多層螺旋CT在鑒別腮腺良惡性腫瘤中的應用

余 韻，顏雨春

多層螺旋CT在鑒別腮腺良惡性腫瘤中的應用

余 韻，顏雨春

目的探討CT對腮腺良惡性腫瘤的定性診斷及鑒別診斷價值。方法回顧性分析72例腮腺腫瘤患者CT平掃及增強圖像。分析比較腫瘤的分布、形態、密度、邊緣、囊變壞死、強化程度、頸部淋巴結腫大情況，并與最終病理結果對照。結果病灶80個，其中良性59個，惡性21個。良性組：42個（71.2%）位于腮腺淺葉、形態規則、密度均勻，62.7%邊緣清楚，57.6%呈輕中度強化，2例良性腫瘤出現頸部淋巴結腫大，術后病理均炎性腫塊。惡性組：12例（57.1%）位于腮腺深葉或跨深淺兩葉，15例（71.4%）表現為形態不規則、密度不均勻，81%邊緣不清，71.4%增強后明顯強化，9例出現頸部淋巴結轉移。兩組腫瘤形態、邊緣、密度、囊變壞死、淋巴結轉移差異均有統計學意義（P＜0.05），兩組發生部位、強化程度差異無統計學意義（P＞0.05）。結論CT可用于定性診斷大部分腮腺良惡性腫瘤。

腮腺；腫瘤；X線計算機；體層攝影術

涎腺腫瘤是口腔頜面外科的常見病，占口腔頜面部腫瘤的22.7%，其中70%～85%發生于腮腺，而腮腺腫瘤的發生率又占整個頭頸部腫瘤的3%～6%［1－2］。且腮腺腫瘤病理類型復雜，不同類型的腫瘤治療和預后均不相同。因此術前鑒別診斷十分重要。腮腺腺體組織因富含脂肪組織和唾液，與周圍肌肉、骨骼形成天然對比，CT上表現為較低密度，腮腺腫塊在低密度腺體襯托下易于發現。具有不完整包膜或沒有包膜的良性腫瘤以及一些低度惡性腮腺腫瘤在鑒別診斷上仍存在一定的難度。該研究通過對72例腮腺腫瘤患者CT圖像進行分析，以提高

CT對腮腺良惡性腫瘤的診斷精確性。

1 材料與方法

1.1 病例資料收集2007年8月～2013年5月安徽醫科大學第一附屬醫院口腔科經病理證實為腮腺腫瘤的72例患者的CT及臨床資料，其中男43例，女29例；年齡13～75（46.58±15.95）歲。55例表現為腮腺區無痛性腫塊，10例伴有壓痛，4例伴面神經受損癥狀，9例出現頜下及頸部淋巴結轉移，8例為術后復發，時間最短3個月，最長5年。病程7 d～25年。

1.2 檢查方法72例患者均行CT平掃及增強掃描，掃描范圍從眶耳平面至鎖骨上緣。設備為GE LightSpeed64 VCT掃描儀。掃描參數：電壓200 kV，管電流約為350 mA。球管轉速0.5 r/s，螺距為0.984∶1，層厚5 mm，層間距5 mm，CT增強掃描：碘比醇300 mgI/ml，劑量80～85 ml，以2.5～3.0 ml/s流率經肘靜脈注射。

1.3 圖像分析圖像的分析與測量均在AW4.4工作站上由一位放射科醫師完成，內容包括病灶分布部位、形態、密度、邊緣、囊變壞死、強化程度、鄰近結構侵犯和淋巴結腫大情況。通過設定感興趣區（ROI）來測量病灶的CT值，ROI設定時遵循以下幾點：①分別在確定層面及上下2個相鄰層面內選取3個，求其平均值。②對于同一個病灶，盡量保持平掃、增強期層面、大小、形狀的一致性。③避開囊變區及硬化偽影區。依據下頜后靜脈的移位來對病灶進行定位：腫瘤主體向內、后推移下頜后靜脈，則判斷病灶位于淺葉；向外、前推移下頜后靜脈，判斷病灶位于深葉；腫瘤主體包繞下頜后靜脈，判斷病灶跨深淺兩葉。強化程度以增強后CT值增加凈值為準，增加值＜20 HU為輕度強化，20～＜40 HU為中等強化，≥40 HU為明顯強化。

1.4 病理檢查采用大體、組織形態學觀察和免疫組織化學標記方法。腫瘤病理分型：依據生物學行為、組織學類型，將腫瘤分為良、惡性2種類型。

1.5 統計學處理使用SPSS 16.0統計軟件進行分析，采用χ2檢驗分析腮腺腫瘤CT征象的相關性。

2 結果

2.1 病理結果良性腫瘤59個病灶（73.8%），其中腺淋巴瘤17例25個病灶，多形性腺瘤21例，血管瘤4例，囊腫3例，肉芽腫性炎2例，脂肪瘤、肌上皮瘤、基底細胞腺瘤、米庫利奇病各1例；其中6例為多發病灶，4例2個病灶，2例3個病灶，均為腺淋巴瘤；惡性腫瘤21例21個病灶（26.2%），其中黏液表皮癌7例，惡性混合瘤5例，腺樣囊性癌2例，腺泡細胞癌、基底細胞腺癌、鱗狀細胞癌、肌上皮癌、淋巴上皮癌、惡性黑色素瘤、梭形細胞癌各1例。

