第四軍醫大學(西安 710032)
李 潔 張 艱▲ 崔龍彪
?
螺旋CT與彌散加權磁共振成像對肺部良惡性病變診斷價值研究
第四軍醫大學(西安 710032)
李潔張艱▲崔龍彪
摘要目的:比較螺旋CT與彌散加權磁共振成像(DWI)技術肺部良、惡性病變診斷價值。方法:選擇經病理明確診斷的肺部良、惡性病變患者45例,行胸部螺旋CT及DWI檢查(b=800s/mm2),并測量病灶表觀擴散系數(ADC)值。比較肺部良、惡性病變的ADC值均數以及良性病變中炎癥、結核病變的ADC值均數;比較CT及DWI檢查的診斷評價指標(敏感性、特異性等);采用受試者工作特征曲線(ROC)分析ADC值用于區分肺部良、惡性病變的診斷價值。結果:肺部良、惡性病變間的ADC值均數比較,差異有統計學意義,肺部良性病變中肺炎與結核的ADC值均數比較,差異有統計學意義;DWI檢查診斷肺部良、惡性病變的靈敏度(95.5%)、特異度(87.0%)、準確度(91.1%)、尤登指數(82.5%)、陽性預告值(87.5%)、陰性預告值(95.2%)均高于螺旋CT檢查的靈敏度(90.9%)、特異度(69.6%)、準確度(80.0%)、尤登指數(60.5%)、陽性預告值(74.1%)、陰性預告值(88.9%);ADC值用于區分肺部良、惡性病變的ROC曲線下面積(AUC)為0.741。結論:DWI檢查及ADC值對于肺部良、惡性病變及良性病變中肺炎、結核病變的區分具有一定的臨床診斷價值,其靈敏度、特異度等診斷評價指標優于螺旋CT檢查。
主題詞肺疾病/診斷螺旋錐形線束計算機斷層攝影術彌散磁共振成像
肺癌已成為惡性腫瘤死亡的首位病因[1]。臨床上,因缺乏簡便、準確的篩查方法,大多數患者因出現癥狀就診,一經確診70%~80%已屬中晚期,因此要降低肺癌的病死率,早期發現及診斷肺癌至關重要。美國國立綜合癌癥網絡(National Comprehensive Cancer Network,NCCN)肺癌指南及中國原發性肺癌診療規范(2015版)均指出在高危人群中開展肺癌篩查建議使用低劑量CT(Low-dose computed tomography,LDCT)[2],它的敏感度是普通胸片的4~10倍,但它存在輻射危害及特異性低的缺陷。本研究初步探討CT與彌散加權磁共振成像(DWI)檢查在診斷肺部良、惡性病變的臨床應用價值以及ADC值在相關方面的價值和意義。
資料和方法
1一般資料選取2014年10月至2015年10月就診于第四軍醫大學西京醫院呼吸內科并符合納入標準的患者45例,男性26例,女性19例,平均年齡60(42~85)歲;經病理檢查確診惡性病變22例(腺癌12例、鱗癌4例、大細胞肺癌2例、小細胞肺癌4例),良性病變23例(炎癥17例、結核6例)。納入標準:①年齡≥18歲;②有明確的病理診斷;③同意接受CT及DWI檢查;④至少有一個明確的可測量病灶(螺旋CT顯示病灶直徑≥10mm);⑤既往無相關基礎疾病。
2方法
2.1MRI技術:采用西門子1.5T MAGNETOM Aera MR 成像系統,梯度場強40mT,梯度切換率150T,8通道大柔線圈成像,患者仰臥位。DWI序列采用單次激發自旋回波平面成像(Echo-Planar MR Imaging,EPI),并行采集空間敏感性編碼技術,成像參數:TE 63ms,TR 6800ms,FOV40cmV68cm,Matrix156×156,b=800mm2/s。層厚5mm,掃描層數30層,平均掃描時間約2.5min。
2.2圖像分析及數據處理;在西門子后臺處理工作站上用ADC圖進行圖像后處理。評價DWI信號強度特征和測量ADC值,選取病變ROI時,取病灶信號強度最大且最均勻的層面作測量,對于較均勻的病灶所取病變ROI包括病灶最大徑的60%以上,對于含空洞和毛玻璃成分的不均勻病灶,選取多個較小面積的ROI計算平均值,盡可能包括最大信號強度中心區域。數據測量由兩位有診斷經驗的放射科醫生在未知病理結果的情況先獨立測量,記錄數據,取其ADC的平均值。
2.3統計學方法:使用SPSS21.0統計學軟件。采用兩獨立樣本t檢驗分析肺部良、惡性病變的ADC值均數以及良性病變中肺炎與結核病灶的ADC值均數的比較;采用ROC曲線分析ADC值用于區分肺部良、惡性病變的診斷價值。P<0.05為差異有統計學意義。
結果
1肺部不同性質病變間的ADC值比較兩獨立樣本t檢驗分析數據結果顯示肺部良、惡性病變間的ADC值均數差異有統計學意義(P=0.006);肺部良性病變中炎癥與結核病灶的ADC值均數亦有統計學意義(P=0.041)。
2CT及DWI判斷肺部良、惡性病變的診斷評價指標比較CT及DWI兩種診斷檢驗的診斷評價指標顯示DWI判斷肺部良、惡性病變的靈敏度、特異度、準確度、尤登指數、陽性預告值、陰性預告值分別高于螺旋CT檢查的靈敏度、特異度、準確度、尤登指數、陽性預告值、陰性預告值;而DWI 檢查的漏診率、誤診率均低于CT檢查的漏診率、誤診率,見附表。
3ADC值用于診斷肺部良、惡性病變的ROC曲線分析45例患者數據顯示ADC值用于區分肺部良、惡性病變的AUC為0.741(P=0.006)。

附表 CT及DWI判斷肺部良惡性病變診斷評價指標(%)
討論
