孤立性肺結節徑線測量在改變縱隔窗及肺窗參數時差異性探討

劉 娜 周 芳

天津市濱海新區大港醫院 300370

孤立性肺結節(Solitary pulmonary noduel，SPN)是直徑≤30mm的單發、邊緣清楚而不透X線的球形結節影，其周圍被充氣的肺組織包繞。大多數SPN為良性病變，少數屬于早期肺癌。近年來對肺癌的診斷與治療有了很大進展，但患者的5年生存率也僅有10%。早期發現并給予手術完整切除的肺癌患者5年生存率可高達90%以上，因此早期發現肺癌，鑒別肺結節的良惡性則顯得尤為重要[1]。近年來大數據技術與醫學影像輔助診斷的有機融合產生了新的影像組學方法，其通過從影像中提取海量特征來量化腫瘤等重大疾病，可以有效解決腫瘤異質性難以定量評估的問題，具有重要的臨床價值。影像組學技術來源于計算機輔助診斷(Computer aided diagnosis，CAD)，目前已經發展成為融合影像、基因、臨床等信息的輔助診斷、分析和預測的方法。影像組學作為醫工交叉的產物，其應用先進的計算機方法解決臨床具體問題。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集2015年5月—2017年6月期間在我院行64排螺旋胸部CT檢查發現的非確定性肺結節患者50例。納入標準：(1)初次偶然發現肺結節且均為單發結節；(2)長徑和短徑均<20mm，且不與周圍胸膜與血管相連；(3)沒有鈣化和空洞的實性結節；(4)無惡性腫瘤相關病史。50例結節中有10例位于胸膜下與胸膜關系密切，有6例結節內有小斑點樣鈣化影，4例與周圍血管相連，最終共有30例符合標準因此納入研究，其中男17例，女13例，年齡37～78歲，平均年齡為(58.6±8.6)歲。

1.2 檢查方法

1.2.1 CT成像設備：所有患者均采用同一臺64排CT機進行掃描(Philips brilliance CT)。

1.2.2 CT檢查方法及成像參數：(1)患者準備:檢查前所有患者均不需要特殊準備，檢查時患者采取仰臥位，雙上臂上舉并放于頭部兩側。(2)CT檢查方法與數據重建:掃描方法：掃描范圍為胸廓入口至肺底水平，患者一次吸氣后屏氣完成全肺掃描。螺旋掃描方法：120kV、280mAs，螺距0.891，機架旋轉1周的時間為0.5s，顯示野為350mm，圖像矩陣為768×768，默認的重建層厚和重建間隔為5mm。仔細觀察圖像，找到所要觀察的結節并確定結節所在的區域，將包括結節所在的容積掃描區域進行層厚為1mm的重組。掃描完成后分別進行軟組織算法重建和肺算法重建。

1.3 結節大小的測量 將重組的圖像傳至工作站進行測量。首先找到結節最大斷面的圖像，放大4倍后，分別在軟組織算法與肺窗算法下、6種窗寬窗位參數下進行測量。由3名放射科主治醫生分別測量每個結節的長徑和短徑，每個結節測量3次，并取3次結果的平均值，最后以3名醫生測量結果的平均值作為最后的研究數據。

1.4 統計學方法 所有數據均采用SPSS13.0軟件進行分析，得到的數據用均數±標準差表示。肺窗窗位固定、不同窗寬之間行F檢驗進行統計學分析。縱隔窗窗位固定、不同窗寬之間采用t檢驗進行統計學分析。縱隔窗與肺窗之間先行F檢驗，不同的縱隔窗與不同的肺窗之間分別進行兩兩比較，采用t檢驗進行統計學分析，P<0.05認為差異具有統計學意義。