2.2 良性病變腮腺良性腫瘤直徑1.0～4.3 cm，平掃CT值29～57 HU，增強后34例呈輕中度強化。1例脂肪瘤CT值－108 HU，增強后無明顯強化。3例囊腫平均CT值為21 HU，增強后病灶內無明顯強化，囊壁環形強化。4例血管瘤平掃CT值42～52 HU，其中3例可見局部鈣化灶，增強后可見明顯血管強化征。腮腺良性腫瘤59個病灶，其中位于腮腺淺葉42例，占71.2%（42/59），形態規則42例，占71.2%（42/59），密度均勻42例，占71.2%（42/59），邊界清楚37例，占62.7%（37/59），存在囊變或壞死區26例，占44.1%（26/59）。密度不均勻、邊界不清17例，其中混合瘤9例，血管瘤4例，腺淋巴瘤2例，炎性肉芽腫2例，且密度不均的混合瘤和腺淋巴瘤均可見不同范圍囊變區。2例炎性肉芽腫中發現腫大淋巴結。見圖1～6。

2.3 惡性病變腮腺惡性腫瘤直徑1.0～8.0 cm，腺泡細胞癌、鱗狀細胞癌各1例直徑較小，約1.0 cm。惡性混合瘤、惡性黑色素瘤、梭形細胞癌各1例直徑較大，約6.0 cm。CT值33～61 HU，增強后15例呈明顯強化，8例病灶中見花環樣強化征。其中位于腮腺深葉或跨葉12例，占57.1%（12/21），形態不規則15例，占71.4%（15/21），密度不均勻16例，占76.2%（16/21），邊界不清17例，占81%（17/21），存在囊變或壞死區17例，占81%（17/21）。密度均勻5例，其中低分化黏液表皮癌2例，腺泡細胞癌、肌上皮癌、淋巴上皮癌各1例。1例肌上皮癌表現為邊界不清、密度均勻。9例出現腫大淋巴結，其中7例伴有咬肌或胸鎖乳突肌受侵犯，分別為黏液表皮樣癌、惡性混合瘤、惡性黑色素瘤、梭形細胞癌。圖7～11。

圖1 多形性腺瘤 圖2 多形性腺瘤黏液變 圖3 多形性腺瘤無包膜 圖4 腺淋巴瘤 圖5（A、B）血管瘤 圖6 囊腫圖7 黏液表皮樣癌 圖8 惡性多形性腺瘤 圖9 腺樣囊性癌 圖10 鱗癌 圖11 梭形細胞癌

2.4 良、惡性腫瘤CT表現比較分析良惡性腫瘤在腫瘤形態、密度、邊緣、囊變壞死、淋巴結轉移方面差異有統計學意義（P＜0.05）。兩組腫瘤發生部位、強化程度差異無統計學意義（P＞0.05）。見表1。

表1 腮腺良惡性腫瘤CT表現

3 討論

文獻［3］報道腮腺腫瘤75%～80%為良性腫瘤，以多形性腺瘤和腺淋巴瘤最多見。多形性腺瘤屬于臨界瘤，當腫瘤細胞生長活躍或包膜不完整時，CT表現為不規則分葉狀，邊界不清，常與惡性腫瘤難以鑒別。腺淋巴瘤好發于有長期吸煙史的中老年男性，腮腺淺葉后下極多見，有多發及囊變傾向。脂肪瘤、血管瘤、囊腫相對少見，根據CT表現可明確診斷。脂肪瘤CT表現為典型的脂肪密度，CT值約為－100 HU，邊緣清楚。血管瘤顯示局部鈣化灶，增強后可見血管強化征，是特征性表現。囊腫CT值約為20 HU，增強僅囊壁環形強化。本研究中炎性肉芽腫2例，腫塊累及相鄰組織，邊緣模糊不清，并常伴淋巴結腫大，不易與惡性腫瘤鑒別。研究［4］顯示，單純依靠CT炎癥診斷的準確率為75%，結合臨床和實驗室檢查，診斷準確率可提高至90%。

腮腺惡性腫瘤種類繁多，發病率前4位分別是腺樣囊性癌、腺癌、黏液表皮樣癌、惡性混合瘤［3］。各種類型的腫瘤生物行為不一，CT表現亦不同。部分低度惡性腫瘤或腫瘤較小時，常難以準確判斷良惡性，需仔細觀察病灶的內部結構及增強表現，鄰近組織侵犯情況及頸部是否出現腫大淋巴結，以免誤診而延誤病情。