傳統的MRI成像過程中心臟和呼吸運動對圖像產生偽影的影響使得MRI技術在肺部應用一度受限,但彌散成像技術獲得的圖像質量很穩定。Kwee等[3]認為,穩定的呼吸運動所造成的相位差對于處于180°翻轉脈沖兩側的彌撒梯度是完全對稱的,因此所造成的相位累積也會完全被抵消。DWI成像的物理學基礎是水分子熱運動或布朗運動,在活體組織中,不同組織結構或同一組織內不同病理狀態下的水分子的彌散能力不同[4],這是DWI成像的病理生理基礎。水分子的彌散能力是影響DWI成像的主要因素,通常用ADC表示。ADC值實現了對DWI的量化分析,為不同病理狀態提供定量分析診斷的信息,從而更有效地反映組織內部結構的微觀變化[5]。
本研究結果顯示肺部良、惡性病變的ADC值差異有統計學意義(P=0.006),提示ADC值可以幫助鑒別肺部良、惡性病變,這與董海霞等[6]的研究結果一致;肺部良性病變中肺炎與結核病變的ADC值差異有統計學意義(P=0.041),肺部良性病變相關研究結果較少,但趙林偉等[7]在脊柱結核與炎癥病變的研究結果與本研究一致。比較CT及DWI檢查用于判斷肺部良、惡性病變的診斷評價指標,可見DWI判斷肺部良、惡性病變的各項診斷指標均優于螺旋CT檢查; DWI檢查無輻射、檢查方便,其區分肺部腫塊及周圍肺不張較螺旋CT亦有明顯優勢[6]。
本研究應用ROC曲線分析ADC值用于判斷肺部良、惡性病變的診斷價值的AUC為0.741,提示ADC值有一定的診斷價值。DWI檢查彌補了CT檢查無法評價病灶微觀組織結構的不足。無創傷、無輻射、安全可靠的判斷肺部良、惡性病變,為臨床診斷肺部良、惡性病變開辟了一條新途徑。目前DWI檢查已廣泛應用于腦腫瘤[8]、宮頸癌[9]等多種惡性腫瘤及腦梗死、腦炎[10]等疾病診治過程。
綜上所述,DWI檢查用于診斷肺部良、惡性病變具有一定的臨床診斷價值,對于肺部良性病變中進一步區分炎癥及結核病灶亦有一定的意義,隨著MRI技術的發展及成像參數的改進,DWI技術在肺部疾病診治中會有更廣闊的臨床應用前景。
參考文獻
[1] Siegel RL,Miller KD,Jemal A,etal.canncer statistics,2015[J].Ca Cancer J Clin, 2015,(1):5-29.
[2] Ettinger DS,Wood DE, Akerley W,etal.Non-small cell lung cancer,version [J].J Natl Compr Canc Netw,2015,13(5):515-24.
[3] Kwee TC,Takahara T,Ochiai R,etal.Diffusion-weighted whole-body imaging with background body signal suppression (DWIBS): Features and potential applications in oncology[J].Eur Radiol,2008,18(9):1937-52.
[4] Sun YS,Cui Y,Tang L,etal.Early evaluation of cancer response by a new functional biomarker:Apparent diffusion coefficient[J].AJR,2011 ,197(1):W23-9.
[5] Sinkus R,Van Beers BE,Vilgrain V,etal.Apparent diffusion coefficient from magnetic resonance imaging as a biomarker in oncology drug development[J].Eur J Cancer,2012 ,48(4):425-31.
[6] 董海霞,蔣瑞生,房偉,等.MR-DWI成像和CT引導穿刺活檢對良、惡性肺部病變診斷價值的探討[J] .中國臨床醫學影像雜志,2011,22(4):268-271.
[7]趙林偉,董國禮,董嘉懿,等.脊柱結核和惡性腫瘤彌散加權成像中感興趣區設置方法初探[J] .生物醫學工程學雜志,2012(1):55-58.
[8]Driessen JP,van Kempen PM,van der Heijden GJ,etal.Diffusion-weightedimaging in head and necksquamous cell carcinomas:A systematic review[J].Head Neck.2015,37(3):440-8.
[9] Hou B,Xiang SF,Yao GD,etal.Diagnostic significance of diffusion-weighted MRI in patients with cervical cancer:A meta-analysis[J] .Tumour Biol,2014 ,35(12):11761-9.
[10] 陳軼,賀淑禹,李華,等.磁共振彌散加權成像與血管成像聯合應用在急性大面積腦梗死與腦炎鑒別診斷價值[J] . 陜西醫學雜志,2013,42(3):375-375.
(收稿:2015-12-24)
通訊作者▲
【中圖分類號】R563
【文獻標識碼】A
doi:10.3969/j.issn.1000-7377.2016.07.45