多层螺旋CT图像后处理技术在肺部结节鉴别诊断中的应用研究

杨兴云 宋立江 王 涛 苏国华

呼吸系统疾病在临床上较为常见，且种类繁多，而多层螺旋CT(multi-slice spiral computed tomography，MSCT)检查对肺部小病灶和早期病变的筛查敏感性较高，具有影像层次丰富、密度分辨率高和图像后处理技术成熟等优点，是临床应用价值较高的一种影像学检查方法。肺部病变的异常CT表现有渗出性病变、增殖性病变、纤维化、钙化、结节与肿块、空洞与空腔以及肺间质改变等7类，其中，在肺部结节的诊断方面，临床上常根据病灶影像的大小、形状及密度等CT表现进行良恶性的鉴别[1-2]。但是，受到病灶参数、影像设备、检查技术及诊断医师等因素的影响，肺部结节性疾病患者的影像质量和诊断准确率有待进一步提高[3-4]。

肺部结节疾病的MSCT图像常用后处理技术包括图像增强、多平面重组和K均值聚类算法图像分割技术等，通过图像后处理可较准确地获取病灶结节的空间位置及病理性状信息。为此，本研究回顾性分析肺部结节患者MSCT检查的影像结果，探讨不同后处理技术在提高结节鉴别诊断中的应用价值，为放射科提高临床疾病诊断水平奠定技术理论和应用研究基础。

1 资料与方法

1.1 一般资料

回顾性分析2016年6月至2018年6月期间凉山彝族自治州第一人民医院放射科接诊的73例肺部结节患者，其中男性39例，女性34例；年龄24～82岁，平均年龄(54.2±14.2)岁。73例患者经临床手术病理诊断证实均为肺结节性疾病，其中腺癌34例(占46.58%)，肺结核14例(占19.18%)，肺炎11例(占15.07%)，小细胞肺癌8例(占10.96%)，错构瘤5例(占6.85%)，硬化性血管瘤1例(占1.37%)。将未经处理的患者原始影像纳入对照组；将采用单一和组合的方式对图像进行锐化、多平面重建(multi-planar reconstruction，MPR)和K均值聚类算法等3种方法后处理的4种图像纳入观察组，比较两组图像鉴别诊断与病理结果的一致性及准确率。

1.2 纳入与排除标准

(1)纳入标准：①患者均行MSCT检查，图像质量符合诊断要求，无伪影；②临床及病理检查资料齐全；③病灶结节直径≤3 cm。

(2)排除标准：①同时伴有肺部渗出性病变患者；②支气管和纵隔、胸膜病变的患者；③多发性肺结节病患者[5-6]。

1.3 仪器设备

采用Optima CT660型128层螺旋CT(美国GE公司)。

1.4 检查方法

采用Optima CT660型128层螺旋CT，扫描方式为胸部仰卧位常规螺旋扫描，范围包括整个肺组织和肋膈角。扫描条件：管电压120 kV，管电流220 mA，层厚5 mm，矩阵512×512，重建算法为标准重建；影像显示条件为肺窗(W=1500，L=-700)，纵隔窗(W=350，L=40)。

1.5 图像后处理方法

采用单一和组合两种方式分别进行图像锐化、MPR处理及K均值聚类算法图像分割等技术操作，研究不同图像后处理方法对提高结节鉴别准确率的影响程度[7-9]。其中，单一方式是73例患者影像分别进行不同方法处理，组合方式是诊断小组成员根据诊断需要同时选择1～3种处理方式，共获得观察组的4个影像处理结果。

图像锐化目的是削减图像模糊度、突出结节边界和细节的一种图像增强方式，按照锐化程度分为三级，即Ⅰ级(初)、Ⅱ级(中)和Ⅲ级(高)；MPR实际上是对MSCT扫描的容积数据重新计算获取不同二维断面的过程，包括矢状面、冠状面和斜面等，可较好地显示肺部结节的复杂解剖结构关系，有利于病灶的准确定位；K均值聚类是按照相似性准则，将图像中不同组织结构数据按照预设K值进行分类划分，突出肺部结节与周围组织的对比度，达到鉴别诊断的临床应用效果。

1.6 观察指标

由3位具有5年以上工作经验的放射科医师组成诊断小组，评价73例肺结节疾病患者的影像资料，肺部结节鉴别的观察指标设定为诊断准确率，即影像诊断结果与病理诊断结果的一致性，用R表示。其中，诊断结果由诊断小组分别对73例患者的4组实验图像进行分析获得，图像后处理技术和观察指标的赋值情况见表1。

