薄層高分辨 CT 上表現為磨玻璃樣病變為主的 ⅠA 期腺癌是肺癌中一類特別的亞組，其呈現出較低的惡性程度和極好的預后。隨著臨床、病理和影像學研究的深入，發現在部分實變的磨玻璃結節中實性成分的比例與早期肺腺癌的病理分型和預后密切相關。目前影像學對于肺部磨玻璃結節中實性成分的測量大致可歸為三類：主觀估計、平面測量和三維立體測量。本文分析了這三種方法的優勢和局限性，并總結其在臨床實踐中的應用價值。
引用本文： 馬林, 郭成林, 梅建東, 劉成武, 李為民, 劉倫旭. 主觀估計、平面測量和三維立體測量在肺部分實變磨玻璃結節實性成分測量中的應用. 中國胸心血管外科臨床雜志, 2018, 25(7): 622-626. doi: 10.7507/1007-4848.201708056 復制
目前，原發性肺腺癌在不同組織類型肺癌中所占的比例上升到約 40%[1]，隨著低劑量計算機斷層顯像（computer tomography，CT）肺癌篩查的普及，肺腺癌在肺癌中所占的比例還在繼續增加[2]。ⅠA 期肺腺癌病變在薄層高分辨 CT 上可表現為純磨玻璃結節（pure ground glass nodules，p-GGNs）或部分實變的磨玻璃結節（part-solid ground-glass nodules，ps-GGNs）。多中心研究發現，影像學以磨玻璃影（ground glass opacity，GGO）為主的 ⅠA 期腺癌是肺癌中一個特別的亞組，其呈現出較低的惡性程度和極好預后的特點[3]。對于這樣的 ⅠA 期腺癌，T1a 期腫瘤行楔形切除、T1b 期腫瘤行肺段切除均能取得良好的治療效果[4-6]。來自日本的一項多中心回顧性研究（610 例）發現，影像學以 GGO 為主的早期肺癌在病理檢查結果中極少表現為侵襲性腫瘤，也極少有胸膜、脈管浸潤以及淋巴結轉移。對于這類腫瘤，肺葉切除（96.4%）、肺段切除（96.1%）和楔形切除（98.7%）的 3 年無復發生存率差異無統計學意義[7]。
腫瘤大小的測量是肺癌 T 分期的關鍵，目前對于 ps-GGNs 的測量仍然只是測量了整個腫瘤的大小[8]。 ps-GGNs 中實性成分的比例與早期肺腺癌的病理分型密切相關，而結節中的實性成分擴大常提示腺癌的侵襲性增加[9-10]。近期的臨床病理研究表明，測量 ps-GGNs 中的實性成分可以更好地預測患者的預后[3, 9, 11-12]。無論是臨床病理研究還是術后患者的生存分析，都提示 ps-GGNs 中實性成分比例的不同，對患者的治療決策和預后均有明顯影響。在高分辨 CT 圖像中測量 ps-GGNs 實性成分的方法眾多，目前并無統一標準，這就給以 ps-GGNs 為特征的早期肺腺癌的術前分期和治療決策制定帶來了困難，并無法為進一步的臨床研究提供統一標準。本文對目前已有的 ps-GGNs 測量方法進行總結，并分析其在臨床實踐中的應用價值。
1 測量方法
對薄層高分辨 CT 的要求是層厚<3 mm[9]。 GGO 的定義為在薄層高分辨 CT 掃描中，肺部病變表現為薄霧狀陰影導致透光度減弱，但沒有遮擋病變區域內的支氣管和血管影[13]。但對于 ps-GGNs 中的實性成分在影像學判斷上并沒有明確的定義，CT 縱隔窗窗寬和窗位的設置可能會影響到 ps-GGNs 中實性成分的大小。總結文獻后，將目前的測量方法主要分為以下三大類。
1.1 主觀估計
在早期對 ps-GGNs 的研究中，大部分研究者采用面積半定量估算法：在軸位掃描的肺窗中先找到腫瘤最大截面所在的層面（也有報道估算所有層面），并估計該層面（或所有層面）中 GGO 的面積占整個 ps-GGNs 面積的百分比。估算一般由 2~3 位有經驗的放射科醫生盲法完成，并人為地將 GGO 所占的面積劃分為不同等級，便于讀片醫生判斷，由此可反向推導出 ps-GGNs 中實性成分所占的面積[4, 14-17]。最典型的研究是由 Matsuguma 等完成，在該研究中選用的 CT 肺窗設置為窗寬 1 800 Hu，窗位 650 Hu，GGO 所占腫瘤的面積被分為 0%、1%~25%、26%~50%、51%~75%、76%~100% 共 5 個等級，研究結果表明在臨床分期為 T1N0M0 的肺腺癌中 GGO 所占比例與腫瘤的侵襲性呈明顯的負相關[17]。
