128层CT三维重组技术对实性肺结节的诊断价值研究
2017-04-24徐新峰高峥嵘张俊骆宾姚立
徐新峰 高峥嵘 张俊 骆宾 姚立东
[摘要] 目的 应用128层螺旋CT三维重组成像技术,结合穿刺或手术病理,评价对实性孤立性肺结节(Solid SPN)良恶性的鉴别价值。 方法 选择50例实性孤立性肺结节患者,检查采用128层螺旋CT机,在Phillips工作站对薄层图像进行多面重组(MPR)、曲面重建(CPR)、容积重现(VR)等后处理。 结果 128层螺旋CT三维重组技术显示肺结节的影像学特征优于常规轴位图像(P<0.05);良性肺结节的影像学特征的出现率明显低于恶性肺结节,差异有统计学意义(P<0.05)。 结论 128层CT三维重组技术可提高诊断的准确性和敏感性,对实性孤立性肺结节的良恶性鉴别有重要意义。
[关键词] 肺结节;三维重组;计算机体层成像;临床诊治
[中图分类號] R816.4 [文献标识码] B [文章编号] 1673-9701(2017)05-0089-03
肺癌是发病率、死亡率最高的癌症。2015年我国癌症新发病例数及死亡人数分别为429.2万例和281.4万例[1]。肺癌是目前病死率最高的恶性肿瘤,总体5年生存率不到15%,但早期肺癌经过合理治疗,5年生存率可提高到80%以上[2]。孤立性肺结节(solitary pulmonary nodule,SPN)是指肺内外周直径<3 cm的孤立性类圆形病灶,病灶一般不伴有肺不张、肺炎、卫星病灶和局部淋巴结肿大[3,4]。肺结节分为实性结节和非实性结节/亚实性结节。本地区由于经济不发达,人们对低剂量筛查肺癌的的意识不足,进行肺部影像学检查偶然发现的肺结节多为实性肺结节。本文旨在探讨128层CT三维重组技术对肺实性结节良恶性的诊断鉴别价值。
1 资料与方法
1.1 一般资料
收集2014年12月~2016年6月在黄河三门峡医院进行体检或临床检查发现的实性孤立性肺结节50例。纳入标准:(1)肺实质内单发实质性结节,直径<3 cm,不伴肺不张、肺门及纵隔淋巴结肿大;(2)均进行128层CT平扫及动态增强扫描;(3)经穿刺活检或手术病理证实。其中男21例,女29例,年龄42~87岁,平均年龄(62.76±10.7)岁。
1.2 仪器与材料
采用Phillips Brilliance 64 nano128层螺旋CT机;MEDRAD双筒高压注射器;Phillips EBW4.2工作站。欧苏碘海醇(350 mgI/mL)注射液(扬子江药业集团)。
1.3 方法
患者先行CT平扫,扫描范围从胸廓入口至肋膈角平面,平静呼吸下屏气扫描。扫描参数:120 KV,180 mAs,层厚5 mm。常规轴位图像层厚5 mm,层间距5 mm。将扫描原始图像重建为层厚0.625 mm,层间距0.625 mm的薄层图像,传输到飞利浦EBW4.5工作站对薄层图像进行多面重组(MPR)、容积重现(VR)等三维重建后处理,显示肺结节形态特征、结节与支气管、胸膜的关系等。
1.4 观察指标
由两位高年资影像诊断医师采用双盲法阅片,评价轴位片、MPR、VR等显示肺结节的影像学特征:分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征、支气管征等的显示率。
1.5 统计学方法
将本次研究数据采用SPSS20.0软件进行统计学分析,计量资料以均数±标准差(x±s)表示,比较采用t检验,计数资料采用χ2检验,P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 病理类型
50例实性肺结节中恶性结节45例:鳞癌33例、腺癌4例、小细胞未分化癌4例、腺鳞癌2例、类癌1例、转移性肝细胞癌1例。良性结节5例:错构瘤1例、结核球1例、机化性肺炎2例、炎性肉芽肿1例。
2.2常规轴位图像与薄层三维重建在显示肺结节影像学特征的比较
三维重建显示分叶征、毛刺征、支气管征、血管集束征的数量高于常规轴位显示的数量,特别是支气管征、血管集束征的显示明显多于轴位,差异有统计学意义(P<0.05)。见表1。
2.3 良恶性实性肺结节的影像学特征比较
本组病例恶性肺结节在分叶征、毛刺征、血管集束征的检出率高于良性肺结节。特别是分叶征和毛刺征的检出率分别高达84.4%、62.2%,良性结节的分叶征和毛刺征的检出率分别为40.0%、0.0%,差异有统计学意义(P<0.05)。空泡征、胸膜凹陷征、支气管征良恶性结节的检出差别无统计学意义。见表2。
3 讨论
肺结节通常在体检或因其他原因拍片偶然发现,其中一小部分为早期肺癌。肺癌的早期诊断可明显提高患者的生存率,良性病变的确诊可避免不必要的手术风险。形成肺结节的病因多种多样,仅良性病因就达20种[5],因此肺结节的影像学表现不尽相同。良恶性的结节影像学表现有差别也有交叉,对于肺结节的影像学诊断提出很大的挑战。
常规CT轴位扫描的层厚多为5 mm,对实性肺结节的细微影像学征象显示不佳,对结节的良恶性判别造成影响。128层CT使用高性能探测器,扫描时间缩短,图像质量提高。本研究中主要应用了CT三维重建技术中的MPR和VR技术。由于重建薄层图像的层厚为0.625 mm,多平面重组(MPR)达到各项同性,可以在冠状位、矢状位或任意斜面清晰显示肺结节的分叶征、胸膜凹陷征、支气管征等影像学征象(图1、2、3)。容积重现技术(VR)由于利用了全部容积数据,能三维显示病变的整体形态、病变的影像学细节、邻近结构的变化(图4)。
本研究中,三维重建显示的分叶征、毛刺征、支气管征、血管集束征的数量高于常规轴位显示的数量,特别是支气管征、血管集束征的显示明显多于轴位,可能由于支气管、血管走行较少平行于轴位,必须利用MPR、VR多方位观察才能达到诊断要求。单独评估轴位图像时有可能遗漏有重要价值的影像学征象。
