RSNA2021 胸部影像學(xué)

周文，胡瓊潔，王玉錦，陳沖，馬曉玲，周舒暢，夏黎明

新型冠狀病毒肺炎

Cozzi等描述了142名新型冠狀病毒肺炎(COVID-19)患者入院后6個(gè)月高分辨CT(HRCT)上的間質(zhì)改變，6個(gè)月的HRCT改變超過總肺容積的5%被認(rèn)為是改變顯著。改變顯著的患者將接受支氣管肺泡灌洗術(shù)(BAL)和/或冷凍活檢，并在12(±1) 和18(±1)個(gè)月時(shí)進(jìn)行 HRCT 和肺功能評估的后續(xù)隨訪。結(jié)果顯示71/142(50%)的肺部受累癥狀完全緩解。其余71例有間質(zhì)性肺改變(纖維化樣和非纖維化)，41/142改變小于5%，30/142改變大于5%。其中，26/142(18.3%)顯示間質(zhì)纖維化改變包括普通型間質(zhì)性肺炎(UIP)模式、非特異性間質(zhì)性肺炎(NSIP)模式和/或機(jī)化性肺炎(OP)模式以及彌漫性磨玻璃的不確定模式。少數(shù)(1.4%)表現(xiàn)為特發(fā)性肺纖維化(IPF)中觀察到的典型UIP模式。初步結(jié)果表明，從COVID-19康復(fù)的患者中有一半在急性感染后6個(gè)月具有持續(xù)的HRCT變化。但觀察到的HRCT變化的臨床意義尚不清楚，這些結(jié)果需要進(jìn)一步評估，特別是在12個(gè)月的隨訪后，以確定HRCT所見是否為一種真正纖維化疾病的表現(xiàn)。然而Rudas等使用低劑量CT(LDCT)觀察了130名35～80歲COVID-19 感染患者肺損傷的演變，發(fā)現(xiàn)以輕度至中度形式感染的患者，在3～6個(gè)月內(nèi)肺組織可完全修復(fù)。在肺部殘留恢復(fù)的時(shí)間演變上，合并癥比年齡起著更大的作用，并且更常伴隨中度和重度形式的COVID-19。

胸部影像學(xué)檢查在提供COVID-19患者風(fēng)險(xiǎn)分層和預(yù)后信息方面也有附加價(jià)值。Darvizeh等探討了胸部CT在COVID-19患者危險(xiǎn)分層中的作用，研究納入15家醫(yī)院1669名入院后72h內(nèi)行胸部CT檢查的新型冠狀病毒肺炎患者，對肺容積、肺炎受累百分比、冠脈鈣化評分(CAC)、椎旁肌肉密度和骨密度(骨質(zhì)疏松標(biāo)志物)、肝臟密度(肝臟脂肪變性標(biāo)志物)進(jìn)行量化，結(jié)果提示胸部CT上顯示的骨質(zhì)疏松和脂肪肝與新型冠狀病毒肺炎的嚴(yán)重程度和預(yù)后相關(guān)。Klein等收集了152例COVID-19患者入院后5天內(nèi)的胸部CT與血漿細(xì)胞因子測定結(jié)果(IL-6、IL-8和TNF-α)。由兩名獨(dú)立放射科醫(yī)生根據(jù)肺部受累程度(評分0～20)獲得CT定性評分，并且使用由一個(gè)閱讀器監(jiān)督的分割軟件進(jìn)行CT定量分析，計(jì)算總肺體積、通氣肺體積、磨玻璃樣陰影(GGO)體積、實(shí)變體積以及GGO與通氣肺體積的比率。結(jié)果發(fā)現(xiàn)胸部CT定性定量分析聯(lián)合血漿細(xì)胞因子是預(yù)測新型冠狀病毒肺炎患者住院死亡和病情最嚴(yán)重程度的有力非侵入性工具。這將有助于對新型冠狀病毒肺炎患者的分診和管理未來的疫情。

Palmisano等在一項(xiàng)包含1469名COVID-19患者的隊(duì)列研究中發(fā)現(xiàn)，入院72h內(nèi)胸部CT上顯示的主肺動脈直徑(MPAD)增大與患者住院死亡率的增加有關(guān)，MPAD≥31 mm是COVID-19院內(nèi)死亡率的獨(dú)立預(yù)測因子。Gresser等采用CE認(rèn)證的基于人工智能(AI)的算法(CAD4COVID，Thirona)對COVID-19重癥ICU患者的入院胸部CT進(jìn)行嚴(yán)重程度評分，發(fā)現(xiàn)與住院死亡率無顯著相關(guān)，而序貫器官衰竭評估(SOFA)評分則與住院死亡率顯著相關(guān)，在受試者操作特征(ROC)曲線分析中，入院時(shí)SOFA評分的曲線下面積(AUC)高于CT評分。表明晚期新型冠狀病毒肺炎患者常常導(dǎo)致多器官受累，基于AI的胸部CT定量評估并不足以預(yù)測住院死亡率，應(yīng)當(dāng)包括多器官衰竭評估。

有研究發(fā)現(xiàn)影像學(xué)檢查也可以提供肺功能相關(guān)信息。Chen等前瞻性納入了90名中重度COVID-19患者，在出院時(shí)接受CT掃描，并對整個(gè)肺和肺葉進(jìn)行定量分析，隨后在癥狀出現(xiàn)后5個(gè)月進(jìn)行肺功能測試(PFT)，發(fā)現(xiàn)超過三分之一的中度和重度COVID-19患者出現(xiàn)彌散功能障礙，多變量分析確定全肺平均肺密度(MLD)和左上葉MLD是恢復(fù)期肺彌散功能障礙的獨(dú)立預(yù)測因子。Fonseca等收集了101名輕度至重度COVID-19患者，均在康復(fù)后連續(xù)接受胸部CT和肺功能檢查(PFT)，結(jié)果顯示一氧化碳彌散能力(DLCO%)下降是最常見的肺功能異常。DLCO受損患者的胸部CT上出現(xiàn)網(wǎng)狀陰影(P=0.003)、支氣管擴(kuò)張(P=0.005)和結(jié)構(gòu)扭曲(P<0.001)以及CT范圍評分>5(P=0.006)明顯更為常見。COVID-19患者恢復(fù)期的影像學(xué)檢查在一定程度上可以預(yù)測肺功能。

低劑量放療(LD-RT)是新型冠狀病毒肺炎患者的治療方式之一。Pena等在一項(xiàng)小型研究中初步探討了這種治療方式對肺纖維化的影響。將研究對象根據(jù)是否接受LD-RT分為兩組，對比兩組在LD-RT當(dāng)日(0日)、+7日和4～7個(gè)月后的胸部CT發(fā)現(xiàn)，LD-RT可能是一種可行且耐受性良好的治療方法，對COVID-19肺炎患者的影像學(xué)表現(xiàn)有所改善，并未加重纖維化程度。未來需要進(jìn)一步隨機(jī)、大樣本試驗(yàn)來確定LD-RT治療的患者是否會導(dǎo)致更高程度的肺纖維化。

