随着近年来引入用于肺癌筛查低剂量计算机断层扫描的，持久性结节在高度关联都起到了重要的作用与肺腺癌。根据国际协会，这一新分类针对腺癌范围内的这些新的侵袭程度概念，如非典型腺瘤性增生，原位腺癌，微创腺癌和侵袭性肺腺癌。用于肺癌研究，美国胸科学会和欧洲呼吸学会分类。由于病变在临床上具有比其侵入前或微创前体更具攻击性的行为，因此基于计算机断层扫描特征的侵入特征的早期识别在临床上是重要的，并且可以为临床决策提供指导。来自侵入性微创性病变的分化中肺腺癌谱的新概念将有助于确定最佳手术时间并在亚洲肺癌筛查时选择合适的子叶切除候选者。最近的研究更清楚地研究了腺癌谱的放射学-病理学相关性。但该软件尚未用于的临床常规实践。
　　最近的研究已经表明，在固体侵入式组件是预后的在肺腺癌频谱的侵入程度的预测的主要决定因素。然而，固体成分的标准和定义仍然存在争议。研究人员进行的一项大型前瞻性队列研究。提供与新的SSN亚分类系统中的一些指导，区分纯毛玻璃结节，异构GGNs，和部分实性结节。在这项研究中，研究人员希望基于新的SSN分类系统研究特征性CT特征与肺腺癌的病理侵袭性之间的关联。
　　研究人员证明了的CT特征简单半定量分析能够IPA病变从出现与大小的SSN侵袭前微创病变分化小于3厘米。在这项研究中，研究人员通过简单的视觉半定量分析提出了一种新的算法和流程图。该方案描述了使用图1中所示的SSNs子分类来区分IPA与侵入前微创病变的流程图。
　　首先，根据细分系统将SSN的放射学特征确定为三个不同的类别。其次，损伤尺寸与截止值大于10毫米时，异构GGN的类型，并与截止值越高HU值大于以纯异构分别为IPA的最佳诊断阈值的病变预测具有高NPV，这可能有助于排除IPA。第三，病变大小，截止值≥12毫米，部分实性肺结节的类型，以及截止值大于的实心部分3毫米，所有SSN中存在空气支气管造影是IPA病变预测的最佳诊断阈值，具有中到高PPV，这有助于在IPA中进行治疗。第四，部分实体结节的诊断方案遵循SSN的规则。总之，研究人员可以使用似然比来根据SSN子类别设置分析一系列测试。需要使用预测试概率和似然比(LR)来计算测试后概率。一旦指定了预测试赔率，就可以将它们乘以似然比。对于纯的或异质GGN，的病灶大小截止大于10毫米具有相对低的特异性，但对于在IPA这些设置更高的灵敏度。该测试具有相对高的假阳性率的缺点。
　　因此，受试者可能会接受不必要的随访诊断或治疗程序。对其他两个参数的综合评估将提高特异性。初步数据很有希望。需要进行更大规模前瞻性研究的进一步研究，以验证结果并通过不同的参数组合开发预测模型。
　　研究结果支持纯GGN，截止值为10.5毫米，结节纹理的均匀均匀性与先前研究中的侵袭性病变显着相关。以往研究结果表明，用纯GGO鉴别侵袭性病灶的侵袭前病变的最佳临界值为10.5cm，敏感性为86.30%，特异性为61.90%。此外，另一项研究还表明，小于10毫米的病变大小可能是IPA/MIA的非侵入性病变的非常特异的鉴别因素，纯GGNs中的特异性为100%。结果的区别可能是由于SSN错误分类为GGN或部分固体结节。然而，这些研究结果表明，在纯GGN或异质GGN中，小于10毫米的病变大小可能表明惰性或减慢生长的肺腺癌谱病变的侵入前或微创性质。这些发现也支持NCCN管理指引小于20毫米非固体结节或大于8毫米GGNs准则。一段时间的观察等待，每两年进行一次年终或最终随访，至少为期5年，并在确认生长后进行活检或手术，这是一种安全的选择，可以及早发现病变进展并避免纯粹或异质GGN中过度诊断和过度治疗的潜在风险。