1.2 平面測量
包括徑線測量（length）、改良徑線測量（modified length）、面積測量（area）、消失率測量法（vanishing ratio methods）[18-20]。對于肺窗的設置要求為窗寬 1 800 Hu，窗位 700 Hu；對于縱隔窗的設置要求為窗寬 400 Hu，窗位 40 Hu。圖 1 a～f 顯示了在肺窗和縱隔窗上這四種測量方法中測量參數的定義。
在平面測量中各種測量方法的計算公式分別為：① 徑線測量：（L-SI）/L×100%；② 改良徑線測量：（L-Sm）/L×100%；③ 面積測量：（AI-As）/AI×100%；④ 消失率測量法：（AI-Am）/AI×100%。一項多中心臨床研究對這四種方法分別進行了評估，該研究納入了 120 例周圍型非小細胞肺癌患者，分別用這四種方法對 GGO 中實性成分的比例進行了測量，并用測量結果作為這些患者 5 年無復發生存時間的預測值來評價四種測量方法對臨床的指導意義。結果發現在受試者工作特征曲線分析中平均 Az 值對于徑線測量、改良徑線測量、面積測量、消失率測量法分別是 0.683、0.728、0.702 和 0.784 。消失率測量法相對于其他三種測量法的平均 Az 值差異無統計學意義。因此消失率測量法對 GGO 實性成分比例的測量能更準確地對周圍型非小細胞肺癌 5 年無復發生存時間進行預測[21]。
徑線測量還包括腫瘤影消失率測量法（tumor shadow disappearance rate，TDR）[22]，研究者首先選定縱隔窗和肺窗中在軸位掃描上的最大截面，分別測定腫瘤的最大長徑（pDmax 和 mDmax）和在這一層面上與最長徑垂直的瘤體直徑（pDperp 和 mDperp，圖 1 g、圖 1 h），計算公式為： TDR=1–（mDmax×mDperp）/（pDmax×pDperp）。
面積測量也可以通過軟件完成，研究者報道通過 Scion Image（Scion Corp.，Frederic，MD，USA）軟件提取 ps-GGNs 在縱隔窗（窗寬 2 Hu，窗位 160 Hu）中實性成分所占的面積，并與肺窗中結節的整體面積作比較得到實性成分所占的比例[20]。
1.3 三維立體測量
三維立體測量多由軟件借助容積分析（volumetric analysis）完成[23-24]。研究者[25]報道通過軟件對 ps-GGNs 進行分析，并重建出結節的 2D 和 3D 圖像，計算出 ps-GGNs 中實性成分的比例，再將結果和手工測量（a ：縱隔窗結節最大徑/肺窗結節最大徑；b：縱隔窗結節面積/肺窗結節面積；c：肺窗中非 GGO 成分最大徑/肺窗中 GGO 最大徑；d：肺窗中非 GGO 成分面積/肺窗中 GGO 成分面積）及病理分析的結果進行對比。通過對同一觀察者和不同觀察者數據的一致性分析發現，軟件測量組的結果在觀察者間的一致性要優于手工測量組；而軟件測量組 ps-GGNs 中實性成分的比例結果和病理分析結果比較其一致性較手工測量組差。另一項前瞻性的研究發現，在三維立體測量中容積測量（volume measurement）和質量測量（mass measurement）在測量者之間、同一患者的不同掃描之間和同一測量者中測量數據的變異沒有明顯差異。測量變異并不會受腫瘤實性成分大小的影響。在實性成分≥5 mm 的 ps-GGNs 隨訪中運用質量測量，其敏感性可能更高[26]。
2 討論