人工智能/深度學(xué)習(xí)

現(xiàn)有的基于機(jī)器學(xué)習(xí)的肺結(jié)節(jié)分割方法多受到額外人工交互需求的限制。Song等將更快的基于區(qū)域的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Faster R-CNN)與廣義交集(GIoU)和Wasserstein生成對抗性網(wǎng)絡(luò)與梯度懲罰(WGAN-GP)相結(jié)合，提出一種基于混合損失的網(wǎng)絡(luò)，用于在CT圖像上實(shí)現(xiàn)端到端肺結(jié)節(jié)分割。與U-net相比，使用所提出的模型可以顯著減輕過度擬合和假陽性結(jié)節(jié)的產(chǎn)生(P<0.001)。人工交互和網(wǎng)絡(luò)過度擬合的緩解將推動肺結(jié)節(jié)分割算法走向臨床。

人工智能(AI)在肺結(jié)節(jié)的檢測和評估方面有很大潛力，早期診斷肺惡性結(jié)節(jié)并準(zhǔn)確預(yù)測預(yù)后具有重要的臨床意義。Hong等評估了AI輔助系統(tǒng)對放射科醫(yī)師診斷肺惡性結(jié)節(jié)的影響，發(fā)現(xiàn)與兩位讀者單獨(dú)診斷相比，引入AI診斷參考結(jié)果后，兩位讀者都表現(xiàn)出了在AUC方面的改善，表明人工智能輔助診斷可提高惡性結(jié)節(jié)的診斷符合率。Venkadesh等將深度學(xué)習(xí)算法(DLA)整合到臨床建立的用于評估首次CT篩查中肺結(jié)節(jié)惡性風(fēng)險(xiǎn)的PanCan模型中，發(fā)現(xiàn)新DLA模型使結(jié)節(jié)風(fēng)險(xiǎn)評分的計(jì)算更容易、主觀性更低，且具有與PanCan模型相當(dāng)?shù)慕Y(jié)節(jié)惡性風(fēng)險(xiǎn)評估性能。為改善基線CT掃描對肺癌的早期診斷，Wang等基于3年隨訪的連續(xù)CT開發(fā)了一個(gè)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)(deep reinforcement learning，D-RL)新模型。在測試集中該模型診斷肺癌的AUC明顯高于僅用基線掃描訓(xùn)練的D-RL模型的AUC，表明用3年連續(xù)CT掃描訓(xùn)練的D-RL模型可以在基線CT檢查中提前1年或2年診斷肺癌。Sollee等納入了活檢或手術(shù)診斷為肺部惡性腫瘤的患者，手動分割了術(shù)前FDG-PET/CT檢查的1168個(gè)病灶(793個(gè)有進(jìn)展)，以7:2:1分配訓(xùn)練、驗(yàn)證和測試集，使用CT/PET輸入訓(xùn)練的CNN模型來預(yù)測惡性腫瘤進(jìn)展，結(jié)果顯示術(shù)前FDG-PET/CT數(shù)據(jù)訓(xùn)練的CNN在預(yù)測肺惡性腫瘤總生存期(OS)方面具有良好的性能，與單獨(dú)CT相比，PET進(jìn)一步提高了代謝信息的預(yù)測能力。

胸部X線(CXR)是臨床常用的檢查手段。Nam等基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)利用224268張X線片開發(fā)和驗(yàn)證了從系列X線片中檢測氣胸、實(shí)變和胸腔積液間隔變化的深度學(xué)習(xí)算法(deep learning algorithm detecting interval changes，DLAD-IC)。該算法結(jié)合了DLAD和肺分割算法，可計(jì)算出每個(gè)異常的定位面積與總肺面積的比值，對三種異常病變的間隔變化的檢測均有較好的效果，敏感度顯著提高。DLAD-IC通過提供異常的間隔變化信息有助于為急診X線片提供更準(zhǔn)確、更早的報(bào)告。Weiss等使用了前瞻性癌癥篩查試驗(yàn)中40643名無癥狀參與者的147497張胸部X線片，通過深度學(xué)習(xí)建立了CXR胸部年齡(chest-age)模型，并評估其在肺癌篩查合格個(gè)體和確診肺癌患者中的預(yù)后價(jià)值。研究顯示基于深度學(xué)習(xí)的胸部年齡顯著提高了肺癌患者的生存預(yù)測，這與基線危險(xiǎn)因素?zé)o關(guān)，且超出了實(shí)際年齡。

隨著CT檢查在全球肺癌篩查中的迅速增加，在掃描范圍內(nèi)自動檢測和表征其他疾病是非常有必要的。Sxauer等基于CT開發(fā)了一種深度CNN以實(shí)現(xiàn)檢測、分割及量化胸腔積液的目的。該算法檢測積液的敏感度和特異度分別為99%和98%，且顯示了穩(wěn)健的分割性能。自動量化胸腔積液算法的應(yīng)用將會極大改善臨床工作流程。Fuhrman等使用國家肺部篩查試驗(yàn)(NLST)中865張肺癌篩查CT圖像，通過深度多實(shí)例轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)方法開發(fā)一個(gè)診斷肺氣腫存在的模型，其AUC為0.93±0.04，具有很強(qiáng)的潛力。Batra等試圖將AI算法應(yīng)用于常規(guī)胸部對比增強(qiáng)CT上以檢測偶發(fā)肺栓塞(iPE)，該算法的敏感度中等，但特異度高，陰性預(yù)測值達(dá)99.7%，他們還發(fā)現(xiàn)既往手術(shù)引起的解剖學(xué)改變和邊緣強(qiáng)化的轉(zhuǎn)移病灶可能會導(dǎo)致分類錯(cuò)誤，為后續(xù)算法性能的提高提供參考。偶發(fā)性肺栓塞與死亡率和發(fā)病率增加相關(guān)，檢測iPE的AI算法將使醫(yī)師和患者受益。

深度學(xué)習(xí)在圖像重建方面有巨大價(jià)值。Kikuchi等回顧性研究30例食管癌患者的增強(qiáng)雙能CT圖像，采用對比濾波反投影(FBP)，自適應(yīng)統(tǒng)計(jì)迭代重建(ASiR-V)和深度學(xué)習(xí)圖像重建(DLIR)三種方法重建50 keV和70 keV單能圖像，比較發(fā)現(xiàn)DLIR算法的圖像整體質(zhì)量、信噪比(SNR)和(CNR)明顯高于另外兩種方法，DLIR-70 keV與DLIR-50 keV無顯著差異。DLIR圖像質(zhì)量最好(中位數(shù)評分4～5分)，F(xiàn)BP-50 keV最差。DLIR算法在雙能CT上能提供最佳的胸廓圖像質(zhì)量。Yoo 等研究同樣表明與其他常規(guī)重建技術(shù)相比，DLIR在低劑量和超低劑量胸部CT的客觀和主觀分析中均顯示出更好的圖像質(zhì)量。