　　研究中，研究人员可以更清楚地将SSN更清晰地分为三个细分类型。该分类为SSN子类化提供了简单且更一致的解决方案，并且使研究结果更加稳健。研究人员还发现，从IPA病变鉴别浸润前微创病变的最佳临界值的平均CT值大于-493HU。因而结果显示在与的最佳临界值与以往的研究相关的基础上,正式的定义,细支气管肺泡癌和腺癌之间差异。
　　病变大小小于10毫米，CT衰减阈值小于-493，纯GGN亚分类可能表明纯粹或异质GGN中的侵入前微创性质，因为这三个参数在预测中具有非常高的NPV投资促进机构。
　　研究中，62个IPA中有53个作为部分固体结节呈现。因此，可以使用这种基于肺和纵隔窗的简单视觉方法来识别大多数作为部分实体结节出现的IPA。对于所有的SSN，的损伤尺寸截止值大于12毫米具有用于在这些设置的IPA相对低特异性。在区分侵袭性微创病变与IPA病变中的实体部分尺寸的最佳截止值是大于3毫米，灵敏度为76.9%，特异性为94.70%。在IPA预测的所有参数中，截止值为≥的实心部分3毫米显示出最高的特异性，非常高的正LR为14.62。先前研究的结果还表明，当在纵隔窗设置可测量实心部分时，IPA预测的特异性范围为86%至96%。截止值大于3毫米的实心部分可准确地指示SSN中的侵入程度，以区分IPA病变与侵入前微创病变。
　　研究结果还表明，空气支气管征是预测SSN病理侵袭性的重要CT征象，具有较高的特异性。一种可能的机制是肿瘤细胞浸润引起的支气管或细支气管侵入，由于随后软骨或弹性层破坏，导致气道的弯曲，扩张和扩张。另一种假设是早期IPA中的空气支气管造影与肿瘤内纤维化的收缩有关，随后导致气道扩张异常。因而此次结果与这些以前的研究相关的。
　　研究首次证明，用于预测IPA的最具特异性和最强大的参数是纵隔窗口中固体部分尺寸的最佳截止直径，其灵敏度为76.9%，特异性为94.70%，曲线下面积分别为0.881。先前的研究表明，预测IPA的最有力的参数是肺窗设置固体成分的直径。虽然以前的研究已经证明肺窗设置比SSNs中固体成分测量的纵隔窗设置具有更高的准确性和更好的病理标本相关性。但这种研究还表明，在结节分类观察者间协议被认为是肺窗口上比在纵隔窗略低，但有两个窗口之间没有显著差异设置。此外，有时难以在SSN的肺窗设置中区分实心部分和血管。
　　此次研究是第一次确定纵隔窗设置中固体部分的最佳截止值。研究人员相信简单的分类系统将为SSN的子分类和实体零件测量提供更一致的解决方案。因此，它将导致更强大的结果。
　　成像报告和数据系统的实施，以及该子分类系统的整合，以进一步区分持久性SSN中的IPA和侵入微创病变，将使LDCT肺癌筛查计划更有效，并加强临床决策，以避免过度诊断和过度持久性的SSN的管理。
　　目前的研究有一些局限性。首先，研究对象存在潜在的选择偏倚。在这项研究中，只病理包括探明核潜艇 小于3厘米。其次，这是一项回顾性研究，受试者人数相对较少。这些研究结果应在大型前瞻性队列研究中得到进一步验证。第三，观察者之间的差异是腺癌谱病理诊断的潜在局限性，先前研究中的病理侵袭性成分已经解决了肺腺癌中侵袭与侵袭前病变的公平再现性问题。尽管如此，研究人员试图通过对2位经验丰富的胸部病理学家的共识双读来减少观察者间和观察者内的变异性。
　　在SSN中，IPA病变可以通过病变大小，实体部分大小，基于SSN亚分类的部分实性结节和空气支气管造影的存在准确地区分于侵入前微创病变标志。其中在IPA预测这些参数，与截止值的固体部分大于3毫米演示了14.62很高的正LR，这可能有助于在投资促进机构，以排除最高的特异性。
　　在纯和异构GGNs，病灶尺寸与截止值大于10毫米时，异构GGN的类型，并与截止值越高HU值大于-493分别为IPA的最佳诊断阈病变预测具有高NPV，可以帮助排除IPA。总之，CT表现这个简单的组合的视觉和半定量分析能够帮助区分侵袭前微创病变显示为的SSNIPA病变小于3厘米。