完全主觀估計 GGO 面積百分比的方法簡單易行，不受客觀條件的制約，適用于只要求基本的半定量數據，不要求精確計算的研究方案。然而，主觀估計面積得出的結論比較模糊，重復性差；讀片者之間出現誤差的可能性較大；劃分的半定量標準（如50% 的 GGO 面積）是為了讓讀片者更好地區分圖像之間的差異，在臨床上這一標準是否足以指導手術和治療方案還有待后續研究確認[19, 27]。
在平面測量法中 Kuriyama 等[26]報道的徑線測量和改良徑線測量具有一定的客觀性，但測量徑線時需要主觀確定 ps-GGNs 的邊界和腫瘤所在的最大截面，這就會增加測量者之間的誤差。在面積測量和消失率測量方法中，研究者優化了 CT 窗寬和窗位的設置，使 ps-GGNs 在縱隔窗中的邊界顯示更加清楚，但計算面積時仍然采用了肉眼估計的方法。該研究中消失率測量法對于 GGO 面積 >50%的 ps-GGNs 患者能更好地預測其 5 年無復發生存，可能與其減小了測量者之間的誤差有關。也有報道稱 ps-GGNs 實體成分的最大徑與腫瘤最大徑之比能更好地預測患者的預后 [28]。 TDR 測量法其實是一種簡化的面積測量法，研究者把腫瘤最大截面的面積簡化為長方形來計算，并認為縱隔窗中腫瘤未消失的實性成分即是腫瘤的侵襲性成分。 Matsuguma 等[13]報道的面積測量法是通過 Scion Image 軟件來完成的，一旦設定了縱隔窗的窗寬和窗位值，在計算實性成分面積的測量中，測量者之間的誤差就可以最大限度地減少；在測量時，如果腫瘤中支氣管影和血管影的面積超過腫瘤面積的 5% 或以上[29]，則其所占的面積會從實性成分中扣除。其研究結果表明在 ⅠA 期肺腺癌患者中 GGO 成分的比例越大，預后越好，而且對于腫瘤中 GGO 成分比例 > 50% 的病例更有臨床意義 [20]。所有的徑線測量和面積測量法，都會存在確定腫瘤的最大截面這一問題，大部分文獻報道都選用 CT 的軸位掃描作為選擇基準，但是腫瘤并非都是球形，可能是不規則形狀，最大截面也可能不在軸位，可能是在冠狀位或矢狀位重建圖像中，而且對于最大截面的選擇沒有統一標準，在選擇最大截面的過程中會造成測量者之間的誤差增加。在面積測量中還有一個關鍵因素是縱隔窗的窗寬和窗位設置，會直接影響到實性成分面積的大小，遺憾的是現在尚無統一標準[9, 18, 23, 30-31]。
三維立體測量中設定了一定的 CT 值閾值后，軟件可以通過對 ps-GGNs 進行容積分析確定其中實性成分在整個腫塊所形成的立體結構中的比例，重復性好，可以避免測量者自身和測量者之間的測量誤差[32]。對于肺部小結節的隨訪，根據容積測量可以準確判斷其是否長大，但是對于 ps-GGNs 中只是實性成分增加而總體大小沒有改變的病例則會出現誤差，de Hoop 等[33]首次引入了對 ps-GGNs 中實性成分的質量測量，可以更準確地判斷結節中的實性成分是否增加。目前的測量軟件還不能很好地區分 ps-GGNs 中的血管和支氣管影，這些結構很有可能會被軟件認定為實性成分；容積分析對掃描質量要求較高，有偽影干擾可能會造成提取失敗；CT 值受到很多掃描因素的影響，所以 CT 值閾值的確定需要制定統一標準。
3 展望
隨著臨床、病理和影像學的發展，研究者對 <2 cm 的 ps-GGNs 認識逐步深入，在薄層高分辨 CT 中測量其實性成分的重要性在不斷上升。從早期的半定量目測到客觀性逐漸增加的徑線測量、面積測量，直到完全由軟件完成的三維立體測量，研究者正在對測量的客觀性和準確性進行改進。徑線測量由于其測量標準便于統一，基本不受軟硬件設備的限制，并具有良好的可重復性等優點，目前大樣本量的回顧性臨床研究主要還是使用徑線測量來評估 ps-GGNs，但隨著軟件技術的發展，ps-GGNs 實性成分的容積分析和質量分析等可能會對 ps-GGNs 的隨訪和治療計劃的制定提供更高效的預測指標。
圖1
部分實變磨玻璃結節的平面測量