腮腺分為淺葉和深葉。淺、深葉的重要解剖學標志是走行在腮腺中的面神經和下頜后靜脈。面神經在CT圖像上難于顯示，故CT上多以下頜后靜脈作為淺深葉分界的解剖學標志［5］。本研究中良性腫瘤多位于淺葉，多呈中等強化。而惡性腫瘤多位于深葉或跨深淺兩葉，且因血供相對較豐富，增強掃描后多呈明顯強化。但良惡性腫瘤在位置分布及強化程度方面差異均無統計學意義。

研究中病灶密度均勻性以強化后表現為標準，76.2%惡性腫瘤密度不均勻，而良性腫瘤僅28.2%表現為密度不均勻。密度不均勻可能因為惡性腫瘤生長快，病變中心往往會發生液化壞死［6］。CT表現為形態極不規則的低密度囊變壞死區，與周圍強化明顯區域分界不清，這可能與惡性腫瘤細胞生長活躍程度及缺血壞死程度極不一致有關［7］。部分多形性腺瘤及腺淋巴瘤可出現斑片狀囊性區，但低密度灶多較規整，邊界清晰。由此可見，對于密度不均勻良惡性腫瘤，可依據囊變壞死區形態及邊緣作出診斷。此研究中良、惡性腫瘤在密度均勻性及出現囊變壞死區方面差異均有統計學意義。

良性腫瘤多邊緣清楚，不侵及鄰近組織，有時腫瘤較大或包膜不完整，與咬肌或胸鎖乳突肌分界欠清，屬于緊鄰與推壓性改變，但沒有明顯肌肉浸潤的局部毛糙等侵襲性生長改變。元建鵬等［8］報道的97個腮腺病灶中，邊界不清見于大多數的惡性腫瘤，良性腫瘤和少部分惡性腫瘤表現為邊界清楚。該研究81%惡性腫瘤邊緣不清，62.7%良性腫瘤邊緣清楚，且差異有統計學意義，與報道不完全一致。

有無淋巴結腫大也是鑒別良、惡性腫瘤的征象之一，需仔細觀察。腮腺惡性腫瘤的轉移淋巴結邊緣常呈低、中度環形強化，中央為低密度囊變區［9］。良性腫瘤有時也會出現增大淋巴結，但多為炎癥性反應增生，且多為小淋巴結，不會出現中央壞死環形強化的影像。

根據腫瘤在CT上的形態、密度、邊緣、強化程度、與咬肌及胸鎖乳突肌的分界情況，淋巴結侵犯情況進行綜合評價分析，CT對大多數良、惡性腫瘤能夠做出正確定性診斷。腫物形態不規則，邊界不清呈浸潤性生長，增強后明顯強化，出現不規則壞死囊變區，并可見頸部多發淋巴結腫大，為惡性腫瘤的典型征象；反之，應考慮為良性腫瘤。對于仍難以鑒別診斷的腮腺腫瘤，CT灌注成像和CT多期動態增強掃描可提供更多定性診斷依據［10－11］。且結合臨床表現，可進一步提高診斷準確率。

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Application study of multi-slice CT in distinguishing between benign parotid tumors and malignant parotid tumors

Yu Yun，Yan Yuchun
（Dept of Stomatology，The First Affiliated Hospital of Anhui Medical University，Hefei 230022）

ObjectiveTo explore the clinical value of multi-slice CT in distinguishing between benign parotid tumors and malignant parotid tumors.MethodsCT scanning images of 72 parotid tumor patients were analyzed.The location，shape，density，edge，cystic necrosis and degree of enhancement of the tumors were analyzed，degree of cervical lymph node swelling were analyzed，and all the analysis results were compared to pathological results.Results80 lesions were diagnosed in tumors，among which 59（73.8%）lesions were benign tumors and 21（26.2%）lesions were malignant tumors.The CT images of benign tumors showed that 42（71.2%）of them were located in the superficial lobe and with regular shape and uniform density；62.7%of them had clear edge；57.6% of them showed mild or moderate enhancement.2 cases of benign tumors presented cervical lymph node swelling，which were proved to be pathological inflammatory mass after operation.Whereas in the CT images of malignant tumors 12（57.1%）of them were located in the deep lobe or in both of the superficial lobe and the deep lobe.15（71.4%）of them had irregular shape and uneven density.81%of them had unclear edge.71.4%of malignant tumors were significantly enhanced.9 cases of malignant tumor were with cervical lymph node metastasis.There was statistical difference between the shape，edge，density，cystic necrosis，degree of enhancement and cervical lymph node metastasis of the two groups of tumors（P＜0.05），while the location and the degree of enhancement of the two groups of tumors showed no statistical difference（P＞0.05）.ConclusionMost of benign and malignant parotid tumors can be correctly diagnosed by analyzing multi-slice CT images

parotid gland；tumor；X-ray computed；computed tomography

R 739；R 816

A

1000－1492（2014）03－0374－04

2013－11－12接收

安徽省科技廳自然科學基金（編號：11010401016）

安徽醫科大學第一附屬醫院口腔科，合肥 230022

余 韻，女，碩士研究生；顏雨春，男，教授，主任醫師，碩士生導師，責任作者，E-mail：99yyc＠sina.cn