基于CT薄层影像特征的肺结节良恶性评估

张艳，吕发金，褚志刚，李琦，毕秋，姜雪，郑伊能

重庆医科大学附属第一医院放射科，重庆 400010； *通讯作者 吕发金 fajinlv@163.com

肺癌是人类最常见的恶性肿瘤之一，也是癌症死亡的主要原因[1-2]。肺结节是早期肺癌的影像学表现，随着多层螺旋CT的广泛应用，肺结节的检出率明显提高，多数患者认为肺结节等同于肺癌[3]，造成严重的心理负担。据 2011年美国国家肺癌筛查研究（National Lung Screening Trial，NLST）报道，CT检出的肺结节 96.4%为良性[4]，仅少数为恶性。因此，对检出的结节依据恶性危险性高低不同进行合理分级，可以减轻多数患者的焦虑，也有助于临床医师解释结节的危险性及推荐下一步处理意见。

目前国外应用较多的肺癌 CT筛查评估系统是2014年美国放射学院（American College of Radiology，ACR）颁布的 Lung-RADS评估系统[5]，国内目前尚无肺癌CT筛查评估系统。近年来，在应用Lung-RADS评估肺结节的良恶性诊断中，有报道称其低估了亚实性结节的风险[6-7]。既往研究显示，纯磨玻璃密度结节（pure ground-glass nodule，PGGN）可以表现为浸润性腺癌，尤其是直径>10 mm的结节[8-9]。杨健等[10]对Lung-RADS解读中指出联合应用肺癌肿瘤标志物会提高肺癌检测的阳性率，而Lung-RADS未纳入肿瘤生物标志物检测。Lung-RADS评估系统分级征象依据不够充分，且未纳入更多的影像学征象。因此，我院放射科、呼吸内科、胸心外科在总结国内外近年肺结节相关文献及参考Lung-RADS分类后，联合制订了肺结节分级评估系统（pulmonary node imaginggrading and reporting system，PNI-GARS）。本研究应用PNI-GARS标准对 200个肺结节进行回顾性分级评定，旨在合理地为肺结节分级，并探讨其在肺结节良恶性评估中的应用价值。

1 资料与方法

1.1 研究对象 收集2012年4月—2017年5月于重庆医科大学附属第一医院经手术病理确诊的肺结节患者，纳入标准：①大小≤3 cm；②行薄层CT重建并有病理结果；③在我院有完整的胸部CT及病例资料。排除标准：①伴肺不张或明显淋巴结肿大；②肺转移瘤。共纳入180例患者200个肺结节，其中恶性肺结节137个，包括原位癌17个、微浸润癌28个、浸润性腺癌88个、小细胞肺癌2个、腺鳞癌1个、鳞癌1个；良性肺结节63个。180例患者中，男89例，女91例；年龄30～80岁，平均（58.01±11.17）岁。54例有吸烟史，89例有咳嗽、咳痰、痰中带血、胸痛、胸闷等症状。

1.2 仪器与方法 用西门子第二代双源64层螺旋CT扫描仪（Somatom Definition Flash），扫描参数：参考管电压100～110 kV，采用自动毫安秒（CARE Dose 4D）技术，参考管电流20～30 mA，层厚5 mm，层间距5 mm，转速0.5 s/r，螺距1∶1，重建层厚1 mm。嘱患者深吸气后屏气，扫描范围从肺尖至肋膈角水平。

1.3 判定标准 PNI-GARS分级主要根据结节大小、边缘情况、密度、周边肺情况、支气管腔内结节、主要恶性征象（肿瘤血管征、宝石征、空泡征）、其他恶性征象、随访复查的变化情况等进行综合分级（表1）。PNI-GARS的主要分级依据见表2。

1.4 图像分析 由 2位具有胸部疾病影像诊断经验的医师在影像存储与传输系统上采用盲法共同阅读所有的肺结节图像，对肺结节进行分级评估，意见不一致时协商决定。设定观察图像肺窗宽1500 Hu、窗位-600 Hu，纵隔窗宽300 Hu、窗位60 Hu。在薄层轴位上观察结节征象。应用PNI-GARS分级标准对结节进行分级，计算准确度、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值。

1.5 统计学方法 采用SPSS 22.0软件，肺良、恶性结节患者性别、吸烟史及恶性征象、周围卫星病灶组间比较采用χ2检验，P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 肺良、恶性结节的CT征象比较 肺良、恶性结节的CT征象见图1～8。肺恶性结节中空泡征（图8）（P=0.001）、宝石征（图7）（P<0.05）、肿瘤血管征（图4、8）（P<0.001）、毛刺征（图6）（P<0.001）的发生率显著高于肺良性结节，而病灶周围有卫星病灶的发生率低于肺良性结节（P<0.001），见表3。

2.2 PNI-GARS分级与病理结果比较 Ⅰ、Ⅱ级的阴性预测值分别为100.0%、97.2%，Ⅲa、Ⅲb、Ⅲc、Ⅳ级的阳性预测值分别为 53.8%、85.7%、93.3%、100.0%。Ⅰ、Ⅱ级归为阴性结节，Ⅲa级及以上归为阳性结节，PNI-GARS分级的准确度、敏感度、特异度、总阳性预测值分别为 89.5%、99.3%、68.3%、87.2%。将Ⅰ、Ⅱ、Ⅲa级归为阴性结节，Ⅲb～Ⅳ级归为阳性结节，PNI-GARS分级的准确度、敏感度、特异度、总阳性预测值分别为88.5%、89.1%、87.3%、93.8%。排除Ⅲa级，将Ⅰ、Ⅱ级归为阴性结节，Ⅲb～Ⅳ级归为阳性结节，PNI-GARS分级的准确度、敏感度、特异度、总阳性预测值分别为94.8%、99.2%、84.3%、93.8%，见表4。