為放射科開發(fā)深度學(xué)習(xí)(DL)模型可能會受到所需大量圖像和標(biāo)簽的限制。遷移學(xué)習(xí)是一種有效的緩解策略，在大型數(shù)據(jù)集(通常是非醫(yī)療數(shù)據(jù)集)上對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在較小的、針對特定任務(wù)的放射學(xué)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行微調(diào)。雖說是微調(diào)，但仍然需要>100 k圖像以及大量的人力和計(jì)算資源。Sellergren等將對比學(xué)習(xí)與監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合起來，通過監(jiān)督對比(SupCon)前訓(xùn)練中的遷移學(xué)習(xí)來降低這些要求。最終SupCon僅使用64張圖像就能實(shí)現(xiàn)與最先進(jìn)的DL模型相當(dāng)?shù)男阅堋＿@是一種使用小數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)測建模的有前景的方法，在計(jì)算資源受限、數(shù)據(jù)有限或分布變化的情況下非常有用，如COVID-19，在這種情況下，人群和治療方法變化迅速。

Park等收集了16164名在同一天進(jìn)行LDCT和PFT的體檢參與者，基于GoogLeNet的I3D(inflated-3D)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練以回歸方式預(yù)測PFT參數(shù)，例如1秒用力呼氣量(FEV1)和用力肺活量(FVC)。同時(shí)在外部數(shù)據(jù)集中進(jìn)行驗(yàn)證，顯示該深度學(xué)習(xí)模型在容積胸部CT上預(yù)測PFT值性能較好，可作為肺功能低下患者分類的篩選工具。

導(dǎo)航支氣管鏡是一種比經(jīng)胸穿刺活檢更安全的肺結(jié)節(jié)取材方法。由CT圖像重建的三維氣管支氣管氣道路線圖是支氣管鏡檢查的前提。Wang等基于3D U-net提出并驗(yàn)證了一個(gè)新的DL模型，通過懲罰低置信度的氣道段并專注于細(xì)支氣管訓(xùn)練，可以識別更多更細(xì)的細(xì)支氣管(最高為12級)。同時(shí)具有自我注意機(jī)制的擴(kuò)張卷積，可在更大區(qū)域提取形態(tài)特征，以區(qū)分真實(shí)氣道和其他形狀，如食道，保持3D氣道重建的高總體準(zhǔn)確性，可以比現(xiàn)有的自動算法更好地描繪復(fù)雜的氣道樹狀結(jié)構(gòu)。

影像組學(xué)

盡早識別早期非小細(xì)胞肺癌(NSCLC)術(shù)后復(fù)發(fā)高風(fēng)險(xiǎn)的患者有助于指導(dǎo)個(gè)體化治療和隨訪方案的制定。Christie等開發(fā)一種結(jié)合腫瘤和非腫瘤感興趣區(qū)域的定量成像特征、定性特征和臨床數(shù)據(jù)的多模態(tài)模型，以改善術(shù)后復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)分層。他們分析了135名以手術(shù)作為主要治療方式的早期NSCLC患者治療前的數(shù)據(jù)集，在術(shù)前CT和PET上對腫瘤和瘤周體積、骨髓(L3～L5個(gè)椎體)進(jìn)行分割以提取放射組學(xué)特征，使用最小絕對收縮選擇算子(LASSO)進(jìn)行特征選擇，最終納入14個(gè)特征作為預(yù)測術(shù)后復(fù)發(fā)的主要特征。12個(gè)特征為紋理特征(2個(gè)CT腫瘤、6個(gè)CT腫瘤周圍、2個(gè)PET腫瘤周圍和2個(gè)PET骨髓)，其余兩個(gè)特征為癌癥分期和患者年齡。結(jié)果發(fā)現(xiàn)腫瘤和非腫瘤區(qū)域紋理更異質(zhì)的患者更容易復(fù)發(fā)，該模型在訓(xùn)練(n=94，P<0.005)和測試(n=41，P=0.01)隊(duì)列中顯著地將患者分為高風(fēng)險(xiǎn)組和低風(fēng)險(xiǎn)組?；贑T和PET上腫瘤和非腫瘤區(qū)域的影像組學(xué)模型在NSCLC復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)分層方面優(yōu)于僅臨床分期模型，可幫助醫(yī)生識別術(shù)后復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)較高的患者。

Zhang等回顧性納入接受表皮生長因子受體酪氨酸激酶抑制劑(EGFR-TKI)治療的118名NSCLC患者，在治療前和第一次隨訪的非對比胸部CT提取腫瘤內(nèi)和周圍特征，此外還引入了單位時(shí)間(天)的百分比變化，發(fā)現(xiàn)與僅使用基線特征的影像組學(xué)模型相比，結(jié)合時(shí)間序列的組學(xué)模型在預(yù)測無進(jìn)展生存期(PFS)方面的性能更優(yōu)越，單位時(shí)間百分比變化的動態(tài)概念有望監(jiān)測治療反應(yīng)并實(shí)現(xiàn)個(gè)性化管理。

超進(jìn)展性疾病(HPD)是免疫檢查點(diǎn)抑制劑(ICI)治療后公認(rèn)的腫瘤進(jìn)展模式。然而，在治療前確定HPD是否會發(fā)生的生物標(biāo)記物尚未建立。Song等納入196名接受ICI單一治療的進(jìn)展期NSCLC患者，從基線前、基線中，到第一次隨訪期間至少接受3次CT掃描，共621個(gè)病灶使用腫瘤生長動力學(xué)(TGK)比率確定是否為HPD。利用影像組學(xué)特征建立了HPD的預(yù)測模型，模型對肺、骨、淋巴結(jié)、肝臟HPD預(yù)測的AUC分別為0.65、0.70、0.60、0.72。預(yù)測不同器官HPD的影像組學(xué)特征不同，反映了腫瘤間異質(zhì)性和器官特異性微環(huán)境。該研究表明，利用影像組學(xué)特征預(yù)測HPD和了解ICI治療后腫瘤進(jìn)展的異質(zhì)性有很大潛力。

