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[目的]探讨人工智能肺结节量化参数评估CT上表现为GGN（pGGN和mGGN）的早期肺腺癌不同浸润程度的临床价值。[方法]回顾性收集2018年3月至2020年12月就诊于本院胸外科或老年胸外科患者,经胸部HRCT检出GGN,并进行亚肺叶/肺段/肺叶切除,手术病理提示早期肺腺癌。最终纳入114例pGGN患者（AIS:29例,MIA:39例,IAC:46例）,其中女性、男性比例为79/35,平均年龄为51.7±10.9岁。mGGN共102例（MIA:49例,IAC:53例）,其中女性、男性比例为71/31,平均年龄为54.03±10.2岁。将患者术前1mm的肺窗薄层调入AI肺结节检测系统,得到相关量化参数:质量/实性成分、CT最大值、CT最小值、CT平均值、CT值方差、峰度、偏度、能量、最大面积、表面积、3D长径、紧凑度、球型度、熵。按照pGGN的AIS、MIA、IAC相关参数进行单因素有序多分类Logistic回归分析,筛选P<0.2的变量进行多重共线性诊断、因子分析。将上述结果中的有效变量、共因子,再次纳入有序多分类Logistic回归模型,分析pGGN早期肺腺癌浸润程度相关的独立危险因素。以pGGN的AIS、MIA和MIA、IAC为研究对象,分别进行二元Logistic回归分析,筛选P<0.05的指标进行ROC曲线分析,分析相应曲线下面积、阈值、敏感度、特异度。此外,以mGGN组MIA、IAC为研究对象,进行二元Logistic回归分析,筛选P<0.05的指标进行ROC曲线分析,求得相应的曲线下面积、阈值、敏感度、特异度。[结果]1、3D长径、表面积、最大面积、质量、CT最大值、CT值方差、紧凑度、球型度、能量在pGGN的三组AIS、MIA、IAC数据分布中,差异具有统计学意义（P<0.05）。其中质量、3D长径、最大面积在AIS、MIA、IAC中,两两比较具有统计学差异（P<0.05）。同时表面积、紧凑度、球型度在AIS/IAC组,以及MIA/IAC组具有统计学差异（P<0.05）,而CT最大值、CT值方差、能量仅在AIS/IAC组具有统计学差异（P<0.05）。在pGGN的三组AIS、MIA、IAC数据中是否吸烟、性别、年龄、CT最小值、CT平均值,差异无统计学意义（P>0.05）。此外,对于mGGN而言,3D长径、表面积、最大面积、CT最大值、峰度、能量差异具有统计学意义（P<0.05）。2、对pGGN的三组AIS、MIA、IAC进行有序单因素Logistic分析,结果显示:质量、CT最大值、CT最小值、CT值方差、偏度、最大面积、表面积、3D长径、紧凑度、球型度,差异有统计学意义（P<0.05）。多重共线性诊断提示上述10个变量存在共线性现象,进一步进行因子分析的主成分分析,最终提取2个有效公因子F1、F2。主成分-有序多因素Logistic分析结果显示,公因子F1优势比（Odds Ratio,OR=8.611,P=0.001）和公因子 F2 优势比（OR=1.833,P=0.012）为pGGN早期肺腺癌浸润性的独立危险因素。3、对pGGN的AIS、MIA进行单因素二元Logistic回归分析,发现质量、能量、最大面积、3D长径、表面积两组差异有统计学意义（P<0.05）。上述指标的AUC、阈值、敏感度、特异度如下:质量（0.734,198.5mg,0.862,0.538）,能量（0.728,3.85×1014,0.615,0.897）,最大面积（0.698,72.960mm2,0.862,0.487）,3D长径（0.696,11.234mm,0.828,0.513）,表面积（0.691,282.02mm2,0.897,0.538）。联合质量、能量、最大面积、3D长径、表面积可轻度提高总体的诊断效能,对应AUC、敏感度、特异度分别为（0.760,0.795,0.621）。4、对pGGN的MIA、IAC进行单因素二元Logistic回归分析,提示表面积、质量、3D长径、最大面积、CT最大值、紧凑度、球型度,在两组中差异具有统计学差异（P<0.05）。其中表面积、质量、3D长径、最大面积、CT最大值为浸润性增加的危险因素,对应的AUC、阈值、敏感度、特异度如下:表面积（0.819,415mm2,0.897,0.674）,质量（0.813,342mg,0.897,0.609）,3D 长径（0.779,11.965mm,0.641,0.783）,最大面积（0.761,82.735 mm2,0.718,0.696）,CT最大值（0.658,-122HU,0.872,0.543）。综合表面积、质量、3D长径、最大面积、最大CT值,可轻度提高IAC总体诊断效能,对应AUC、敏感度、特异度分为（0.839,0.739,0.846）。而紧凑度、球型度为浸润性增加的保护因素,对应的AUC、阈值、敏感度、特异度如下:紧凑度（0.688,0.825,0.462,0.783）,球型度（0.686,0.885,0.179,0.500）。5、对mGGN的MIA、IAC进行单因素二元Logistic回归分析,结果提示实性成分、CT最大值、最大面积、表面积、3D长径,两组差异具有统计学意义（P<0.05）。上述指标进一步ROC曲线分析,除实性成分P>0.05外,表面积、3D长径、最大面积、CT最大值均P<0.05,对应的AUC、阈值、敏感度、特异度分别为表面积（0.773,376.55mm2,0.633,0.830）,3D 长径（0.770,14.125mm,0.673,0.774）,最大面积（0.758,96.61mm2,0.673,0.755）,CT 最大值（0.689,141.5HU,0.857,0.453）。此外,联合表面积、3D长径、最大面积、CT最大值可轻度提高总体mGGN的诊断预测价值,对应AUC、敏感度、特异度分为（0.825,0.792,0.735）。[结论]1、基于深度学习的AI肺结节量化参数有助于鉴别不同浸润程度的GGN的病理亚型。2、不同AI肺结节量化参数评估pGGN或mGGN浸润程度的诊断效能有所不同,其中结节的三维量化参数（3D长径、最大面积、表面积）发挥主要作用。