大量研究结果显示恶性肺结节分叶征、毛刺征、血管集束征的出现率高于其他性质的肺结节。本研究中肺结节影像学特征良恶性病变的检出率有显著差异性。在周围型肺癌CT诊断上,分叶征具特征性,出现率达76.9%~90%[6-8]。本组研究中恶性结节的分叶征出现率高达84.4%,显著高于良性结节40%,是实性肺结节检出率最高的征象。尽管分叶征是周围型肺癌较有特征性的征象之一,但部分结核球及良性肿瘤也可产生分叶,因此需结合其它征象综合分析。毛刺征是原发性肺癌最具特异性的形态特征,阳性预测值大约90%[9]。Siegelman S等[10]研究,具有毛刺征的孤立性肺结节88.5%均是恶性的。本研究中恶性肺结节毛刺征的检出百分比为62.2%,而良性结节无一例毛刺征,表明毛刺征在鉴别肺结节良恶性时有重要价值。
典型胸膜凹陷征对周围型肺癌有重要的阳性诊断价值[11,12]。本研究中恶性结节胸膜凹陷征的检出百分比为55.6%,良性结节2例表现出胸膜凹陷征,为结核球,两者差异无统计学意义。支气管征在良恶性肺结节组间无明显差异。本组研究中空泡征良恶性结节的出现率无显著差异,但对良恶性肺结节鉴别诊断具有一定价值。恶性SPN多表现为散在分布的小空泡,多见于腺鳞癌、腺癌[13]。良性SPN多表现为蜂窝状小空泡,主要见于结核瘤和肺脓肿[14]。空泡征要结合MPR以排除垂直于或斜形走行在结节内的支气管所形成的假象。本研究显示恶性肺结节血管集束征的出现率为35.6%,良性结节的出现率为20.0%,两者无显著差异。有学者研究血管集束征在恶性SPN的发生率为54%,在良性SPN中的出现率为31%[15]。
本研究从实性肺结节多种影像学特征中选取“分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征、支气管征、空泡征”等六项最具有诊断价值的指标,简化评价项目。在肺结节的诊断中,分叶征和毛刺征是最重要的影像学征象,利用128层CT的薄层图像后处理能够较常规CT平扫显示更全面的实性肺结节的影像学特征,降低相关影像学特征的阴性率,帮助CT诊断医师在工作中快速、准确、高效地评价实性肺结节病变。
参考文献
[1] Wanqing Chen,Rongshou Zheng,Peter D,et al. Cancer statistics in China,2015[J]. CA Cancer J Clin,2016,66(2):115-132.
[2] Varoli F,Vergani C,Caminit R,et al. Management of solitary pulmonary nodule[J]. European Journal Cardio-Thoracic Surgery,2008,33(3):461-465.
[3] Khan A. ACR appropriateness criteria on solitary[J]. Journal of the American College of Radiology,2007,4(3):152-155.
[4] Austin JH,Muller NL,Friedman PJ,et al. Glossary of terms for CT of the lungs:Recommendations of the Nomenclature Committee of the Fleischner Society[J]. Radiology,1996,200(2):327-331.
[5] Alpert JB,Lowry CM,JP Ko,et al. Imaging the solitary pulmonary nodule[J]. Clin Chest Med,2015,36(2):161-178.
[6] 韩玉成,郎志瑾,张连君,等. 高分辨力CT对周围型小肺癌的诊断价值[J]. 中华放射学杂志,1994,28(11):737-740.
[7] 李惠民,肖湘生. 肺结节CT影像评价[J]. 中国医学计算机成像杂志,2001,7(1):30-41.
[8] 蒋涛,石木兰,吕宁等. 孤立性肺结节的高分辨CT扫描[J]. 中华肿瘤杂志,1998,20(3):216-218.
[9] Gurnery JW. Determining the likelihood of malignancy in solitary pulmonary nodules with Baysian analysis. Part I. Theory[J]. Radiology,1993,186(2):405-413.
[10] Siegelman S,Khouri N,LEO F. Solitary nodules:CT assessment[J]. Radiology,1986,160:319-327.
[11] 陈昆涛,何健垣,仇光禹. 肺空洞性病變的CT定量分析[J]. 实用医学影像杂志,2008,9(1): 16-18.
[12] 肖湘生,洪应中. 胸膜凹陷征的X线表现和诊断价值[J].临床放射学杂志,1987,6(4):169-172.
[13] Kim HY,Shim YM,KS Lee,et al. Persistent pulmonary nodular ground-glass opacity at thin-section CT:Histo-pathologic comparisons[J].Radiology,2007,245(1):267-275.
[14] 孙奕波,滑炎卿. 孤立性肺结节的CT形态学诊断研究进展[J]. 中华临床医师杂志(电子版),2013,(5):2135-2139.
[15] Harders SW,Madsen HH,TR Rasmussen,et al. High resolution spiral CT for determining the malignant potential of solitary pulmonary nodules:Refining and testing the test[J].Acta Radiol,2011,52(4):401-409.
(收稿日期:2016-11-24)