Wu等應(yīng)用影像組學(xué)以實(shí)現(xiàn)預(yù)測肺腺癌組織學(xué)侵襲性的目的，回顧了203例亞實(shí)性結(jié)節(jié)(SSN)經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)的肺腺癌患者的CT圖像，使用開源軟件與三維結(jié)節(jié)體積手工分割提取影像組學(xué)特征，Logistic分析發(fā)現(xiàn)GLCM_Entropy_log10的影像組學(xué)參數(shù)是肺腺癌組織學(xué)侵襲性的預(yù)測因子，其截?cái)嘀殿A(yù)測侵襲性的敏感度和特異度分別為84.8%和79.2%。與常規(guī)CT形態(tài)學(xué)特征(結(jié)節(jié)大小和實(shí)性成分)和放射科醫(yī)師相比，基于影像組學(xué)預(yù)測侵襲性模型的AUC值顯然更高，可提供更好的診斷性能，可幫助臨床醫(yī)師在處理這類亞實(shí)性結(jié)節(jié)時(shí)作出決策。

肺癌篩查

肺部影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(Lung-RADS)是臨床常用的輔助LDCT肺癌篩查、指導(dǎo)標(biāo)準(zhǔn)化隨訪和管理決策的評分標(biāo)準(zhǔn)。Gu等通過學(xué)習(xí)曲線表明無論放射科醫(yī)生的分類，Lung-RADS均適用于LDCT篩查研究，在社區(qū)肺癌篩查項(xiàng)目中，普通放射科醫(yī)生可能表現(xiàn)得和胸部放射科醫(yī)生一樣好。Lung-RADS目前不包括與縱隔或肺門淋巴結(jié)(MH-LNs)腫大相關(guān)的任何尺寸標(biāo)準(zhǔn)。Seo等在223名初次LDCT有MH-LNs腫大(≥6 mm)的受試者的至少一年的隨訪研究中發(fā)現(xiàn)，淋巴結(jié)短軸長度是判斷MH-LNs是否為惡性的最重要因素，短軸長度至少為15 mm的孤立縱隔或肺門淋巴結(jié)腫大可能提示肺RADS評分為4X。其他特征(如形狀、支氣管炎、肺氣腫)需要進(jìn)一步研究以證實(shí)其相關(guān)性。實(shí)際臨床中Lung-RADS 4X分類讀者間差異很大，Lee等利用3D CNN模型鑒別毛刺征和支氣管充氣征，DL模型與經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)生在4X分型(毛刺征和支氣管充氣征)方面具有可比性，高特異性有助于減少不必要的侵入性檢查。

Lee等根據(jù)荷蘭-比利時(shí)肺癌篩查研究(NELSON)標(biāo)準(zhǔn)回顧性收集了120名在基線CT上有不確定結(jié)節(jié)的肺癌篩查參與者，并獲得隨訪LDCT，比較Lung-RADS、NELSON標(biāo)準(zhǔn)和放射科醫(yī)生確定結(jié)節(jié)生長和診斷敏感度及特異度，發(fā)現(xiàn)與放射科醫(yī)生的主觀評價(jià)相比，NELSON標(biāo)準(zhǔn)定義的結(jié)節(jié)生長具有更高的敏感度和更低的特異度，但放射科醫(yī)生的主觀評價(jià)在結(jié)節(jié)診斷上的敏感度明顯高于其他兩個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。除了對結(jié)節(jié)生長的敏感度較低外，放射科醫(yī)生的主觀評價(jià)可以在后續(xù)LDCT中敏感地識別肺癌。

語義特征在肺結(jié)節(jié)分類中的診斷價(jià)值可以通過惡性腫瘤的似然比(LR)來比較和理解，以幫助放射科醫(yī)生和提供者評估患者的肺癌風(fēng)險(xiǎn)。Wu等評估和比較一列定義明確的語義特征的惡性程度的LR，發(fā)現(xiàn)對惡性概率影響最大的語義特征是：“小于6 mm”，LR+為0.02(95%CI：0.01～0.09)，“邊緣光滑”，LR+為0.04(95%CI：0.01～0.09)；“毛刺”，LR+為28.7(95%CI：7.1～116.3)；“放射冠”，LR+為25.6(95%CI：3.5～187.5)；“侵犯胸膜或裂隙”LR+為18.4(95%CI：5.8～58.2)；“偽空化”LR+為12.3(95%CI：1.6～93.8)。標(biāo)準(zhǔn)化的語義特征LR庫可以幫助管理結(jié)節(jié)惡性風(fēng)險(xiǎn)和預(yù)測性建模。

以往研究證明在基線低劑量CT篩查上發(fā)現(xiàn)的平均直徑<10 mm，豆?fàn)?，橢圓形或半圓形(LOS)或三角形且邊緣光滑的胸膜下實(shí)性非鈣化結(jié)節(jié)(CP-NCN)不需要短期隨訪，建議進(jìn)行年度篩查。那么，在年度篩查中新發(fā)生的CP-NCN 是否適用相同的隨訪建議尚不可知。基于此，Ye等納入了在國際早期肺癌行動計(jì)劃年度篩查掃描中21個(gè)新發(fā)生的CP-NCN(肺癌)和西奈山早期肺和心臟行動計(jì)劃中56個(gè)新發(fā)生的CP-NCN(55個(gè)良性)，發(fā)現(xiàn)所有平均直徑小于10.0 mm、三角形或LOS形狀且邊緣光滑的CP-NCN 均為良性，建議進(jìn)行年度篩查，而不是立即采取進(jìn)一步檢查。

吸煙是肺癌的一個(gè)重要危險(xiǎn)因素。Vliegenthart等研究發(fā)現(xiàn)不同吸煙狀況者的肺結(jié)節(jié)影像學(xué)表現(xiàn)有顯著差異，不吸煙者肺結(jié)節(jié)的尺寸更小，非實(shí)性、不規(guī)則或不光滑結(jié)節(jié)比例更低，鈣化結(jié)節(jié)比例更高。這項(xiàng)研究優(yōu)化了從不吸煙人群中偶然發(fā)現(xiàn)的肺結(jié)節(jié)的處理，他們的結(jié)節(jié)通常偏向良性。

Chelala等對NLST進(jìn)行二次分析以確定肺癌篩查期間6～10 mm胸膜結(jié)節(jié)的惡性頻率，并使用與Lung-RADS 1.1的裂周結(jié)節(jié)等效的結(jié)節(jié)分類方案向下分類。這項(xiàng)研究表明，當(dāng)形態(tài)為良性時(shí)，6～10 mm的胸膜結(jié)節(jié)的惡性潛能較低。將目前對裂周結(jié)節(jié)的處理外推到胸膜結(jié)節(jié)，4.9%的患者使用Lung-RADS 1.1被降為2類。這將大大減少短期隨訪和假陽性結(jié)果。

肺癌相關(guān)

