CT 定量指标对肺部磨玻璃结节病理侵袭性的预测价值

孙雅苹，张娟

1 天津市北辰区中医医院影像科 （天津 300400）；2 北京市海淀医院健康管理中心（北京 100080）

磨玻璃结节（ground glass nodules，GGNs）作为肺部CT检查的重要影像学征象，在CT肺窗上表现为边界模糊的“云雾状”密度增高影，但病灶内的支气管和血管纹理仍可较好识别。依据结节病灶内是否有实性成分，GGNs可分为纯磨玻璃结节（pure ground glass nodules，pGGNs）和混合磨玻璃结节（mixed ground glass nodules，mGGNs）。持续存在的GGNs经随访被证实为恶性的风险会明显增加，需引起高度重视。肺部GGNs囊括了侵袭前期病变[不典型腺瘤样增生（atypical adenomatous hyperplasia，AAH）、肺原位腺癌（adenocarcinoma in situ ，AIS）]、微浸润腺癌（microinvasive adenocarcinoma，MIA）和浸润肺腺癌（invasive lung adenocarcinoma，IAC）三类，不同病理阶段的外科术式处理和预后状况存在差异，因此准确评估预测GGNs的病理侵袭性对充分了解病情、选择合适的治疗方式和预后评估尤为重要[1]。本研究旨在回顾性分析并探讨CT定量指标预测肺部GGNs病理侵袭性的应用价值，现报道如下。

1 资料和方法

1.1 一般资料

本研究为单中心回顾性分析研究，共收集2019年10月至2021年10月于天津市北辰区中医医院诊治的180例肺部GGNs 患者的临床资料和影像学资料，按照下列筛选标准筛查后共入组156例患者，剔除26例。纳入标准：临床资料和影像学资料保留完整；CT 影像学资料中有1 mm 薄层的高分辨力CT平扫图像；肺部孤立性GGNs。排除标准：相关资料残缺；CT 影像学图像质量较差；合并肺部其他病变。

156例肺部GGNs患者，男89例，女67例；年龄30～85岁，中位年龄55岁，平均年龄（54.93±8.47）岁。依据组织病理学诊断结果，将156例患者分为未浸润组（71例）和浸润组（85例）。未浸润组包括AAH、AIS各29、42例，浸润组包括MIA、IAC各46、39例。本研究得到天津市北辰区中医医院医学伦理委员会批准。

1.2 CT 影像学检查

采用Siemens 双源螺旋CT 扫描机进行胸部扫描，嘱受检者取仰卧体位，双上肢自然上举至头顶，于呼气末屏气后开始扫描，扫描范围为肺尖至肺底部。扫描参数如下：管电压120 kV，自适用调控技术设置管电流，扫描层厚5 mm，螺距0.9。采用高分辨力重建算法对图像重组，层厚和层间距均为1 mm。图像分析参数如下：肺窗窗宽1 500 HU，窗位-450 HU；纵隔窗窗宽400 HU，窗位40 HU。所得薄层图像以DICOM 格式传送至CT 后处理工作站，逐层手动勾画GGNs 的轮廓并利用工作站自带的分析软件进行CT 定量分析。

1.3 观察指标

收集未浸润组和浸润组的一般资料；由2名不知晓本研究和病理结果的影像科医师共同阅片，交流并确认GGNs 勾画位置准确，确保勾画区域避开支气管、血管或钙化层面；然后测量肺部GGNs 的最大横截面直径、面积、体积和CT 测量值，其中CT 测量值包括最大CT 值、最小CT 值、平均CT 值及与周围正常肺组织的CT 差值。上述CT 定量指标由2名医师各测量1次，取2次测量值的平均值记录。

1.4 统计学处理

采用SPSS 23.0统计软件进行数据分析，计数资料以率表示，采用χ2检验；计量资料首先进行levene 法和Kolmogorov-Smirnov（K-S） 法检验，满足正态分布和方差齐性的计量资料以±s表示，采用t检验，不满足正态分布的计量资料则用M（P25，P75）]表示，采用秩和检验；采用二元Logistic回归分析肺部GGNs 侵袭性的影响因素，并绘制ROC 曲线分析CT 定量指标对肺部GGNs 侵袭性的预测价值，用约登指数（youden index，YI）确定最佳截断值，曲线下面积（area under the curve，AUC）＞0.7表示预测价值为良；P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 两组一般资料和CT 定量指标比较

两组肺部GGNs 的最大CT 值、平均CT 值和CT 差值比较，差异均有统计学意义（P＜0.05）；两组一般资料和其他CT 定量指标比较，差异均无统计学意义（P＞0.05），见表1。