2 結果

2.1 軟組織算法下所得到測量結果的比較 (1)在軟組織算法下，固定縱隔窗窗位、改變其窗寬，對縱隔窗縱1與縱隔窗縱2下SPN長短徑測量值比較，t值分別為0.166，0.017，P>0.05，差異無統計學意義。(2)固定肺窗窗位、改變其窗寬，對肺窗縱1、肺窗縱2、肺窗縱3、肺窗縱4下SPN長短徑測量值比較，長徑和短徑的F值分別為1.90、3.42，P>0.05，差異無統計學意義。(3)縱隔窗與肺窗間的測量長徑和短徑的F值分別為6.42、7.31，P<0.05，差異有統計學意義；將6種窗寬窗位參數下的測量值進行兩兩比較，P均<0.05，差異有統計學意義。

2.2 肺算法下所得到測量結果的比較 (1)肺算法下，固定縱隔窗窗位、改變其窗寬，比較縱隔窗肺1與縱隔窗肺2測量值，t值分別為0.144，0.026，P>0.05，差異無統計學意義。(2) 固定肺窗窗位、改變其窗寬，對肺窗縱1、肺窗縱2、肺窗縱3、肺窗縱4下SPN長短徑測量值比較，長徑和短徑的F值分別為2.14、3.57，P>0.05，差異無統計學意義。(3)縱隔窗與肺窗間的測量長徑和短徑的F值分別為6.73、6.93，P<0.05，差異有統計學意義；將6種窗寬窗位參數下的測量值進行兩兩比較P均<0.05，差異有統計學意義。

2.3 軟組織算法與肺算法下縱隔窗之間、肺窗之間所得到測量結果的比較 軟組織算法與肺算法下縱隔窗之間、肺窗之間采用t檢驗，t(0.05,29)=2.045，P>0.05，說明軟組織算法下二種縱隔窗參數與肺算法下二種縱隔窗參數分別測量得到的數據均無統計學意義；軟組織算法下四種肺窗參數與肺算法下四種肺窗參數分別測量得到的數據也均無統計學意義。因此說明算法的不同對肺結節的測量無明顯影響。

3 討論

多排螺旋CT(Multi-slice spiral CT，MSCT)的廣泛應用，越來越多的肺內小結節被偶然發現。盡管大多數被發現的孤立性肺結節(SPNs)是良性的，但在高風險人群中惡性度高達40%[2]，因此對SPN的定性診斷具有重大意義。對胸部CT檢查中偶然發現的結節的測量稱為日常工作中非常重要的環節，臨床常采用多次CT檢查，比較2次檢查間SPN大小變化情況，從而得出結節體積倍增時間，用以判斷結節性質[3]。 但由于不同窗口進行觀察和測量SPN的長徑與短徑，縱隔窗與肺窗參數的改變可能在肺結節的測量中產生一定的影響[4]。因此，本研究對縱隔窗、肺窗的參數改變及軟組織算法與肺算法對孤立性肺結節徑線測量的影響進行了研究。研究發現在同一種算法(軟組織算法、肺算法)條件下：縱隔窗與肺窗間的SPN長短徑測量結果有統計學意義；而在同一種算法及不同算法條件下，縱隔窗與縱隔窗之間、肺窗與肺窗之間的測量結果均無統計學意義。因此，在孤立性肺結節的CT檢查及隨訪中應盡量選擇同一種重建算法。同時，應盡量固定窗寬、窗位，避免測量偏差。

但是本次研究的缺陷為沒有與結節大體病理做比較，研究的樣本數偏小。實性結節、磨玻璃樣結節以及大于20mm的肺結節在縱隔窗固定窗位、改變窗寬間的差異與在肺窗上固定窗位、改變窗寬間的差異也有待進一步的研究；在其他重建算法下測量的差異也有待進一步研究。因此，在今后的工作中會增加樣本數量，對結果進行更準確的評價。此外，影響螺旋CT圖像噪聲的因素很多[5]，對肺結節測量的重復性也是不能被忽視的問題，還有在本次研究中體會到光標對小距離測量的穩定性不夠好，因此在今后的研究中要盡量使用測量軟件以保證測量結果的準確性。

近年來，隨著影像學技術的進步，提出了很多鑒別肺部孤立性結節良惡性的方法，如CT紋理分析、動態增強CT時間密度曲線參數等，均具有較高的潛在應用價值[6-7]。或可與目前臨床上常用的孤立性肺結節大小監測協同應用，從而提高診斷準確性。