縱隔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移(MLN)的準(zhǔn)確評估對于治療決策至關(guān)重要。Zhu等在ⅠA期NSCLC隊(duì)列中比較了術(shù)前CT和FDG-PET預(yù)測MLN轉(zhuǎn)移的敏感度和特異度。在470名患者中，部分實(shí)性(n=63)、非實(shí)性(n=23)及最大直徑≤10 mm(n=47)或診斷為典型類癌(n=48)的實(shí)性NSCLC患者均未發(fā)生MLN轉(zhuǎn)移，其余297名11～30 mm實(shí)性NSCLC患者中，7名(2.4%)有MLN。使用CT最大短軸MLN直徑預(yù)測實(shí)體NSCLC中MLN的AUC為0.62，使用任何MLN中的最高SUVmax的AUC為0.58。預(yù)測11～30 mm實(shí)性NSCLC的MLN的最佳臨界值是CT最大短軸直徑≥18.9 mm和最高SUVmax≥11.7，二者各自的AUC、敏感度和特異度分別是0.62、14.3%、100%和0.58、14.3%、99.7%，未來研究應(yīng)著重提高敏感度。

目前指南對中央型肺癌的定義仍不明確，Kim等基于胸部CT的13種定義，對兩個(gè)回顧性隊(duì)列進(jìn)行了中央型肺癌與隱匿性淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的相關(guān)性評估。以病理N分期作為結(jié)局進(jìn)行單變量和多變量有序邏輯回歸分析。最終在不同觀察者間和數(shù)據(jù)集中確定了三個(gè)有較強(qiáng)穩(wěn)健性的定義：定義7(起源于中線的同心線，內(nèi)三分之一，內(nèi)側(cè)緣)，定義10(基于位置指數(shù)的內(nèi)三分之一，中心)，以及定義12(基于位置指數(shù)的內(nèi)三分之一，內(nèi)側(cè)緣)。然而，這三種定義的敏感度和陽性預(yù)測值均低于50%，需要一種預(yù)測模型來確保對隱匿性淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移識別的高敏感度。

大多數(shù)肺腺癌(ADC)都是混合的組織學(xué)類型，而且具有相同最主要組織學(xué)類型的肺腺癌的實(shí)際預(yù)后差異很大。Choi等在一項(xiàng)研究中確定了ADC的次要組織學(xué)類型對預(yù)后分層的價(jià)值。研究表明當(dāng)最主要組織學(xué)類型為中級別時(shí)，三個(gè)次要組織學(xué)亞型之間的生存曲線有顯著差異(P=0.004；低級別，貼壁型；中級別，腺泡型和乳頭狀型；高級別，微乳頭型和實(shí)體型)。次要組織學(xué)類型為高級別的復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)是低級別組的4.2%，此外，術(shù)前腫瘤的平掃CT值和SUVmax可用于預(yù)測非主要但高級別的組織學(xué)類型。這項(xiàng)研究提示我們預(yù)測腫瘤惡性程度和制定治療方法不應(yīng)僅依賴于最主要的組織學(xué)類型，次要組織學(xué)類型也可發(fā)揮意想不到的作用。

Koike等對507例確診為肺腺癌患者的術(shù)前薄層CT進(jìn)行回顧性分析，根據(jù)結(jié)節(jié)類型分為實(shí)性結(jié)節(jié)、部分實(shí)性結(jié)節(jié)、異質(zhì)性磨玻璃結(jié)節(jié)(GGN)和純GGN組。發(fā)現(xiàn)異質(zhì)性GGN均僅在術(shù)后ⅠA 期患者中發(fā)現(xiàn)，異質(zhì)性GGN組術(shù)后無原發(fā)性肺腺癌復(fù)發(fā)或死亡。與部分實(shí)性結(jié)節(jié)相比，異質(zhì)性GGN與更長的無病生存期(DFS)顯著相關(guān)(P=0.042)。然而異質(zhì)性GGN和部分實(shí)性結(jié)節(jié)的總生存期(P=0.139)沒有顯著差異?；贗ASLC/ATS/ERS肺Ad新分類的病理診斷可見異質(zhì)性GGN組浸潤性腺癌比例較低，微浸潤性腺癌和原位腺癌比例高于部分實(shí)性結(jié)節(jié)組。

Murota等探討原發(fā)性囊性空洞型肺癌(CCLC)的CT和FDG-PET表現(xiàn)，CCLC以腺癌(AD)最多見，尤以GGO和多房間隔多見。在實(shí)性病變中，多房和間隔的存在也同樣常見。AD在PET上的SUVmax明顯低于鱗癌(SCC)，但不同實(shí)體病變的SUVmax不同。這可能有助于鑒別組織學(xué)表現(xiàn)。

Hwang等利用5000張癌癥患者的胸部CT開發(fā)一種基于深度學(xué)習(xí)的計(jì)算機(jī)輔助檢測(CAD)系統(tǒng)以識別肺轉(zhuǎn)移。在初步評價(jià)中，與放射科醫(yī)生相比，CAD診斷肺轉(zhuǎn)移的敏感度(82% vs.92%，P<0.001)和PPV(25% vs. 38%，P<0.001)明顯低于放射科醫(yī)生。有趣的是，在CAD輔助下的第二次檢查中，放射科醫(yī)生多發(fā)現(xiàn)了64個(gè)結(jié)節(jié)，其中7個(gè)(11%)是真正的轉(zhuǎn)移。在CAD輔助下放射科醫(yī)生發(fā)現(xiàn)肺轉(zhuǎn)移的敏感度(95%)顯著提高(P=0.01)，而PPV下降(38%降至35%，P<0.001)?；谏疃葘W(xué)習(xí)的CAD可以在日常實(shí)踐中幫助放射科醫(yī)生發(fā)現(xiàn)可能忽視的肺轉(zhuǎn)移，這對臨床醫(yī)生完全切除肺轉(zhuǎn)移病灶十分重要。

光子計(jì)數(shù)探測器

Booij等評估臨床雙源光子計(jì)數(shù)檢測器(photon counting detector，PCD)CT在圖像質(zhì)量(IQ)和肺部結(jié)構(gòu)可視化方面的改善。與同一患者傳統(tǒng)能量積分檢測器(conventional energy-integrating detector，EID)CT圖像比較發(fā)現(xiàn)，PCD-CT獲得的胸部CT掃描圖像質(zhì)量評分較高，兩名觀察人員在PCD-CT上對最小的支氣管分區(qū)可見性評分更好。與EID-CT相比，PCD-CT可成為臨床無對比增強(qiáng)胸部CT檢查的首選，尤其適合小氣道疾病。Inoue等探討了PCD-CT診斷普通間質(zhì)性肺炎(UIP)的價(jià)值，相比于EID-CT，PCD-CT可提供更好的的圖像質(zhì)量，從而提高了讀者對網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)、馬賽克圖案和GGO的診斷信心，改善UIP的影像診斷。

