高分辨率CT 的實性成分體積在肺亞實性結節浸潤等級中的預測價值

楊賢增

肺亞實性結節是純磨玻璃結節和混雜磨玻璃結節的統稱，隨著低劑量CT肺癌篩查的普及，肺亞實性結節的檢出率大大增加，而且長期存在的肺亞實性結節與肺腺癌的發生密切相關［1］。有研究結果表明病理為腺癌的肺亞實性結節其CT圖像中的實性成分在病理切片中對應為腫瘤及其浸潤性成分［2］。因此隨著高分辨率CT的不斷普及和應用，CT定量分析可通過量化肺亞實性結節的特征，客觀反映結節的變化，甚至能夠預測結節病理浸潤等級，這對病人手術方式的選擇以及預后有著極大的影響。本研究擬通過分析高分辨率CT的相關參數在預測肺亞實性結節病理浸潤等級中的價值，以期為高分辨率CT參數在肺亞實性結節診治中的作用提供翔實的臨床資料。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2014 年5 月至2017 年10 月于南陽張仲景醫院接受診治的86 例肺亞實性結節且診斷為肺腺癌病人的臨床資料。納入標準：（1）術前有完整的最大吸氣末高分辨率薄層CT（HRCT）影像資料；（2）CT檢查前未行活檢或新輔助化療等診療措施；（3）病理切片資料保存完整。排除標準：（1）存在呼吸及體外異物等干擾影響CT 圖像質量者；（2）術后病理為良性者；（3）亞實性結節的實性成分為多點起源者。86 例病人均為單發結節者，其中男性44例，女性42例。術后病理診斷為原位癌的共14例，微浸潤性腺癌31例，浸潤性腺癌41 例。病人或其近親屬知情同意，本研究符合《世界醫學協會赫爾辛基宣言》相關要求。

1.2 檢查方法 采用Philips Brilliance64排螺旋CT掃描儀進行病人的胸部CT 掃描。檢查前向病人詳細講解最大吸氣末方法，并對其進行訓練以達到最佳狀態。在病人最大吸氣末時行肺尖到肺底的迅速掃描。掃描參數如下：管電壓為120 kV，管電流為150 mA，層厚為5 mm，重建層厚為0.625 mm，螺距為0.516，掃描矩陣為512×512，FOV 為350 mm×350 mm，全肺掃描。將掃描后獲得的高分辨CT 圖像傳至相關工作站，利用肺結節模塊定量分析。肺窗固定，手動逐層勾畫結節邊緣，自動識別且計算三維體積，即肺窗結節體積（WNLW）；上述基礎上調整閾值到-300 HU，自動識別CT 值-300 HU 以上成分且計算三維體積，即閾值＝-300 HU 時結節實性成分體積（SCT）。

1.3 圖像分析 將符合入組標準的病人CT影像資料以DICOM 格式導入SW001.001 后處理工作站進行定量分析。分析參數包括：（1）肺窗實性一維長徑：為肺窗實性成分最大橫截面之最大直徑；（2）肺窗實性二維長徑：為肺窗實性成分最大橫截面之最大直徑與其垂直最大短徑的平均數；（3）縱隔窗實性一維長徑：為縱隔窗實性成分最大橫截面之最大直徑；（4）縱隔窗實性二維長徑：為縱隔窗實性最大橫截面之最大直徑與其垂直最大短徑的平均數；（5）SCT：為將肺窗固定后通過逐層勾勒結節邊緣后的軟件自動識別的實性部分。圖像分析時所指的肺窗實性成分是指將肺窗固定后在結節內能夠遮蓋血管以及支氣管輪廓的成分，而縱隔窗實性成分指將縱隔窗固定后在結節內能夠顯示的成分。

1.4 病例切片復審 所有肺亞實性結節術后切片均由2 名具有高級職稱的病理診斷醫師（不知曉本研究內容）進行復審，如意見不一致時通過協商達成一致，復審結果仍然為原位癌的共14 例，微浸潤性腺癌31例，浸潤性腺癌41例。

1.5 研究方法 將原位癌和微浸潤性腺癌歸入低浸潤組（n＝45），并將浸潤性腺癌歸入高浸潤組（n＝41），比較兩組病人的CT 定量參數，并分析CT 定量參數在預測病理浸潤等級的價值。

1.6 統計學方法 采用SPSS 22.0軟件對數據進行統計分析。計量資料以表示，統計方法采用成組t檢驗。將單因素分析中有統計學意義的定量參數納入多因素logistic 回歸分析中，最終獲得病理浸潤等級的獨立預測因素。采用受試者工作特征曲線（ROC）分析獨立預測因素的診斷效能，以P＜0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組CT定量參數的比較 高浸潤組的肺窗實性一維長徑、肺窗實性二維長徑、縱隔窗實性一維長徑、縱隔窗實性二維長徑以及SCT 顯著高于低浸潤組，均差異有統計學意義（P＜0.05），見表1。

表1 兩組肺腺癌86例胸部CT掃描CT定量參數的比較/

表1 兩組肺腺癌86例胸部CT掃描CT定量參數的比較/

注：1D-SCLW為肺窗實性一維長徑，2D-SCLW為肺窗實性二維長徑，1D-SCMW為縱隔窗實性一維長徑，2D-SCMW為縱隔窗實性二維長徑，SCT為實性成分體積