a：L 指在肺窗中 ps-GGN 病變的最長徑；b：SI 指在肺窗中 ps-GGN 實性成分的最長徑；c：AI 指在肺窗中 ps-GGN 的面積；d：As 指在肺窗中 ps-GGN 實性成分的面積；e：Sm 指在縱隔窗中 ps-GGN 實性成分的最長徑；f：Am 指在縱隔窗中 ps-GGN 實性成分的面積；g：pDmax 指肺窗中 ps-GGN 的最大長徑，pDperp 指與 pDmax 垂直的瘤體直徑；h：mDmax 指在縱隔窗中 ps-GGN 的最大長徑，mDperp 指與 mDmax 垂直的瘤體直徑
目前，原發性肺腺癌在不同組織類型肺癌中所占的比例上升到約 40%[1]，隨著低劑量計算機斷層顯像（computer tomography，CT）肺癌篩查的普及，肺腺癌在肺癌中所占的比例還在繼續增加[2]。ⅠA 期肺腺癌病變在薄層高分辨 CT 上可表現為純磨玻璃結節（pure ground glass nodules，p-GGNs）或部分實變的磨玻璃結節（part-solid ground-glass nodules，ps-GGNs）。多中心研究發現，影像學以磨玻璃影（ground glass opacity，GGO）為主的 ⅠA 期腺癌是肺癌中一個特別的亞組，其呈現出較低的惡性程度和極好預后的特點[3]。對于這樣的 ⅠA 期腺癌，T1a 期腫瘤行楔形切除、T1b 期腫瘤行肺段切除均能取得良好的治療效果[4-6]。來自日本的一項多中心回顧性研究（610 例）發現，影像學以 GGO 為主的早期肺癌在病理檢查結果中極少表現為侵襲性腫瘤，也極少有胸膜、脈管浸潤以及淋巴結轉移。對于這類腫瘤，肺葉切除（96.4%）、肺段切除（96.1%）和楔形切除（98.7%）的 3 年無復發生存率差異無統計學意義[7]。
腫瘤大小的測量是肺癌 T 分期的關鍵，目前對于 ps-GGNs 的測量仍然只是測量了整個腫瘤的大小[8]。 ps-GGNs 中實性成分的比例與早期肺腺癌的病理分型密切相關，而結節中的實性成分擴大常提示腺癌的侵襲性增加[9-10]。近期的臨床病理研究表明，測量 ps-GGNs 中的實性成分可以更好地預測患者的預后[3, 9, 11-12]。無論是臨床病理研究還是術后患者的生存分析，都提示 ps-GGNs 中實性成分比例的不同，對患者的治療決策和預后均有明顯影響。在高分辨 CT 圖像中測量 ps-GGNs 實性成分的方法眾多，目前并無統一標準，這就給以 ps-GGNs 為特征的早期肺腺癌的術前分期和治療決策制定帶來了困難，并無法為進一步的臨床研究提供統一標準。本文對目前已有的 ps-GGNs 測量方法進行總結，并分析其在臨床實踐中的應用價值。
1 測量方法
對薄層高分辨 CT 的要求是層厚<3 mm[9]。 GGO 的定義為在薄層高分辨 CT 掃描中，肺部病變表現為薄霧狀陰影導致透光度減弱，但沒有遮擋病變區域內的支氣管和血管影[13]。但對于 ps-GGNs 中的實性成分在影像學判斷上并沒有明確的定義，CT 縱隔窗窗寬和窗位的設置可能會影響到 ps-GGNs 中實性成分的大小。總結文獻后，將目前的測量方法主要分為以下三大類。
1.1 主觀估計
在早期對 ps-GGNs 的研究中，大部分研究者采用面積半定量估算法：在軸位掃描的肺窗中先找到腫瘤最大截面所在的層面（也有報道估算所有層面），并估計該層面（或所有層面）中 GGO 的面積占整個 ps-GGNs 面積的百分比。估算一般由 2~3 位有經驗的放射科醫生盲法完成，并人為地將 GGO 所占的面積劃分為不同等級，便于讀片醫生判斷，由此可反向推導出 ps-GGNs 中實性成分所占的面積[4, 14-17]。最典型的研究是由 Matsuguma 等完成，在該研究中選用的 CT 肺窗設置為窗寬 1 800 Hu，窗位 650 Hu，GGO 所占腫瘤的面積被分為 0%、1%~25%、26%~50%、51%~75%、76%~100% 共 5 個等級，研究結果表明在臨床分期為 T1N0M0 的肺腺癌中 GGO 所占比例與腫瘤的侵襲性呈明顯的負相關[17]。
1.2 平面測量