表1 两组一般资料和CT 定量指标比较

将肺部GGNs 的侵袭性作为因变量（1=浸润，0=未浸润），表1中P＜0.05的指标（最大CT 值、平均CT 值和CT 差值）作为自变量，Logistic回归分析显示，平均CT 值、CT 差值是肺部GGNs 侵袭性的独立影响因素（P＜0.05），而最大CT 值与肺部GGNs 的侵袭性无明显相关（P＞0.05），见表2。

表2 肺部GGNs 侵袭性的影响因素分析

2.2 CT 定量指标预测肺部GGNs 侵袭性的ROC 曲线分析

由表2可知，肺部GGNs 的平均CT 值、CT 差值与侵袭性明显相关，故将两者作为检验变量，绘制两者单独及联合预测肺部GGNs 侵袭性的ROC曲线。状态变量：1=浸润（MIA+IAC），0=未浸润（AAH+AIS）。ROC 曲线分析显示，平均CT 值、CT 差值预测肺部GGNs 侵袭性的AUC 均＞0.7，差异无统计学意义（Z=0.412，P＞0.05）；两者联合预测的AUC 明显大于平均CT 值单独预测，差异有统计学意义（Z=2.738，P＜0.05），且联合预测的灵敏度和特异度分别为85.88%、80.28%，见图1、表3。

表3 平均CT 值、CT 差值对肺部GGNs 侵袭性的预测价值

图1 平均CT 值、CT 差值预测肺部GGNs 侵袭性的ROC 曲线

3 讨论

随着CT 设备的完善和技术经验的积累，高分辨力CT 在肺癌高危人群的筛查诊断中得到广泛应用，加之人们对疾病的筛查意识增强，使得肺部GGNs 的检出率明显提高。肺部GGNs 可见于肺部良性病变和恶性病变，其良恶性判断需要定期复查胸部CT，以尽早发现恶性征兆，对于持续存在的肺部GGNs 需高度警惕恶性病变的可能。结合肿瘤生长进展的规律特点（AAH-AIS-MIA-ICA）以及不同病理阶段临床应对策略的差异性，准确评估肺部GGNs 的病理侵袭性尤为重要。既往依据肉眼观察肺部GGNs 的CT 影像学形态进行病理分级诊断，存在一定的困难和主观性，准确度偏低[2-3]。CT 定量指标可客观量化反映结节的影像学特征，尤其适合随访观察结节的变化特点，故CT 定量指标为临床预测结节的病理侵袭性提供了新的途径[4]。

本研究将入选病例分成浸润组（MIA+ICA）和未浸润组（AAH+AIS），借助高分辨力CT 测量了系列CT 定量指标，其中肺部GGNs 的最大横截面直径、最大横截面积和体积均为常规CT 定量指标，本研究未发现两组上述指标存在差异（P＞0.05）。这与张宏等[5]和周围等[6]的报道相符，原因主要与结节形态的不规则性和不均匀生长有关。但结合临床实际来看，结节的大小虽然不能作为病理侵袭性的参考，但随访中若发现结节继续生长增加，尤其是体积倍增时间（volume doubling time，VDT）缩短，需怀疑结节恶性和发生浸润的可能[7]。基于CT值的密度测量是评估肺部GGNs 病理侵袭性的重要手段，随着肿瘤生长和浸润程度加重，结节内实性成分增加，CT 上可见结节密度增高，CT 值也随之增高，因此mGGNs 的恶性倾向相对较大。本研究结果显示，浸润组最大CT 值、平均CT 值均明显高于未浸润组（P＜0.05），与其他研究[8-9]结论相符，也较好地说明了肺部GGNs 病理侵袭性和CT密度值之间的紧密联系。本研究创新性采用CT 差值这一指标，CT 差值可客观反映结节和周围肺组织的CT 密度差，进而反映出病灶生长浸润的肿瘤学信息[10]。本研究结果显示，浸润组和未浸润组的CT 差值也存在显著差异（P＜0.05），且Logistic回归分析和ROC 曲线分析发现，平均CT 值和CT 差值是肺部GGNs 病理侵袭性的独立影响因素，两者最佳截断值分别为-571.38、-260.47 HU 时，此时AUC分别为0.819、0.875，且两者联合预测效能最大，AUC为0.935，为判断肺部GGNs 的病理侵袭性提供了阈值参考。

综上所述，肺部GGNs 的CT 定量指标可客观量化反映结节的内部情况，平均CT 值和CT 差值可作为预测其病理侵袭性的有效CT 定量指标，且两者联合预测价值更高。