拟合度均良好;校准曲线分析显示,列线图模型的预测概率曲线与理想曲线最接近,预测精准度更好;DCA分析结果显示,列线图模型的曲线下面积最大,临床净收益最高.结论:基于动脉期影像组学特征联合临床CT特征构建列线图模型在鉴别SCC与ADC中具有一定的诊断价值,为无创鉴别SCC与ADC提供一种新的诊断方式.

摘要：震相识别作为地震学中最为基础也最为重要的工作,其准确性对于区域地震活动性的深入分析以及地下结构精细探测至关重要.随着地震观测数据的海量增长与机器学习技术的飞速进步,多种基于机器学习的震相识别方法应运而生,如Eqtransformer与Phasenet等,显著推动了该领域的发展.然而,这些模型在处理短周期密集台阵数据时,常面临小微震漏检率高及部分中强地震波形识别不全的挑战.为应对上述问题,本文提出融合通道注意力机制与多头注意力机制的微震震相识别模型.该模型通过残差连接有效融合粗粒度与细粒度特征,利用通道注意力机制优化特征表示,并借助多头注意力机制增强模型对关键信息的聚焦能力.鉴于训练数据多源自信噪比较高的宽频带地震仪,本文采取策略性数据增强方法,以 6∶4的比例构建加噪(包含高斯随机白噪声与STEAD数据集噪声)与未加噪数据集,旨在提升模型在复杂野外噪声环境下的泛化能力.实验结果显示,相较于Eqtransformer与Phasenet等现有模型,本研究提出的模型Deepphase不仅较大程度上提高小微震的识别率,还优化P波与S波到时的识别精度.此外,该模型展现出快速的识别速度,能够在 10分钟内完成单台站一个月数据的全面识别,体现其在大数据处理中的高效性.本研究通过引入先进的注意力机制与深度学习架构,成功构建一种高效且精确的微震震相识别模型.该模型在提升小微震识别能力、增强模型泛化性以及加速识别过程方面均表现出色,为微震检测提供有力工具.

摘要：目的:探讨不同体质量指数(BMI)患者低管电压低剂量对比剂在 64排冠状动脉CTA(CCTA)的应用价值.方法:选择160例临床疑诊冠心病并行CCTA检查的患者为研究对象,按照BMI分为A组(18.5<BMI<24)和B组(24≤BMI<28),各 80例,每组随机分为对照组(A1/B1组)和试验组(A2/B2组),各 40例.对照组均采用 120 kV管电压扫描,A1、B1两组分别采用 60 mL对比剂+40mL生理盐水、80 mL对比剂+20mL生理盐水注射.试验组均采用双低剂量,即A2组 80 kV管电压、40 mL对比剂+60mL生理盐水,B2组 100 kV管电压、60 mL对比剂+40mL生理盐水,其余扫描参数均相同.扫描结束后重建图像并统计数据,比较对照组与试验组图像质量、辐射剂量、碘摄入量的差异.结果:A1和A2组图像合格率、优良率、信噪比(SNR)及对比度噪声比(CNR)均无统计学差异,A2组主动脉CT值、图像噪声高于A1组.B2组图像合格率、优良率、主动脉CT值、SNR及CNR均高于B1组,图像噪声与B1组无差别.A2组、B2组容积CT剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP)、有效剂量(ED)分别低于A1组、B1组.ED比较,A2组较A1组减少 68.3%,B2组较B1组减少 41.6%.A2组、B2组碘摄入量分别减少 33.3%、25%.结论:不同BMI患者采用低管电压低剂量对比剂行64排CCTA检查既能保证图像质量,又能明显降低辐射剂量并减少碘摄入量.

摘要：目的:评估双源CT三维立体定位联合低剂量扫描在肺穿刺活检中的应用价值,以提高穿刺成功率和减少辐射剂量.方法:选取 2024年 6月至 2024 年 10月行CT引导下肺穿刺活检患者 60例,随机分为实验组和对照组,每组 30例.实验组则采用双源CT三维立体定位联合低剂量扫描,对照组采用常规CT定位联合常规剂量扫描.比较两组患者的穿刺成功率、手术时间、辐射剂量以及并发症发生情况.结果:实验组穿刺成功(29/30)例,对照组穿刺成功(27/30)例,实验组的穿刺成功率略高于对照组,差异无统计学意义;实验组穿刺时间(20.6±0.596)min,对照组穿刺时间(30.33±0.687)min,实验组的手术时间明显少于对照组,差异有统计学意义;实验组并发症(3/30)例,对照组并发症(7/30)例,实验组患者并发症的发生率略低于对照组,差异无统计学意义;在辐射剂量方面,实验组与对照组的容积CT剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP)平均有效辐射剂量(ED)分别是:(2.443±0.055)mGy、(18.653±0.686)mGy·cm和(0.317±0.012)mSv与(4.958±0.031)mGy、(42.580±0.544)mGy·cm和(0.724±0.009)mSv,实验组辐射剂量显著低于对照组.结论:双源CT三维立体定位联合低剂量扫描在肺穿刺活检中具有显著优势,能显著提高穿定位准确性,减少并发症的发生,降低辐射剂量,同时使得穿刺成功率有所提高,在临床中具有推广价值.

摘要：探究自动管电流调制技术下胸部CT中体外异物对辐射剂量的影响,分析定位像重扫的必要性.采集历史数据,将数据分为有异物组和无异物组.用倾向性评分匹配法平衡受检者性别、检查年龄、图像层数、扫描床高度以及受检者平均横截面积 5个协变量.配平后,分析异物对容积CT剂量指数(CTDIvol)和剂量长度乘积(DLP)的影响,比较剂量增量与定位像剂量的差异.研究纳入 17342例数据,处理组 4740例(27.3%).匹配前,处理组 5 个协变量均低于对照组;匹配获得 3944对均衡样本,5个协变量在两组间无差异,处理组CTDIvol和DLP略高于对照组.体外异物可导致辐射剂量微小增加,但其增量与定位像剂量无差异.操作人员可根据具体情况灵活决定是否需要重扫定位像.

摘要：目的:探讨CT影像组学机器学习分类模型对非小细胞肺癌患者分期进行预测的价值.方法:从癌症影像数据库(TCIA)下载lung1数据集,选用符合条件的 291例非小细胞肺癌(NSCLC)患者的数据并将其分为两组,1组(Ⅰ期、Ⅱ期)和2组(Ⅲ期、Ⅳ期).从每个肿瘤病灶分别提取 1037个影像组学特征,运用t检验、最小绝对收缩和选择算子(LASSO)算法进行特征筛选.病灶的CT形态学特征通过t检验和卡方检验进行筛选.采用Logistic回归、随机森林、高斯朴素贝叶斯、支持向量机、AdaBoost等 5种机器学习分类器进行模型训练并建立预测模型,用受试者操作特征曲线(ROC)来评价这些预测模型的效能并选出最优模型.最后使用在本院收集的 91例患者数据进行外部验证.结果:本研究在特征筛选后,得到 13个具有较高诊断价值的影像组学特征用于后续建立NSCLC患者分期预测模型.在 5种机器学习分类模型中,随机森林分类预测模型是最佳模型,运用此模型的验证集AUC值最高,为 0.740.经过外部验证,该模型在训练集AUC值为 1.000,敏感度为1.000,特异度为1.000;测试集AUC值为0.698,敏感度为0.873,特异度为0.500.病例的CT形态学特征里面,除了病灶大小之外,其他特征在不同分期患者的差异无统计学意义.结论:CT影像组学机器学习分类模型对NSCLC患者的分期有一定的预测能力.