多層螺旋CT聯合能譜CT檢查在肺原位腺癌和微浸潤腺癌鑒別診斷中的價值研究

張忠偉 謝繼承 陳盈 范恒鑫 樊樹峰

隨著胸部CT檢查在體檢中應用越來越多，肺磨玻璃結節（ground glass nodule，GGN）的檢出率不斷增加。長期存在的GGN與肺腺癌發生顯著相關[1-3]，因此研究者們多關注于GGN影像學特征與病理類型之間的關系，以期盡早明確GGN的良惡性。GGN浸潤前病變包括不典型腺瘤樣增生（atypical adenomatous hyperplasia，AAH）和原位腺癌（adenocarcinoma in situ，AIS），浸潤性病變包括微浸潤腺癌（minimally invasive adenocarcinoma，MIA）和浸潤性腺癌（invasive adenocarcinoma，IAC），GGN是否發生浸潤以及浸潤程度與手術方式的選擇及預后密切相關[4-5]，因此準確識別GGN是否發生浸潤具有重要意義。能譜CT可將傳統的X線混合能量圖像分解成單能量圖像進行物質分離和定量測定[6-7]，為病變的影像定量、鑒別和研究提供了新的方法和思路。本研究聯合運用多層螺旋CT（MSCT）和能譜CT對GGN浸潤前病變AIS和浸潤性病變MIA進行鑒別診斷，探討其診斷GGN浸潤與否的價值。

1 對象和方法

1.1 對象 選取2017年10月至2018年6月我院經病理檢查診斷的GGN 121例，男46例，女75例，年齡28～81（53.4±10.1）歲。其中 AIS 組 45 例，男 21 例，女24例，平均年齡（53.1±8.8）歲；MIA 組 76例，男 25 例，女 51 例，平均年齡（54.2±10.9）歲。納入標準：（1）有完整的病理診斷資料；（2）術前完成MSCT和能譜CT靶掃描檢查，有薄層重建圖像（層厚0.625mm）；（3）無其它嚴重影響肺功能的疾病，如肺氣腫等。排除標準：（1）病灶最大徑＞3cm；（2）CT圖像有較大的呼吸運動偽影或肋骨造成的硬化偽影導致病灶不易觀察和測量者。所有患者均簽署知情同意書。兩組患者性別、年齡及吸煙比例差異均無統計學意義（均P＞0.05）。見表1。

表1 兩組患者一般臨床資料比較

1.2 檢查儀器與掃描方法 所有患者均使用GE能譜（Discovery 750HD）CT儀檢查。檢查前行呼吸訓練，仰臥位，雙臂上舉，頭先進，掃描范圍從胸廓入口至肺底。先行MSCT檢查，檢查參數：準直64×0.625mm，矩陣512×512，螺距 0.984∶1，層厚、層間隔均為 5mm，管電壓 120 kVp，FOV 35cm×35cm，自適應管電流選擇，機架旋轉時間0.6s/周，原始圖像內插為0.625mm的薄層圖像。發現病灶后，選擇能譜掃描模式（GSI）對病灶行靶掃描，檢查參數：準直 64×0.625mm，矩陣 512×512，FOV 20cm×20cm，螺距 0.984∶1，層厚、層間隔均為 0.625mm，管電壓80/140kVp瞬時（0.5ms）切換，管電流 550mA，機架旋轉時間0.6s/周。

1.3 圖像后處理及數據收集 將能譜CT檢查數據傳至AW4.5工作站，用GSI-Viewer軟件進行處理。由同一位胸部影像診斷醫師進行分析，選取肉眼可見的密度相對較高區域，多平面測量結節最大徑值、最高密度區CT值及水基值，計算能譜曲線斜率（k），k=（HU40keVHU140keV）/100。在PACS工作站上對病灶影像學特征進行分析，包括病灶位置、形狀、密度及有無胸膜凹陷、分葉、毛刺、棘突、空泡征存在。1.4 統計學處理 采用SPSS 22.0統計軟件。正態分布的計量資料以表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗；非正態分布的計量資料以M（P25，P75）表示，組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗。計數資料組間比較采用χ2檢驗、校正χ2檢驗。對兩組患者病灶CT定量參數值進行ROC曲線分析，分別得出各參數值的AUC、界值、靈敏度和特異度。對有統計學差異變量進行logistic回歸分析，分別建立MSCT變量的回歸模型和MSCT聯合能譜CT變量后的回歸模型，比較兩模型的診斷效能。P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者病灶影像學特征比較 兩組患者的病灶形狀、密度及有無胸膜凹陷、分葉、毛刺、棘突征比較差異均有統計學意義（均P＜0.05），MIA組病灶形狀不規則、密度不均勻、有分葉、毛刺、棘突征及胸膜凹陷者比例更高，而兩組患者病灶位置和有空泡征者比例差異均無統計學意義（均P＞0.05）。見表2。

2.2 兩組患者病灶CT定量參數值比較 兩組患者結節最大徑、最高密度區CT值、水基值及k比較差異均有統計學意義（均P＜0.05），MIA組結節最大徑、最高密度區CT值及水基值升高，k降低。見表3。

2.3 兩組患者病灶CT定量參數值的ROC曲線分析對兩組間有統計學差異的定量參數值進行ROC曲線分析，各參數值的AUC、界值、靈敏度和特異度見表4。

2.4 logistic回歸分析 對有統計學差異的MSCT變量行logistic回歸分析，見表5，logistic回歸模型為：logit（P）=-0.726+2.333X1+0.006X2+1.113X3+1.989X4，AUC=0.885，靈敏度0.895，特異度0.686。MSCT聯合能譜CT變量后行logistic回歸分析，見表6，logistic回歸模型為：logit（P）=-6.272+2.280X1+1.583X2+2.116X3+0.008X4-5.010X5，AUC=0.898，靈敏度 0.763，特異度 0.922。可見加入水基值和k后logistic回歸模型的診斷效能增加（0.898 vs 0.885），兩模型均顯示結節最大徑值貢獻最大，其次為分葉征。

