（1）课题来源与背景 本项目于2021年列入齐齐哈尔市科学技术局联合引导项目，项目编号LHYD-2021065 （2）研究目的与意义 研究目的：肺结节是指肺内单发的圆形或类圆形致密影,而不伴有肺不张及纵隔的病变，相关数据表示：肺内结节40%为恶性肿瘤,50%为肉芽肿性病变，早期诊断结节良恶性,对患者的治疗具有十分重要的临床意义。同时CT 检出肺结节的准确度较高，能将疾病细节清晰显示出，但 CT检查辐射剂量相对较高，容易对机体产生不利影响。 本研究256iCT低剂量扫描联合Lung Nodule Assessment软件分析技术可以清晰的观察结节形态特征，其对肺结节真伪的鉴别效果良好，具有自动识别肺内可疑病变的功能，能快速测定肺结节的容积和密度值分布， 有助于区分良恶性肿瘤，并建立有效的随访时间。 研究意义：本文采用256iCT低剂量扫描联合Lung Nodule Assessment软件分析技术可以有效减轻辐射对人体的伤害，提高患者生活质量，同时不仅可以提高肺内小结节的检出率，为肺结节提高更多有用的信息，还能降低早期肺癌的假阴性和良性结节的假阳性，防止错过最佳手术时机。另一方面，本研究可以提高肺结节的早期良恶性诊断率,使其尽早治疗,提高生存期和生存质量,使患者为家庭、为社会创造更大的价值。 (3)主要论点与论据 Lung Nodule Assessment软件分析技术是一种智能化的影像学分析技术，联合256iCT低剂量扫描技术，可自动识别肺内可疑病变，并可有效处理伪影，提高结节形态特征清晰度，同时可快速测定结节容积和密度，有助于区分良恶性病变，为临床诊疗提供可靠的参考资料。肺结核临床研究相关报道显示，上述联合方案，可有效提升诊断效果，诊断灵敏度和特异度提升显著，有助于降低肺结节鉴别诊断准确性。本次研究也发现，256iCT低剂量扫描联合该分析技术可有效提高肺结节的诊断准确率，可有效降低早期肺癌的假阴性和假阳性，临床早期诊断、治疗及随访提供有效的理论依据，该诊断方法值得推广借鉴。

齐齐哈尔医学院附属第三医院

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