简介：摘要目的探讨CT特征预测胸膜下临床ⅠA期周围型肺腺癌脏层胸膜侵犯（VPI）的价值。方法回顾性分析2015年1月至2021年11月于海军军医大学长征医院诊断为胸膜下临床ⅠA期周围型肺腺癌274例患者的CT征象。按照6∶4的比例，将2015年1月至2019年8月收集的164例患者作为训练组，将2019年8月至2021年11月收集的110例患者作为验证组。定量测量肿瘤最大径、实性成分最大径、病灶与胸膜间最小距离，计算实性成分占比；并分析肿瘤的CT征象，如肿瘤与胸膜的关系分型、是否存在桥征、病灶的位置、密度类型、形状、边缘、边界等。采用单因素分析找出与VPI相关的变量，再进行多因素logistic回归分析，明确VPI的独立危险因素，建立二元logistic回归模型。在训练组和验证组中使用受试者操作特征曲线评估模型的预测效能。结果274例肺腺癌中有VPI 121例，无VPI 153例。训练组中有VPI 79例、无VPI 85例。单因素分析发现训练组中实性成分最大径、实性成分占比、密度类型、毛刺征、血管集束征、肿瘤与胸膜关系、桥征在有VPI与无VPI肺腺癌患者间差异有统计学意义（P<0.05）。多因素logistic回归分析发现训练组中肿瘤与胸膜关系［以Ⅰ型为参照，Ⅱ型（OR=6.662，95%CI 2.364~18.571，P<0.001），Ⅲ型（OR=34.488，95%CI 8.923~133.294，P<0.001）］及血管集束征（OR=4.257，95%CI 1.334~13.581，P=0.014）是VPI的独立危险因素。以0.504为训练组logistic回归模型的最佳截断值，其预测VPI的灵敏度为62.03%、特异度为89.41%，曲线下面积为0.826。该模型在验证组中以0.449为最佳截断值，其预测VPI的灵敏度为92.86%、特异度为47.06%，曲线下面积为0.713。结论CT特征中肿瘤与胸膜关系、血管集束征有助于鉴别胸膜下的临床ⅠA期周围型肺腺癌是否发生VPI。

简介：摘要影像科作为医院最大的平台科室，面对新型冠状病毒肺炎，众多非传染病专科医院影像科在疫情防控中面对很多新的问题和挑战，如何快速、合理、有效地实现新型冠状肺炎防控工作的转型是目前的首要任务。本文基于目前国内多数公立医院的现状，初步介绍面对疫情影像科室工作模式的转变，以期对类似情况单位有所帮助。

简介：摘要2019年12月，新型冠状病毒肺炎在中国爆发，疫情迅速以武汉市为中心蔓延至全国和境外。影像科作为疫情防控一线科室，在肺炎筛查和分流、影像诊断与鉴别、疗效评估和随访、工作流程和管理、人员管控和排班乃至科室感染防控能力等诸多方面都面临考验。面对突发疫情，如何迅速响应和正确决策，有许多值得讨论和思考的问题。

简介：摘要新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情暴发以来，作为全球突发重大公共卫生事件，受检者骤然增多、影像学数据海量增长，均给一线的医务工作者带来了巨大的压力。此时，快速、精准的影像诊断显得尤为重要，这是疫情成功防控的重要环节，同时也面临着严峻的挑战。COVID-19影像人工智能产品的及时研发在提高诊疗效率方面发挥了重要的作用，但也显现出了我国人工智产品研发过程中亟需解决的共性问题，需要引起政府及业界的重视，以加速产业的健康发展。