Dunning等對比了傳統(tǒng)能量積分檢測器(EID-CT)和研究性全身PCD-CT在肺癌篩查中對結(jié)節(jié)體積定量的準(zhǔn)確性。二者分別在0.3、0.6和1.2 mGy三個(gè)劑量水平下，對附著在擬發(fā)現(xiàn)人胸部模型中16個(gè)低對比度和高對比度(630 HU和100 HU)、三種尺寸(直徑5、8和10 mm)以及兩種形狀(圓形和星形)的肺結(jié)節(jié)進(jìn)行掃描，使用半自動分割工具(MM Oncology，Siemens)測量所有結(jié)節(jié)的體積和每個(gè)圖像序列中的噪聲。結(jié)果顯示與EID-CT相比，PCD-CT在三個(gè)劑量水平下將圖像噪聲降低了36%、35% 和45%，同時(shí)在降低劑量的情況下保持了對結(jié)節(jié)體積測量的準(zhǔn)確性。這為低劑量肺癌篩查中結(jié)節(jié)體積的測量提供了一種新手段。

單能CT與雙能CT

Fang等評價(jià)了自適應(yīng)統(tǒng)計(jì)迭代重建-VEO(ASIR-V)算法在低輻射劑量下對能譜增強(qiáng)CT胸主動脈圖像質(zhì)量的影響。在70 keV單能量水平下，分別采用20%、40%、60%和80%迭代重建水平進(jìn)行CT重建。四組不同圖像重建組的胸主動脈圖像噪聲(SD)、SNR、CNR差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。20%、40%、60%和80%迭代重建水平各組胸主動脈SD分別(29.35±3.65)HU、(23.29±2.57)HU、(17.53±1.61)HU和(12.44±1.10)HU。60%和80% ASIR-V主觀評分分別為4.48±0.74和4.03±0.59，所有其他迭代重構(gòu)水平的主觀得分均在4.0分以下。對于胸主動脈血管疾病，能譜CT單能掃描結(jié)合60%迭代重建權(quán)重可顯著改善血管管腔的圖像質(zhì)量，為臨床應(yīng)用提供更有效的信息。

Martine等利用雙能CT(dual energy，DECT)評價(jià)系統(tǒng)性硬化病(systemic sclerosis,SSc)患者的肺灌注。101名SSc患者在第三代雙源CT系統(tǒng)(Force，Siemens Healthineers)上進(jìn)行掃描并重建了形態(tài)學(xué)和灌注圖像。隨后兩個(gè)月內(nèi)接受了肺功能檢查。結(jié)果顯示DECT在形態(tài)學(xué)方面可提供標(biāo)準(zhǔn)HRCT掃描的補(bǔ)充信息，同時(shí)可描述正?；蚍螌?shí)質(zhì)輕度浸潤的SSc患者的灌注變化。形態(tài)學(xué)和灌注之間具有臨床相關(guān)的互補(bǔ)性，表明雙能CT在患者管理中可發(fā)揮更大的作用。

Liedekerke等通過對比度增強(qiáng)雙能CT發(fā)現(xiàn)，與低劑量肺部CT掃描相比，DECT可提供COVID-19病灶中碘和水含量的更多信息，COVID-19患者的正常肺組織、毛玻璃樣混濁和實(shí)變存在不同濃度的碘和水，毛玻璃混濁和實(shí)變處的碘濃度與CT嚴(yán)重程度評分呈正相關(guān)。COVID-19主要表現(xiàn)不僅是肺炎，還有凝血障礙。Martine等提供了嚴(yán)重COVID-19感染患者住院后3個(gè)月可檢測到的肺血管異常的初步數(shù)據(jù)。他們對有呼吸道殘留癥狀的患者進(jìn)行?？齐S訪，共對55人進(jìn)行了DECT血管造影檢查，并重建了灌注圖像(肺PBV)。DECT顯示了5.4%的患者有非梗阻性近端血栓形成，65.5%的患者有灌注異常提示廣泛的微血管病變，灌注增加區(qū)域與殘留的肺炎異常相匹配。

肺動脈高壓(PH)是一種高發(fā)病率和高死亡率的疾病，臨床準(zhǔn)確診斷仍具有挑戰(zhàn)性。Gertz等納入162例經(jīng)右心導(dǎo)管(RHC)證實(shí)為符合Nice分類定義的不同病因的PH患者和20例侵入性檢查排除PH的患者，均在光譜檢測器CT(SDCT)上接受了CT肺動脈造影(CTPA)，根據(jù)碘含量自動分割正常肺區(qū)和灌注不良肺區(qū)，并進(jìn)行自動、虛擬的、非對比的肺氣腫量化。計(jì)算相應(yīng)體積、直方圖特征和SkewnessPerfDef -肺氣腫指數(shù)(δ指數(shù))，發(fā)現(xiàn)SDCT衍生的肺灌注圖和肺實(shí)質(zhì)特征自動化分析有助于PH的診斷，還允許對PH亞型進(jìn)行自動化的、獨(dú)立于讀者的分類，并為非侵入性嚴(yán)重程度預(yù)測產(chǎn)生超出既定標(biāo)志物的額外價(jià)值，特別是在毛細(xì)血管前PH的范圍內(nèi)。

慢性阻塞性肺疾病

Ezponda等納入220名慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者作為病例組，并按年齡、性別、BMI和體表面積(BSA)匹配的58名患者作為對照組，在低劑量胸部CT測量了兩組的腰大肌密度(PsD)，發(fā)現(xiàn)病例組的PsD低于對照組(40.5 vs. 42.5，P=0.045)，Cox比例風(fēng)險(xiǎn)分析顯示年齡和CT評估的PsD是與全因死亡率獨(dú)立相關(guān)的變量。這表明輕度至重度氣流受限的COPD患者，可以將腰大肌密度作為胸部常規(guī)CT掃描測量的目標(biāo)，為臨床醫(yī)生提供重要的COPD預(yù)后信息。Nam等利用CXR和簡單的臨床信息，開發(fā)并驗(yàn)證了一種基于深度學(xué)習(xí)的COPD患者生存預(yù)測模型(DLSP)。DLSP預(yù)測COPD患者5年生存率AUC為0.710～0.814，在三個(gè)外部驗(yàn)證隊(duì)列中均顯著高于FEV1、年齡、BMI和COPD特異性臨床指標(biāo)(BODE、CAT和SGRQ)。

Wada等對1周內(nèi)接受肺功能測試(PFTs)的COPD患者進(jìn)行了吸氣和呼氣CT檢查，測量了左右膈腳在腸系膜上動脈口水平的短軸、長軸和橫截面積(CSA)，并測定呼吸引起的膈腳大小變化率(ROCC)。結(jié)果顯示雙側(cè)膈腳的短軸和CSA越小，ROCC越大，PFTs結(jié)果越好，提示膈腳可作為COPD的一項(xiàng)生物標(biāo)志物，用胸部CT檢查COPD患者的支氣管和肺部病變時(shí)，可通過測量膈腳以評估肺功能。