表1 MSCT图像后处理技术及观察指标赋值

1.7 统计学方法

应用SPSS19.0软件对研究数据进行处理，将诊断准确率设定为因变量、图像锐化、MPR处理和K均值聚类算法设定为自变量。计量资料中的诊断准确率以均值±标准差(±s)表示，采用Wilcoxon秩和检验对不同处理模式下4组实验数据和对照数据进行差异性分析；计数资料中诊断准确均一致的比例以百分比(%)表示，采用x2检验进行差异性分析，以P＜0.05为差异有统计学意义，以P＜0.01为差异显著。

2 结果

2.1 MSCT图像处理结果

采用随机的方式分别对73例患者的影像进行图像锐化、MPR处理和K均值聚类算法图像分割等后处理操作，在73例患者的影像中进行图像锐化处理52例，MPR处理37例，K均值聚类算法图像分割处理27例。图像锐化、MPR处理和K均值聚类算法图像分割处理的典型图像见图1-3。

图1 图像锐化处理典型病例

2.2 图像后处理的诊断准确率

对不同MSCT图像的诊断准确率进行赋值，不同的MSCT图像后处理技术对肺部结节的诊断准确率有明显的提升，观察组4种图像处理和对照组的诊断准确率分别为(3.42±0.68)%、(3.45±0.65)%、(3.43±0.66)%、(3.74±0.60)%和(3.33±0.78)%，观察组单一图像后处理与对照组比较，差异有统计学意义(Z=-2.070，Z=-2.460，Z=-2.111；P＜0.05)；组合处理与对照组比较差异显著，有统计学意义(Z=-4.570，P＜0.01)，见表2。

图2 MPR处理典型病例

图3 K均值聚类算法图像处理典型病例

表2 两组图像后处理诊断准确率结果比较(±s)

表2 两组图像后处理诊断准确率结果比较(±s)

组别 诊断准确率(%) Z值 P值对照组 3.33±0.7849 - -观察组图像锐化 3.42±0.6849 -2.070 0.038 MPR处理 3.45±0.65 -2.460 0.014 K均值聚类 3.43±0.66 -2.111 0.035组合处理 3.74±0.60 -4.570 0.000

2.3 图像后处理与病理诊断的一致性

诊断一致例数分别为49例、51例、49例和59例，应用SPSS19.0软件对计量资料进行Wilcoxon秩和检验，观察组单一后处理的差异有统计学意义(Z=-2.070，Z=-2.460，Z=-2.111；P＜0.05)；组合处理的差异显著(Z=-4.570，P＜0.01)。计数资料采用x2检验，观察组单一处理的差异有统计学意义(x2=4.074，x2=5.607，x2=4.074；P＜0.05)；组合处理的差异显著(x2=14.722，P＜0.01)，见表3。

3 结论

本研究结果证实，MSCT图像后处理技术在诊断肺部结节中具有重要的应用价值。目前，肺部结节疾病的临床诊疗研究方向集中在检查方案和影像诊断两个方面，并以CT检查较为常见。随着影像设备性能和信息技术的发展，图像后处理技术可实现图像质量优化、定量和定性信息测量、病灶定位及三维可视化等功能，在MSCT影像诊断中的应用价值显得越来越重要[10-11]。

表3 两组图像后处理与病理诊断一致性比较

图像后处理技术具有差异性的临床应用领域和价值，本研究结合医院放射科接诊的肺部结节患者的实际情况，选取图像锐化、MPR处理和K均值聚类算法设计MSCT图像后处理方案，共获取4组观察图像。诊断小组分别对原始图像和观察图像进行分析，参照临床病理诊断数据，形成诊断准确率的计量和计数资料。本研究结果显示，观察组图像的诊断准确率高于对照组，且观察组单一处理的差异具有统计学意义，组合处理的差异显著，表明MSCT图像后处理技术在提高肺部结节疾病诊断准确率方面具有较高的应用价值，且根据临床需要选择合理的图像后处理技术可进一步提升临床诊断水平。

由于肺部结节疾病种类繁多，临床诊断过程中需要结合症状病史、影像表现和病理检查等内容进行鉴别诊断。因此，图像后处理技术在一定程度上能提高肺部结节疾病的诊断准确率，但仍存在一定的误诊比例，今后工作中将进一步研究MSCT图像后处理技术在相关疾病的应用价值，为提高放射科的临床诊疗水平奠定研究基础[12-13]。