“电脑可以识别放射科医生不能识别的微小的图像差异。”
CT图像结合了多种从不同角度拍摄的x射线图像。而低剂量CT则结合较少的图像。低剂量CT合并后的结果不如前者清晰粗，故需要结合其他诊断，例如血凝。但低剂量CT的图像对于诊断肺部结节已经足适当考虑NLST的结果。但他认为，由于不同人群的发病率和风险不同，等到筛查试验完成后再在欧洲实施肺癌筛查才是明智的。
测试结果的解读
一个成功的筛查最终依赖一流的结果解读。佛罗里达州坦帕市Moffitt癌症中心的癌症成像主席Robert Gillies说，目前的解释方法，无论对结节采取何种分类，均不能从CT图像获得足够的信息。Gillies希望能依靠更成熟的软件，将CT假阳性率减半。放射科医生通过判断该结节是否是钙化的来判断结节良性与否。除此之外，判断指标还包括结节的大小，位置和其他一些功能。
为了方便扫描结果的解读，Gillies开发了一个名为Radiomics的软件，它的分析是基于对患有肺和头颈部癌症的人CT扫描的400个定量特性。Gillies表示，根据Radiomics判断的因素特性，如形状和结构，可以显著提高辨别是否为恶性结节的能力。“电脑可以找出这些图像中放射科医生看不到的的细微差异”，Gillies说。他的团队已经使用软件来分析现有的结果是已知的数据。在NLST数据库上运行的回顾性研究中，例如，使用软件预测哪些病人得了癌症，准确率高达79%5。
Gillies的团队今年被佛罗里达州授予160万美元用以建立肺癌筛查基础设施项目，其中基础设施包含自动图像分析仪。该项目开始于今年7月。Gillies表示，重要的是要扩大筛查项目，让尽可能多的人被检查。然而尽管NLST中成千上万的病人为他的团队提供大量的数据，但是当进展到模型预测时，Gillies表示，实际上并没有那么多的信息可以处理。因为自动分析只有在获得更多的数据时才能分析更准确，Gillies希望各州和其他国家开发一个数据库
，让来自世界各地的研究人员资源共享。可以在一个好的模型的基础上进行构建，这就是被美国放射学院称为Lung-RADS的系统。虽然目前它作为质量保证工具来标准化筛选结果的报告，Lung-RADS终有一天可以整合Gillies团队的复杂的自动化分析。Gillies正致力于扩大佛罗里达的项目，作为测试平台，但这样一个系统的更广泛应用还依赖医疗保险的支持。
Radiomics软件从电脑断层扫描提取额外的数据，以帮助医生诊断肺肿瘤（上图显示的是6人的2D扫描结果，被用来构建3D图像，如图绿色示）
生物标志物Bonanza
目前还可以在不使用CT扫描的情况下做肺癌筛查。替代的方法可以降低检查成本、提高安全性，包括血液分析和呼吸生物标志物检测，并可以在癌症患者的鼻腔中检测突变。研究人员正在利用这样的筛查技术开发一些较小的筛查试验。例如，AvrumSpira，马萨诸塞州波士顿大学医学院的一位肺脏学家和计算生物医学主任，正在寻找气道中细胞的基因表达模式，这样就可以用刷子取样，这是一个比肺活检更安全的筛查方式。在上呼吸道系统的基因表达上有许多变化与肺癌有关6，但是他们的猜想尚未得到证实。临床试验将通过把这些标记物添加到基于图像的病人检查中以证实这些猜想
Sam Hanash，是一名休斯顿的德州大学安德森癌症中心专攻早期癌
3-2肺癌筛查 来自淘豆网m.daumloan.com转载请标明出处.