COPD亞型與處方藥之間的關(guān)系尚不明確，對患者的治療處方主要是基于患者當(dāng)前癥狀、先前處方結(jié)果的患者狀態(tài)以及呼吸內(nèi)科醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)。Yang等在一項(xiàng)初步研究中利用胸部CT圖像和肺功能測試建立COPD患者用藥預(yù)測模型。他們獲取2000名COPD患者的處方藥信息、肺功能檢查結(jié)果(如DLCO、FEV1 、TV、TLC等)和胸部CT數(shù)據(jù)(如肺氣腫指數(shù)、氣道厚度、氣道長血管、體積、胸大肌體積等)，并進(jìn)行預(yù)處理轉(zhuǎn)換為時(shí)間序列數(shù)據(jù)，基于CNN-LSTM開發(fā)了用于預(yù)測指導(dǎo)患者用藥的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。模型的平均準(zhǔn)確率和損失值分別為0.8523和0.1536。在進(jìn)一步研究中提供更大、更密集的數(shù)據(jù)時(shí)，模型預(yù)測的性能可能會顯示出更好的結(jié)果，未來有望準(zhǔn)確指導(dǎo)患者當(dāng)前狀態(tài)應(yīng)該服用什么藥物。

Choi等在一項(xiàng)包含健康人、哮喘、COPD和IPF的人群中，基于定量計(jì)算機(jī)斷層掃描(QCT)探討了環(huán)境顆粒物(PM)暴露對肺結(jié)構(gòu)和功能改變的影響。最高暴露組全肺高衰減面積百分比(HAA%)顯著升高，局部肺平均擴(kuò)張(J)顯著降低(P<0.05)，歸一化氣道直徑、多區(qū)域氣道截面圓度和歸一化壁厚明顯小于最小暴露組(P<0.05)。在每種疾病類型中，PM暴露與多種QCT特征之間也發(fā)現(xiàn)了顯著的相關(guān)性。

肺彌漫性疾病

間質(zhì)性肺病(ILD)是抗合成酶綜合征(ASyS)發(fā)病率和死亡率的主要決定因素。Wu等回顧性分析了47例ASyS-ILD患者的CT演變以及與血清學(xué)生物標(biāo)志物和預(yù)后的關(guān)系。31名患者有抗Jo1抗體，而16名患者沒有，影像學(xué)類型和抗體類型之間沒有顯著相關(guān)性。最常見的初始影像學(xué)模式是非特異性間質(zhì)性肺炎(NSIP)和機(jī)化性肺炎(OP)。在46個(gè)月的中位隨訪時(shí)間內(nèi)，半數(shù)患者出現(xiàn)了ILD模式。最常見的模式變化是從OP、NSIP-OP重疊到纖維化NSIP。纖維化NSIP或常見間質(zhì)性肺炎(UIP)模式通常不會進(jìn)一步發(fā)展或演變。初次CT時(shí)GGO占優(yōu)勢模式與生存率增加相關(guān)。

特發(fā)性肺纖維化(IPF)是常見的間質(zhì)性肺炎(UIP)類型。胸膜下纖維化伴結(jié)構(gòu)扭曲是UIP的特征性組織學(xué)表現(xiàn)。YASUDA等納入首次就診并連續(xù)接受三次年度CT掃描的IPF患者，采用Ziostant2軟件(Ziosoft，Inc.)對初始和隨訪CT圖像進(jìn)行變形配準(zhǔn)，計(jì)算肺血管和周圍支氣管的三維平均位移(3D-AD)。結(jié)果顯示通過連續(xù)CT圖像的可變形配準(zhǔn)的3D-AD彩色圖可以幫助可視化IPF患者肺部結(jié)構(gòu)扭曲的進(jìn)展。

Nagatani等通過動態(tài)通氣計(jì)算機(jī)斷層掃描(DVCT)分析了特發(fā)性肺纖維化/普通性間質(zhì)性肺炎(IPF/UIP)患者峰周吸氣期整體肺容積變化與用力肺活量百分比(%FVC)的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)吸氣持續(xù)時(shí)間相對較短，吸氣峰期變化與%FVC呈正相關(guān)，反映了胸膜下纖維化及其進(jìn)展與IPF/UIP的%FVC降低平行。

Iwasawa等評估超高分辨率計(jì)算機(jī)斷層掃描(U-HRCT)對纖維化過敏性肺炎(fHP)的診斷性能，與傳統(tǒng)正常分辨率模擬(NR-sim)圖像相比，U-HRCT 整體圖像質(zhì)量優(yōu)于 NR-sim 圖像質(zhì)量，可顯示支氣管擴(kuò)張肺段的中位數(shù)明顯更高。fHP診斷的AUC從 NR-sim圖像中的0.692顯著增加到U-HRCT圖像中的0.794。U-HRCT可以清晰地顯示外周支氣管擴(kuò)張，提高傳統(tǒng)CT對纖維化過敏性肺炎的診斷性能。

Zhao等探討了深度學(xué)習(xí)重建改善間質(zhì)性肺病(ILD)圖像質(zhì)量同時(shí)降低輻射劑量的可行性。前瞻性納入50例ILD患者行HRCT和LDCT掃描，HRCT圖像采用AIDR3D標(biāo)準(zhǔn)重建，LDCT圖像采用Advanced Intelligence Clear-IQ Engine(AiCE)、肺/骨、輕度/標(biāo)準(zhǔn)/強(qiáng)設(shè)定重建。結(jié)果顯示LDCT的平均輻射劑量減少到HRCT的1/3。低劑量掃描所有重建圖像的圖像噪聲約為HRCT的33.4%～91.5%， SNR提高到后者的1.1～3倍(P<0.0001)。在所有重建的 LDCT 圖像和 HRCT 圖像之間，整體圖像質(zhì)量、條紋偽影、正常特征(裂隙、近端支氣管和血管、外周支氣管和血管、胸膜下血管)和異常特征(網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)、支氣管擴(kuò)張和支氣管擴(kuò)張)的可視化方面無顯著差異。AiCE(肺，強(qiáng)設(shè)置)有望成為未來ILD患者LDCT掃描的首選重建方案。

彌漫性肺淋巴管瘤病(DPL)是一種罕見的胸部先天性淋巴管發(fā)育畸形。Qi等回顧性分析了38名經(jīng)手術(shù)證實(shí)為DPL的患者的胸部CT，旨在提高放射科醫(yī)師對DPL的診斷和鑒別。所有患者均出現(xiàn)縱隔溺水征(MDS)，典型影像學(xué)表現(xiàn)為縱隔全區(qū)域彌漫均勻(32/38，84%)或不均勻(16%)水樣或粘液密度(32/38，84%)，無氣管和大血管移位和變形。MDS是DPL的重要表現(xiàn)之一，對肺間質(zhì)增厚和乳糜胸的早期診斷具有重要意義。MSCT淋巴管造影顯示沿縱隔、雙側(cè)肺門和支氣管血管束分布的對比劑(超液體碘油)廣泛沉積和滲漏，提示淋巴管生成、淋巴管擴(kuò)張和反流。其他伴隨發(fā)現(xiàn)包括胸導(dǎo)管(100%)和右側(cè)淋巴管阻塞(12/38，32%)、支氣管縱隔干擴(kuò)張(6/38，16%)、支氣管血管束和小葉間隔增厚(35/38，92%)、彌漫性不均勻 GGO (35/38，92%)、乳糜胸或胸膜外軟組織增厚(30/38，79%)以及腹部和骨骼中的異常淋巴管(9/38，24%)。