2.2 CT定量參數的二元logstic回歸分析 將單因素分析中有統計學意義的CT定量參數作為自變量，采用逐步回歸法進行多因素回歸分析，結果表明SCT是肺亞實性結節病理浸潤等級的獨立預測因素（OR＝1.019，95%CI：1.012～1.025）。

2.3 SCT預測病理浸潤等級的ROC曲線分析 將預測病理浸潤等級的獨立因素SCT 進行ROC 曲線分析，結果表明其最佳診斷界值為108.12 mm3，診斷的靈敏度為82.16%，特異度為91.56%，曲線下面積為0.912。見圖1。

圖1 肺腺癌86例胸部CT掃描實性成分體積（SCT）預測病理浸潤等級的受試者工作特征曲線（ROC）分析

3 討論

據統計，目前肺癌的患病率以及病死率居所有惡性腫瘤的首位［3］。而腺癌占全部肺癌病人的一半左右，也是臨床上最常見的肺癌病理組織學亞型［4］。長期持續存在的肺亞實性結節與局限性纖維化、不典型性腺瘤樣增生、原位癌、微浸潤癌以及伏壁生長為主要表現的肺腺癌密切相關［5-6］。由于肺亞實性結節常規影像學診斷困難，而CT引導下穿刺活檢受多種因素影響正確診斷率低，給肺亞實性結節的鑒別診斷帶來嚴峻的挑戰。由于具有潛在惡變的肺亞實性結節體積常呈惰性增長，因此其生長特性不僅表現為體積的增長，還同時存在密度的增長或者新的實性成分的出現，這也給肺亞實性結節的CT診斷提供新的機遇。通過CT 定量參數對肺亞實性結節進行定量分析不僅能夠對結節的體積和大小進行分析，還能夠對實性成分的體積和大小進行分析，極大的提高了具有潛在惡變的肺亞實性結節的檢出率［7］。

本研究結果表明，在高浸潤組反應結節大小的CT 定量參數（肺窗實性一維長徑、肺窗實性二維長徑、縱隔窗實性一維長徑、縱隔窗實性二維長徑）顯著大于低浸潤組病人。直徑是評估結節大小最常用的指標，其中直徑的測量有一維測量法和二維測量法，因此，直徑測量法是目前多中心篩查肺癌項目中最常使用的結節大小測量方法，必要時通過隨訪動態評估直徑的變化判斷結節的生長趨勢，從而鑒別結節的性質［8-10］。有研究通過272 個肺亞實性結節的CT定量參數，結果表明浸潤性結節的直徑顯著大于浸潤前病變，同時通過診斷性試驗表明對于純磨玻璃結節，其判斷的最佳閾值為10 mm（靈敏度為53.33%，特異度為100%），而對于混合磨玻璃結節，其ROC 曲線下面積則為0.905，具有較高的診斷效能［11-13］。但是在臨床實踐中往往不能發現，由于結節生長并不呈現一定的規則立體結構，因此一維或者二維直徑測量法無法對結節的三維空間的不均勻性生長進行有效的判斷，易造成較高的假陽性率和假陰性率。體積測量法與直徑測量法相比其測量誤差和測量變異率更小，可重復性以及準確性更高［14］。本研究結果表明，高浸潤組反映結節體積的CT定量參數（SCT）顯著大于低浸潤組，同時通過二元logstic回歸分析結果表明SCT是病理浸潤等級的獨立預測因素，而反映結節大小的CT 定量參數（肺窗實性一維長徑、肺窗實性二維長徑、縱隔窗實性一維長徑、縱隔窗實性二維長徑）并非病理浸潤等級的獨立預測因素。本研究進一步通過ROC曲線分析，結果表明通過SCT 這一CT 參數對肺亞實性結節病理浸潤等級具有較高的預測價值，其曲線下面積為0.912。這一結果說明SCT相比較于直徑更能反映結節的病理等級。目前多數研究中對于結節體積的測量以手工勾畫法為主，但是手工勾畫法無法區分實性和磨玻璃成分，故而存在一定的人工誤差［15］。然而通過閾值法對肺亞實性結節的實性成分進行體積測量，能夠在很大程度上避免人工誤差，如有文獻報道在不同閾值（CT 值在-500～-160 HU 之間）下軟件自動識別實性成分的準確率存在差異，其中當閾值為-300 HU時，對區分實性成分和非實性成分的靈敏度和特異度最高［16-18］，這也是本研究將SCT 設定閾值為-300 HU的主要原因。有研究通過在不同維度以及不同窗寬下的CT 定量參數對肺亞實性結節的病理浸潤等級進行預測研究，結果表明結節SCT 是肺亞實性結節病理浸潤等級的獨立預測因素［19-20］，這充分說明了SCT 在預測病理浸潤等級中的價值，也充分說明了體積測量法在預測病理浸潤等級的方面相比較于直徑測量法具有更高的價值。

綜上所述，高分辨率CT定量參數對肺亞實性結節的病理浸潤等級預測具有一定的價值，尤其是閾值為-300 HU的SCT這一參數是其病理浸潤等級的獨立預測因素。但是本研究存在一定的局限性，首先本研究為回顧性研究，入選的樣本量較小，可信度存在一定的不足；其次本研究在對研究對象并未納入多發的肺亞實性結節，存在一定的選擇偏倚，因此后期需要前瞻性的大樣本的多中心研究，以進一步證實CT定量參數在預測結節病理浸潤等級中的價值。