表1 PNI-GARS评估系统

表2 PNI-GARS的主要分级依据

图1 女，50岁，肺肉芽肿。右肺上叶实性结节（箭），大小0.4 cm，PNI-GARS分级为Ⅰ级

图2 男，53岁，肺淋巴组织增生。右肺下叶实性结节（箭），大小0.7 cm，PNIGARS分级为Ⅱ级

图3 女，50岁，肺原位癌。左肺上叶PGGN，边界清楚，大小0.9 cm，PNI-GARS分级为Ⅲa级

图4 女，53岁，肺原位癌伴微浸润。右肺下叶PGGN，大小1.0 cm ，边缘可见肿瘤血管征（箭），PNI-GARS分级为Ⅲb级

图5 女，51岁，肺浸润性腺癌。左肺上叶部分实性结节，大小1.3 cm，可见分叶征（箭），PNI-GARS分级为Ⅲc级

图6 女，79岁，肺浸润性腺癌。左肺下叶实性结节，大小1.6 cm，边缘可见毛刺（箭），PNI-GARS分级为Ⅲc级

图7 女，61岁，肺浸润性腺癌。右肺上叶PSN，大小1.9 cm，可见宝石征（箭）、分叶征（箭头），PNI-GARS分级为Ⅳ级

图8 男，76岁，肺浸润性腺癌。左肺上叶部分实性结节，大小2.0 cm，可见空泡征（箭）、肿瘤血管征（箭头），PNI-GARS分级为Ⅳ级

表3 肺良、恶性结节的CT征象比较（个）

3 讨论

随着多层螺旋CT在肺癌筛查中的广泛应用，肺结节的检出率明显提高[17]，对检出肺结节进行合理分级、管理，可以减轻临床工作量。PNI-GARS是以规范肺癌CT报告书写、对不同结节进行分级管理为前提而提出的，将结节分为 0～Ⅴ级，随着分级水平增加，结节的恶性风险也增加，不同级别的结节与下一步诊疗路径密切相关。

结节大小与恶性发生率明显相关，本研究发现，随着结节的增大，恶变率也增高，与何慧等[11]的研究结果相符。肺结节可分为实性结节和亚实性结节，亚实性结节依据有无实性成分又分为部分实性结节和PGGN。PGGN比部分实性结节的恶变率低，表现为更惰性的生物学行为[18]。部分实性结节与恶性肿瘤的发生明显相关[14]。本研究结果显示，部分实性结节的恶变率明显高于PGGN及实性结节，部分实性结节分级在Ⅲ～Ⅳ级，可以提高诊断准确性。空泡征、宝石征、肿瘤血管征、毛刺征等在恶性结节中的出现率明显高于良性结节，与既往研究结果相似[12-15]。本研究中45个结节合并1个恶性征象，分为Ⅲ级；48个结节合并2个及以上恶性征象，分为Ⅳ级。结节周围合并卫星病灶者，分级降一级，12个结节合并条索化、渗出，进行降一级分级评估，病理检查结果提示11个为良性结节。

表4 PNI-GARS分级与病理结果比较

本研究结果显示，Ⅰ级预测良性结节的准确度为100.0%，可以避免不必要的重复CT检查及过度治疗。Ⅱ级能很好地预测良性结节，但对于大小>5 mm的结节，仍有恶性风险的可能，因此短期有必要进行 CT复查。Ⅲb、Ⅲc、Ⅳ级预测恶性结节的准确度均较高。Lung-RADS分级中最高级别 4Ⅹ级的恶变率最高达57%[6]，低于PNI-GARS的Ⅳ级结节恶变率，可能与所选样本不同有关，两者对肺结节分级的比较有待今后进一步评估。本研究中，Ⅲa级结节病理证实为良性与恶性的几率相差不大，Ⅲa级结节中PGGN 16例，实性结节7例，部分实性结节3例，这一级结节以PGGN为主，大小多为8～10 mm，这种大小的结节通常良、恶性发生率差异较小[19]。此外，本研究中Ⅲa级结节缺少恶性征象，故定性较困难，需要进一步检查或结合随访CT进一步鉴别。Ⅲa、Ⅲb级恶性结节中以原位癌及微浸润癌为主。Ⅲc、Ⅳ级恶性结节以浸润性癌为主，可见Ⅲa～Ⅳ级中，随着分级增加，肿瘤的侵袭性也增加。

本研究的局限性为：选择的样本均为手术确诊病例，可能存在偏倚。本研究为单中心回顾性研究，后续将结合多中心、前瞻性研究，制订一个更完善的评估系统，进一步验证其有效性。

因此，影像诊断医师在工作中合理地应用 PNIGARS分级，能有效地对CT筛查出的肺结节进行分类，在肺结节的良恶性评估中有较高的应用价值。