包括徑線測量（length）、改良徑線測量（modified length）、面積測量（area）、消失率測量法（vanishing ratio methods）[18-20]。對于肺窗的設置要求為窗寬 1 800 Hu，窗位 700 Hu；對于縱隔窗的設置要求為窗寬 400 Hu，窗位 40 Hu。圖 1 a～f 顯示了在肺窗和縱隔窗上這四種測量方法中測量參數的定義。
在平面測量中各種測量方法的計算公式分別為：① 徑線測量：（L-SI）/L×100%；② 改良徑線測量：（L-Sm）/L×100%；③ 面積測量：（AI-As）/AI×100%；④ 消失率測量法：（AI-Am）/AI×100%。一項多中心臨床研究對這四種方法分別進行了評估，該研究納入了 120 例周圍型非小細胞肺癌患者，分別用這四種方法對 GGO 中實性成分的比例進行了測量，并用測量結果作為這些患者 5 年無復發生存時間的預測值來評價四種測量方法對臨床的指導意義。結果發現在受試者工作特征曲線分析中平均 Az 值對于徑線測量、改良徑線測量、面積測量、消失率測量法分別是 0.683、0.728、0.702 和 0.784 。消失率測量法相對于其他三種測量法的平均 Az 值差異無統計學意義。因此消失率測量法對 GGO 實性成分比例的測量能更準確地對周圍型非小細胞肺癌 5 年無復發生存時間進行預測[21]。
徑線測量還包括腫瘤影消失率測量法（tumor shadow disappearance rate，TDR）[22]，研究者首先選定縱隔窗和肺窗中在軸位掃描上的最大截面，分別測定腫瘤的最大長徑（pDmax 和 mDmax）和在這一層面上與最長徑垂直的瘤體直徑（pDperp 和 mDperp，圖 1 g、圖 1 h），計算公式為： TDR=1–（mDmax×mDperp）/（pDmax×pDperp）。
面積測量也可以通過軟件完成，研究者報道通過 Scion Image（Scion Corp.，Frederic，MD，USA）軟件提取 ps-GGNs 在縱隔窗（窗寬 2 Hu，窗位 160 Hu）中實性成分所占的面積，并與肺窗中結節的整體面積作比較得到實性成分所占的比例[20]。
1.3 三維立體測量
三維立體測量多由軟件借助容積分析（volumetric analysis）完成[23-24]。研究者[25]報道通過軟件對 ps-GGNs 進行分析，并重建出結節的 2D 和 3D 圖像，計算出 ps-GGNs 中實性成分的比例，再將結果和手工測量（a ：縱隔窗結節最大徑/肺窗結節最大徑；b：縱隔窗結節面積/肺窗結節面積；c：肺窗中非 GGO 成分最大徑/肺窗中 GGO 最大徑；d：肺窗中非 GGO 成分面積/肺窗中 GGO 成分面積）及病理分析的結果進行對比。通過對同一觀察者和不同觀察者數據的一致性分析發現，軟件測量組的結果在觀察者間的一致性要優于手工測量組；而軟件測量組 ps-GGNs 中實性成分的比例結果和病理分析結果比較其一致性較手工測量組差。另一項前瞻性的研究發現，在三維立體測量中容積測量（volume measurement）和質量測量（mass measurement）在測量者之間、同一患者的不同掃描之間和同一測量者中測量數據的變異沒有明顯差異。測量變異并不會受腫瘤實性成分大小的影響。在實性成分≥5 mm 的 ps-GGNs 隨訪中運用質量測量，其敏感性可能更高[26]。
2 討論
完全主觀估計 GGO 面積百分比的方法簡單易行，不受客觀條件的制約，適用于只要求基本的半定量數據，不要求精確計算的研究方案。然而，主觀估計面積得出的結論比較模糊，重復性差；讀片者之間出現誤差的可能性較大；劃分的半定量標準（如50% 的 GGO 面積）是為了讓讀片者更好地區分圖像之間的差異，在臨床上這一標準是否足以指導手術和治療方案還有待后續研究確認[19, 27]。