暗場X射線成像

Gassert等納入40例無肺部疾病史且胸部CT掃描肺部表現(xiàn)正常的受試者，使用新型臨床X線暗場模型進(jìn)行成像，同時(shí)獲取常規(guī)胸片和暗場胸片。他們發(fā)現(xiàn)通氣良好的肺組織發(fā)出強(qiáng)烈信號，而周圍的骨組織和軟組織則很低或沒有信號。肺組織暗場信號平均為2.53±0.44 /m。暗場總信號與肺泡數(shù)量呈極顯著相關(guān)(r=0.61，P<0.001)，與性別、年齡、體重、身高無關(guān)。因此定量暗場系數(shù)可以作為一種新型影像學(xué)生物標(biāo)志物，用于肺功能的診斷評估。這是首次描述健康受試者X射線暗場圖像的定性和定量特征，可能會提高現(xiàn)有的肺部成像技術(shù)以實(shí)現(xiàn)肺部疾病的早期診斷，為今后的研究提供參考。

胸部磁共振成像

目前胸部檢查的主要手段仍舊是X線片和CT，但磁共振具有無輻射、多序列多參數(shù)、良好的軟組織分辨力、功能學(xué)成像等優(yōu)點(diǎn)，隨著技術(shù)不斷發(fā)展應(yīng)用前景十分廣闊。與標(biāo)準(zhǔn)或低劑量CT相比，肺MR超短回波時(shí)間成像(UTE)已被用于結(jié)節(jié)檢測或結(jié)節(jié)亞型分類。然而，尚未明確UTE肺MRI在Lung-RADS評估中的能力。Ohno等進(jìn)行的一項(xiàng)研究表明UTE肺MRI與標(biāo)準(zhǔn)或減少劑量薄層CT在結(jié)節(jié)檢測和Lung-RADS分級評估方面具有相當(dāng)?shù)哪芰Αhang等同樣以胸部標(biāo)準(zhǔn)劑量CT作為參考標(biāo)準(zhǔn)，調(diào)查了自由呼吸徑向3D脂肪抑制T1加權(quán)梯度回波(r-VIBE)序列掃描檢測肺部病變并顯示病變輪廓的價(jià)值。r-VIBE序列能正確檢測到94.8%的肺結(jié)節(jié)，在評估分葉、毛刺、血管集聚、氣泡樣衰減、空化和縱隔淋巴結(jié)腫大時(shí)的敏感度為81.8%、93.3%、71.4%、81.8%、100%和88.2%，與標(biāo)準(zhǔn)劑量CT的一致性顯著(0.605≤K≤1.000，P<0.0001)。

Yang等應(yīng)用血氧水平依賴磁共振成像(BOLD MRI)評估了15名Ⅰ～Ⅲ期NSCLC患者因不能手術(shù)而接受立體定向身體放射治療(SBRT)前后腫瘤氧合的變化。所有BOLD MRI在Philips Ingenia CX3T掃描儀上使用動態(tài)T2*映射序列和全身dStream線圈采集。結(jié)果發(fā)現(xiàn)SBRT導(dǎo)致非小細(xì)胞肺癌病灶的BOLD反應(yīng)顯著降低(-5.9±0.1%，P=0.03)。治療誘導(dǎo)的腫瘤氧合變化與治療前BOLD反應(yīng)水平密切相關(guān)(r=-0.74)。BOLD MRI可檢測到治療后腫瘤氧合的增加，這種反應(yīng)是腫瘤特異性的，在治療前缺氧的病變中更為明顯。它也發(fā)生在輻射引起的水腫和任何實(shí)質(zhì)性的腫瘤灌注或通透性改變之前。這項(xiàng)研究結(jié)果證明了BOLD MRI監(jiān)測NSCLC患者對放療早期反應(yīng)的可行性，并提示其可能比DWI和動態(tài)對比增強(qiáng)MRI更敏感。

4D血流MRI是研究血流動力學(xué)的新技術(shù)。β受體阻滯劑(BB)治療二葉式主動脈瓣(BAV)的益處尚未在臨床試驗(yàn)中得到證實(shí)。Pathrose等使用4D血流MRI技術(shù)在一項(xiàng)縱向研究中發(fā)現(xiàn)BAV患者的主動脈血流動力學(xué)在開始BB治療后并沒有發(fā)生顯著改變，BB對BAV患者的益處需進(jìn)一步研究。

Mazzaro等探討了基于傅立葉分解MRI(FD-MRI)的肺灌注圖對囊性纖維化(CF)患者呼吸道惡化(RTE)的診斷價(jià)值，研究顯示FD-MRI灌注圖評分具有良好的重復(fù)性，可有效區(qū)分呼吸道惡化的CF患者。它在檢測治療后的變化方面也很有用，證明與肺活量測定參數(shù)有良好的相關(guān)性，提供功能信息，避免了對比劑和電離輻射。

胸部血管

非動脈粥樣硬化性非動脈瘤性主動脈血栓(NANAAT)是必須認(rèn)識到的重要影像學(xué)診斷。Marquis等回顧了28名NANAAT患者的臨床和影像資料，發(fā)現(xiàn)50%的NANAAT患者存在高凝狀態(tài)，NANAAT最常見于胸降主動脈，但22%的患者在升主動脈中發(fā)現(xiàn)。在藥物治療失敗或需要血管內(nèi)或開放性手術(shù)治療的患者中，12/13(92%)有帶蒂外觀，表明這種結(jié)構(gòu)可能需要更積極的治療。

肺動脈高壓(PH)是一種異質(zhì)性、無法治愈的疾病，未經(jīng)治療的生存率低于大多數(shù)癌癥。PH中CT肺實(shí)質(zhì)疾病模式的預(yù)后意義尚不清楚。Dwivedi等納入了335例特發(fā)性肺動脈高壓(IPAH)和325例繼發(fā)于慢性肺部疾病的肺動脈高壓(PH-CLD)患者，發(fā)現(xiàn)蜂窩狀(HR 2.79)、纖維化(HR 2.38)、肺氣腫(HR 2.09)和肺氣腫合并纖維化(CPFE，HR 2.20)是死亡率升高的顯著不良預(yù)測因子(P<0.001)，纖維化和肺氣腫的預(yù)后影像與其嚴(yán)重程度成比例。而磨玻璃、小葉中心磨玻璃是顯著的保護(hù)因子。