20xx年醫(yī)學專題—如何在肺內占位性病變中發(fā)現肺癌(編輯修改稿)
2025-11-17 22:21 本頁面
【文章內容簡介】 膈神經有無受累。第十二 頁 ，共四十一 頁 。中央型肺癌 (f232。i 225。i)的影像學表現直接 (zh237。jiē)征象：肺門腫塊間接征象：背肺門側 阻塞性肺炎第十三 頁 ，共四十一 頁 。阻塞性肺不張 左上葉中央 (zhōngyāng)型肺癌新月 (xīnyu232。)征： 左上葉肺不張左上葉肺不張 (向前、向內、向下移向前、向內、向下移 )，下葉代償性氣腫向后，下葉代償性氣腫向后上膨脹，正位胸片見不張肺的上外方呈透亮影上膨脹，正位胸片見不張肺的上外方呈透亮影 .第十四 頁 ，共四十一 頁 。阻塞性肺不張 左上葉中央 (zhōngyāng)型肺癌第十五 頁 ，共四十一 頁 。應注重對支氣管形態(tài) (x237。ngt224。i)的觀察肺癌常侵犯氣道，顯示 (xiǎnsh236。)氣道變化是最有診斷價值的征象n 支氣管突然截斷n 支氣管壁局限性增厚第十六 頁 ，共四十一 頁 。肺鱗癌：右上葉后段支氣管截斷，周邊 (zhōu biān)環(huán)繞腫塊， SSD示支氣管不均勻性狹窄截斷，仿真支氣管鏡顯示氣道腔內狹窄第十七 頁 ，共四十一 頁 。腫瘤沿一側管壁不均勻 (jūnyn)性生長第十八 頁 ，共四十一 頁 。2024年 1月，我們回顧性地收集 2024年 1月至 12月連續(xù) SPN病例 352例作為訓練集，利用 (l236。y242。ng)Bayes分析法從訓練集中求出惡性 SPN的驗前比及各臨床和 CT指標的似然比，以此計算每個 SPN的惡性概率，以 50%為界判別良惡性，前瞻性地檢驗 Bayes分析在 132例 SPN測試集樣本中的診斷效能與預測概率精度，并與常規(guī)診斷方法比較。 周圍型肺癌 (f232。i 225。i)的影像學表現第十九 頁 ，共四十一 頁 。周圍型肺癌 (f232。i 225。i)的影像學表現Bayes分析顯示： 空泡征、短毛刺、深分葉、非實性結節(jié)、強化 (qi225。nghu224。)值20～ 59Hu等特征較能提示惡性診斷。周圍型肺癌形態(tài)學征象臨床病例對照研究亦顯示n 空泡征、短毛刺、非實性結節(jié)與肺癌生物學行為存在相關性，是惡性結節(jié)較為特征的表現。n 胸膜凹陷征、支氣管征與血管聚集征雖然與肺癌生物學行為暫未見明確相關性，但因為其在惡性結節(jié)中發(fā)生率均高于 80%，一旦出現要引起警惕。陳偉 ,等 .基于 Bayes理論的計算機輔助診斷系統(tǒng)在孤立性肺結節(jié) (ji233。 ji233。)CT診斷中的應用 .第三軍醫(yī)大學學報 ,2024, 20 (10):18891892陳偉 ,等
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