在平面測量法中 Kuriyama 等[26]報道的徑線測量和改良徑線測量具有一定的客觀性，但測量徑線時需要主觀確定 ps-GGNs 的邊界和腫瘤所在的最大截面，這就會增加測量者之間的誤差。在面積測量和消失率測量方法中，研究者優化了 CT 窗寬和窗位的設置，使 ps-GGNs 在縱隔窗中的邊界顯示更加清楚，但計算面積時仍然采用了肉眼估計的方法。該研究中消失率測量法對于 GGO 面積 >50%的 ps-GGNs 患者能更好地預測其 5 年無復發生存，可能與其減小了測量者之間的誤差有關。也有報道稱 ps-GGNs 實體成分的最大徑與腫瘤最大徑之比能更好地預測患者的預后 [28]。 TDR 測量法其實是一種簡化的面積測量法，研究者把腫瘤最大截面的面積簡化為長方形來計算，并認為縱隔窗中腫瘤未消失的實性成分即是腫瘤的侵襲性成分。 Matsuguma 等[13]報道的面積測量法是通過 Scion Image 軟件來完成的，一旦設定了縱隔窗的窗寬和窗位值，在計算實性成分面積的測量中，測量者之間的誤差就可以最大限度地減少；在測量時，如果腫瘤中支氣管影和血管影的面積超過腫瘤面積的 5% 或以上[29]，則其所占的面積會從實性成分中扣除。其研究結果表明在 ⅠA 期肺腺癌患者中 GGO 成分的比例越大，預后越好，而且對于腫瘤中 GGO 成分比例 > 50% 的病例更有臨床意義 [20]。所有的徑線測量和面積測量法，都會存在確定腫瘤的最大截面這一問題，大部分文獻報道都選用 CT 的軸位掃描作為選擇基準，但是腫瘤并非都是球形，可能是不規則形狀，最大截面也可能不在軸位，可能是在冠狀位或矢狀位重建圖像中，而且對于最大截面的選擇沒有統一標準，在選擇最大截面的過程中會造成測量者之間的誤差增加。在面積測量中還有一個關鍵因素是縱隔窗的窗寬和窗位設置，會直接影響到實性成分面積的大小，遺憾的是現在尚無統一標準[9, 18, 23, 30-31]。
三維立體測量中設定了一定的 CT 值閾值后，軟件可以通過對 ps-GGNs 進行容積分析確定其中實性成分在整個腫塊所形成的立體結構中的比例，重復性好，可以避免測量者自身和測量者之間的測量誤差[32]。對于肺部小結節的隨訪，根據容積測量可以準確判斷其是否長大，但是對于 ps-GGNs 中只是實性成分增加而總體大小沒有改變的病例則會出現誤差，de Hoop 等[33]首次引入了對 ps-GGNs 中實性成分的質量測量，可以更準確地判斷結節中的實性成分是否增加。目前的測量軟件還不能很好地區分 ps-GGNs 中的血管和支氣管影，這些結構很有可能會被軟件認定為實性成分；容積分析對掃描質量要求較高，有偽影干擾可能會造成提取失敗；CT 值受到很多掃描因素的影響，所以 CT 值閾值的確定需要制定統一標準。
3 展望
隨著臨床、病理和影像學的發展，研究者對 <2 cm 的 ps-GGNs 認識逐步深入，在薄層高分辨 CT 中測量其實性成分的重要性在不斷上升。從早期的半定量目測到客觀性逐漸增加的徑線測量、面積測量，直到完全由軟件完成的三維立體測量，研究者正在對測量的客觀性和準確性進行改進。徑線測量由于其測量標準便于統一，基本不受軟硬件設備的限制，并具有良好的可重復性等優點，目前大樣本量的回顧性臨床研究主要還是使用徑線測量來評估 ps-GGNs，但隨著軟件技術的發展，ps-GGNs 實性成分的容積分析和質量分析等可能會對 ps-GGNs 的隨訪和治療計劃的制定提供更高效的預測指標。
圖1
部分實變磨玻璃結節的平面測量
a：L 指在肺窗中 ps-GGN 病變的最長徑；b：SI 指在肺窗中 ps-GGN 實性成分的最長徑；c：AI 指在肺窗中 ps-GGN 的面積；d：As 指在肺窗中 ps-GGN 實性成分的面積；e：Sm 指在縱隔窗中 ps-GGN 實性成分的最長徑；f：Am 指在縱隔窗中 ps-GGN 實性成分的面積；g：pDmax 指肺窗中 ps-GGN 的最大長徑，pDperp 指與 pDmax 垂直的瘤體直徑；h：mDmax 指在縱隔窗中 ps-GGN 的最大長徑，mDperp 指與 mDmax 垂直的瘤體直徑
