上海长征医院刘士远教授团队创建精 准预测慢性阻塞性肺疾病影像新方法

2024年2月，海军军医大学第二附属医院(上海长征医院)放射诊断科刘士远教授团队在Military Medical Research(影响因子：21.1.中科院TOP一区)在线发表题为“CT whole lung radiomic nomogram: a potential biomarker for lung function evaluation and identification of COPD”的论文。该研究创建一种利用全肺影像组学精 准预测慢性阻塞性肺疾病(COPD)的新方法：基于胸部CT平扫图像联合临床基本特征，达到高 效预测COPD的效能。

放射诊断科周陶胡硕士研究生为本文第 一作者，周秀秀主治医生为本文共同第 一作者，范丽教授为本文通讯作者。

慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease，COPD)是全 球第3大致死原因，是《健康中国2030行动计划》重点防治疾病之一，它是一种以持续气流受限为特征的慢性炎症性疾病，我国40岁以上人群的慢阻肺发病率为13.7%。临床诊断和评估COPD的金标准是肺功能检测，但肺功能检测目前在我国尚没有广泛用于COPD的筛查，导致许多人早期诊断不足，贻误诊断和早期治疗。

相比之下，随着居民健康意识的提升及大规模肺癌筛查的普及，胸部CT的普及率更高。影像组学(radiomics)技术是一种新的医学影像分析方法，为高通量地从医学影像图像中提取并分析大量定量特征，实现病灶分割、特征提取与模型建立，凭借对海量影像数据信息进行更深层次的挖掘、预测和分析,辅助医师做出更准确的诊断。影像组学技术的不断发展，为医学影像辅助诊疗和疾病预测、预后带来了新的机遇和挑战，通过从不同模态的医学影像定量提取代表性的影像特征,将医学影像转化为可挖掘的数字信息，利用算法进行分析处理,并将其与临床特征进行对比、分析、建模，从而实现病变诊断和预测等。

本研究基于深度学习全自动分割模型，首 次使用全肺影像组学特征联合临床变量，开发出一种精 准预测COPD的研究方法，并应用诺莫图清晰显示COPD的患病概率，研究发现联合临床信息和全肺影像组学特征的联合模型在内部验证集和外部验证集中均具有诊断效能，ROC曲线下面积(AUC)分别为0.873和0.853.灵敏度分别为81.8%及88.5%。诺莫图的构建能将复杂的医学图像和数据以直观的方式清晰呈现出来，帮助医生快速识别疾病特征和异常变化，从而提高诊断准确性和效率。

影像组学及人工智能在COPD的诊断、分级、治疗和预后评估中具有广泛的应用前景。它不仅可以提高诊断的准确性和效率，还能为医生提供早期预警和干预措施，从而更好地管理患者的病情，具有很好的转化应用前景。

刘士远教授团队长期致力于胸部重大慢病的检出、诊断、分级、预后及疗效评价等临床关键问题；创新性应用了影像组学和人工智能技术开展了胸部重大疾病临床诊疗路径全流程的系列研究，获批了科技部重点研发计划、国家自然科学基金重点项目、国家自然科学基金面上项目等多项国 家级项目，获上海市科技进步一等奖，牵头制定多部行业指南和专家共识，引领医学影像学人工智能的转化应用。牵头组织和起草了以《慢性阻塞性肺疾病胸部CT检查及评价中国专家共识》为代表的11项胸部AI相关的专家共识和团体标准，牵头创建了国家卫健委能力建设和继续教育中心放射影像COPD标准化影像数据库，完成了30余家单位参与共建的标准化CT和X线数据库，为COPD的智能化研究奠定了夯实的基础。

作者介绍

学科带头人：刘士远

放射诊断科主任

主任医师、教授，博士生(后)导师

全军肺癌专病中心主任

获评上海市领军人才、优 秀学科带头人、21世纪优 秀人才，上海市拥军爱民先进个人，入选第二届“国之名医·优 秀风范”，黄浦区人大代表。担任亚 洲胸部放射学会主席，中华医学会放射学分会主任委员，中国医师协会放射医师分会副会长，中国医学影像AI产学研用创新联盟理事长，第二届中国DICOM标准委员会副主任委员等，兼任《中华放射学杂志》等七本国内核心期刊副总编。

擅长胸部疾病特别是肺癌和慢性阻塞性肺疾病影像学筛查和早期诊断，引领中国医学影像人工智能融合发展。以课题第 一负责人获国家自然科学基金重点项目2项，科技部重点研发项目2项等40余项9000余万元科研资助，以第 一或通讯作者在Nature review oncology、Radiology等国内外专业杂志发表学术论著400余篇，SCI收录80余篇。

获得上海市科技进步奖一等奖以及省部级二等以上科技奖8项，获批国家发明专利授权及软件著作权19项;牵头形成团体标准和国家标准7项、专家共识15项，发表述评类引领性文章19篇;主编全国本科生规划教材2部，主编及副主编其他教材9部，主编各类学术专著12部，副主编2部;主译专著4部，主审专著8部，参编专著13部;获第五届政府出版奖以及首届解 放军出版奖。

通讯作者：范丽

放射诊断科副主任

副主任医师、副教授、博士生(后)导师

美国凯斯西储大学、美国放射病理研究所访问学者;荣获上海市卫生系统青年人才荣誉奖“银蛇奖”二等奖、中华医学会放射学分会杰出青年奖，入选中青年影像医师攀登计划、上海市浦江人才计划和 “人民好医生•青年典范”；担任亚 洲胸部放射学会执行委员、中华医学会放射学分会青年学组副组长、中华医学会放射学分会心胸学组组员、中华医学会放射学分会大数据和科学研究工作组副组长、上海市医学会放射学分会委员兼心胸学组组长等。享受军队优 秀专业技术人才岗位津贴。

围绕胸部重大慢病早筛早诊、智能影像及数据库建设，以通讯或第 一作者在 Radiology,Military Medical Research，Lung cancer及European Radiology等权 威期刊发表SCI论文50篇，相关成果被写入4部国际指南;作为执笔人或参与在《中华放射学杂志》发表10篇专家共识、团体标准2项;主持科技部重点研发计划课题、国家自然科学基金面上项目等科研课题10项，，申请及授权发明专利15项，主译专著、副主编/参编中英文专著及教材 12部，担任Chinese Journal of Academic Radiology编委;获上海市科技进步奖一等奖。

第 一作者：周陶胡

放射诊断科硕士研究生

研究方向为胸部疾病影像诊断、人工智能，以第 一(含共同)发表SCI论文四篇(IF>20一篇)，北大核心2篇，参与发表中英文文章7篇，申请国家发明专利2项。参与国家卫健委项目《慢性阻塞性肺疾病的CT标准化数据库构建》及国家重点研发计划《老年心肺功能减退及相关疾病预警、分层、干预的临床影像技术集成与多中心数据库构建》。

共同第 一作者：周秀秀

放射诊断科主治医师

研究方向为胸部疾病影像诊断，主要聚焦于慢阻肺诊断研究;主持校级课题一项。以第 一作者和共同第 一作者发表学术论文12篇(SCI 6篇)，参编专著1部，申请国家发明专利5项、实用新型1项，计算机软著4项。担任上海市医学会放射科专科分会第十一届委员会对比剂学组委员。