表2 兩組患者病灶影像學特征比較（例）

表3 兩組患者病灶CT定量參數值比較

表4 兩組患者病灶CT定量參數值的ROC曲線分析

表5 兩組間MSCT變量的logistic回歸分析結果

表6 兩組間MSCT聯合能譜CT變量的logistic回歸分析結果

3 討論

近年來，肺GGN不斷受到國內外學者的廣泛重視，因其證實為肺腺癌的比例顯著高于也表現為磨玻璃密度的其他病變（這些病變多為良性，如肺間質纖維化、毛細血管充血、肺泡內水腫或出血等）[7-9]。關于不同病理類型GGN的CT影像學特征及定量CT特征分析研究眾多，但到目前為止尚無一種定量值達成共識。能譜CT因可多參數定量分析而成為CT診斷研究的最新發展方向，在肺內外病變的鑒別診斷及腫瘤治療療效評估的研究中得到了較好應用，而能譜CT檢查診斷肺GGN浸潤與否的研究目前鮮有報道。

本研究兩組患者間性別、年齡及吸煙比例差異均無統計學意義，但由于本研究未納入IAC患者，是否隨著浸潤程度的增加其在患者性別、年齡及吸煙比例中出現差異尚有待于進一步的研究。多項研究表明，隨著病灶浸潤程度的增加，病灶內纖維成分增加，病灶邊緣的分葉、毛刺及胸膜凹陷征的出現率逐漸增加[10-14]。本研究顯示MIA組病灶形狀不規則、密度不均勻及胸膜凹陷、毛刺、棘突、分葉征的出現較AIS組多見。但空泡征在兩組間差異無統計學意義，部分文獻亦有類似報道[15]。

GGN是否發生浸潤的一個重要指標是結節的大小，本研究統計顯示AIS組與MIA組的結節最大徑界值為 0.78cm，靈敏度 0.716、特異度 0.725，AUC=0.771。既往研究顯示，浸潤前后結節最大徑界值在0.75～1.2cm[5，14，16]，本研究結果與之符合。本研究結節最高密度區CT值在兩組間的界值為-583.00HU，靈敏度0.919，特異度0.569，AUC=0.803。既往研究結節浸潤前后CT值界值約-680HU（靈敏度0.958，特異度 0.351，AUC=0.77）[17-18]，本研究界值相對較高。推測可能一方面與選擇偏倚有關，另一方面由于本研究結合多平面圖像分析，選擇了相對較高密度區作為感興趣區；再者，本研究界值的特異度和AUC均有所提高（特異度0.569 vs 0.351，AUC=0.803 vs 0.77），說明MSCT結合能譜CT單能量圖像觀察測量結節最高密度區CT值能提高GGN浸潤與否的診斷準確度。

能譜曲線為不同能量X線束穿過物質后形成的CT值衰減曲線，不同病理組織結構具有不同的k[19-21]。既往研究顯示良惡性肺結節及肺癌不同病理類型間的k差異均有統計學意義。本研究MIA組k較AIS組k小（0.27 vs 0.39），推測AIS組織病理學僅為細胞的單純貼壁生長，密度較均勻，與病灶內微小血管的差異較大，而MIA大部分為浸潤成分（腺泡樣、腺管樣或乳頭樣），細胞密度增加，因而與結節內微小血管差異減小，ROI選擇區內組織密度趨向均勻，因而k更趨向為0。但該診斷效能不佳（AUC=0.363），有待聯合MIA與IAC病變的大樣本進一步研究。人體中含水量最高，水是和人體物質組成最相近的物質。本研究選取水基值為研究對象，能相對準確、客觀地反映病變特點，結果顯示MIA組較AIS組水基值高，差異有統計學意義，兩組間水基值界值為388.84mg/ml（靈敏度 0.743、特異度 0.667，AUC=0.766）。考慮隨著腫瘤浸潤程度的增加，GGN內腫瘤細胞密度逐漸增高，因而水基值逐漸增加。

聯合MSCT與能譜CT有統計學差異的變量進行了logistic回歸分析，結果顯示k為保護因素，結節最大徑值、密度不均勻、分葉征和水基值為危險因素。單純MSCT變量建立的logistic回歸模型AUC=0.885，靈敏度0.895，特異度0.686，加入能譜CT變量后建立的logistic回歸模型AUC=0.898，靈敏度0.763，特異度0.922。顯示加入能譜CT變量后模型的診斷效能增大（0.898 vs 0.885），均顯示結節最大徑值貢獻最大，其次為分葉征。

本研究的不足主要有三個方面：（1）本研究為階段性臨床研究，在入組樣本和病例的選擇上可能存在偏倚。（2）受入組條件難以控制等原因限制，未與表現為GGN的其他良性病灶（如間質性纖維化、出血等）進行對比研究。（3）因目前設備僅能檢測軸掃圖像的碘基值，尚不能檢測GGN整體的碘基值，而平掃和增強很難保證在相同的屏氣程度下完成，因此本研究僅比較了GGN的平掃能譜參數，未作能夠反映病灶微血管情況的增強前后對比，這有待于后續進一步研究。

綜上所述，MSCT與能譜CT檢查在AIS和MIA鑒別診斷中有一定價值，有望為GGN術前精準診斷提供新方法，在MSCT影像學特征分析的基礎上增加能譜CT參數分析能提高診斷效能。