能譜CT平掃多參數成像判斷純磨玻璃密度肺腺癌病理亞型

武衛杰，岳松偉，呂培杰，王會霞，呂東博，高劍波

(鄭州大學第一附屬醫院放射科，河南 鄭州 450052)

純磨玻璃結節(pure ground-glass nodule, pGGN)是指不含實性成分、肺窗密度輕度增高且不掩蓋其內走行的血管及支氣管影的一類肺結節，病理學上多為早期肺腺癌或癌前病變，包括不典型腺瘤樣增生(atypical adenomatous hyperplasia, AAH)、原位腺癌(adenocarcinoma in situ, AIS)及微浸潤性腺癌(minimally invasive adenocarcinoma, MIA)，但也可為浸潤性腺癌(invasive adenocarcinoma, IAC)[1]。臨床對于AAH、AIS及MIA多采取肺段或楔形切除術，對IAC則采取肺葉切除術進行治療[2-4]，故術前準確判斷肺pGGN病理亞型對于臨床采取合理治療方案具有重大意義。pGGN早期形態學特征不典型，而常規CT檢查價值有限。能譜CT平掃可實現多參數成像，提供更多診斷信息，但目前國內外鮮有針對其是否有助于提高對于不同病理亞型pGGN肺腺癌鑒別診斷能力的研究報道。本研究探討能譜CT平掃多參數成像對判斷pGGN肺腺癌病理亞型的價值，以期為個體化方案的制定提供理論指導。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2018年1月—2019年5月110例經病理確診、胸部CT表現為pGGN的肺腺癌患者。納入標準：①病理證實為肺腺癌，病理報告完整；②術前接受能譜CT掃描檢查。排除標準：①CT圖像有嚴重偽影，影響圖像質量，導致病灶不易觀察和測量；②肺內多發磨玻璃結節(ground-glass nodule, GGN)，或混合磨玻璃結節(mixed GGN, mGGN)。最終納入45例，男20例，女25例，年齡23～72歲，平均(55.6±8.4)歲；分為A組(非IAC組，21例，其中AIS 9例、MIA 12例)和B組(IAC組，24例，包括腺泡為主型6例、貼壁為主型10例及乳頭為主型8例)。

1.2 儀器與方法 采用GE Revolution CT機，以GSI Assist掃描模式行胸部能譜平掃，參數：80/140 kVp瞬時切換，智能匹配管電流水平技術(200～500 mAs)，噪聲指數均為13 HU，探測器寬度80 mm，旋轉速度0.5 s/rot，掃描層厚和層間距均為5 mm，螺距0.992∶1，掃描范圍自胸廓入口處至肺底層面。掃描結束后采用40%自適應統計迭代重建(adaptive statistical iterative reconstruction V, ASIR-V)技術重建70 keV單能圖像，重建層厚及層間距均為1.25 mm。

1.3 圖像分析 將所有圖像導入GE HealthCare ADW 4.7工作站進行分析及測量。

1.3.1 分析結節CT征象 由2名具有10年以上胸部影像學診斷經驗的放射科醫師基于聯合40% ASIR-V技術重建的70 keV單能水平圖像評估結節的CT征象，主要包括結節的分葉征、毛刺征、空泡征、空氣支氣管征以及胸膜凹陷征和異常血管征，意見不一時經協商得出最終意見。

1.3.2 測量能譜CT平掃定量參數 使用GSI-Viewer軟件對平掃圖像進行分析。于pGGN最大層面及鄰近上下共3個層面避開血管、支氣管及氣泡成分放置相同大小的圓形或橢圓形ROI，使其大于病灶橫截面積的1/2，取平均值，獲得病灶40～140 keV單能量CT值(間隔10 keV)、水基值(water concentration, WC)及有效原子序數(effective atomic number, Eff-Z)。計算40～70、71～100及101～140 keV各能量區間的能譜曲線斜率(k1～k3)，計算公式分別為：k1=(HU40 keV-HU70 keV)/(70-40)，k2=(HU70 keV-HU100 keV)/(100-70)，k3=(HU100 keV-HU140 keV)/(140-100)。

1.4 統計學分析 采用SPSS 22.0統計分析軟件。以±s表示符合正態分布的計量資料，2組間比較采用獨立樣本t檢驗；以中位數(上下四分位數)表示非正態分布的計量資料，2組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗。計數資料2組間比較采用χ2檢驗。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 CT征象 B組異常血管征出現率高于A組(P<0.05)。2組間分葉征、毛刺征、空氣支氣管征、空泡征、胸膜凹陷征差異無統計學意義(P均>0.05)。見表1。

表1 基于重建70 keV單能水平圖像2組病灶CT征象比較(個)

2.2 能譜CT平掃定量參數 B組40～140 keV單能量CT值均高于A組(P均<0.01)，見表2。B組k1低于A組(P<0.05)，組間k2、k3差異均無統計學意義(P均>0.05)。B組WC高于A組(P<0.05)，組間Eff-Z差異無統計學意義(P>0.05)。見表3、圖1～2。

表2 2組病灶不同keV單能量CT值比較(HU)

表3 2組病灶能譜曲線斜率、WC及Eff-Z比較

圖1 患者女，41歲，右肺上葉MIA A.能譜CT重建70 keV單能圖像示右肺上葉pGGN，未見明確分葉征、毛刺征、空泡征、空氣支氣管征以及胸膜凹陷征和異常血管征； B.能譜平掃水基圖示WC為368.07 mg/cm3； C.能譜曲線示40～140 keV水平CT值變化范圍-572.71～-619.45 HU，k1為1.16

3 討論

隨著越來越多的肺pGGN被外科手術切除并經病理證實為早期肺腺癌，這種有著特殊影像學表現的肺結節受到國內外學者的廣泛重視。pGGN多為早期肺腺癌，并無明顯的常見影像學惡性征象。常規CT平掃能夠提供的診斷信息有限，術前較難對病灶做出準確診斷；而增強CT檢查雖能提供更多影像學信息[5]，但碘對比劑的應用一方面增加患者經濟負擔和對比劑腎病發病率，另一方面則因碘對比劑禁忌而不能用于部分患者。作為一種功能成像方式，能譜CT平掃可實現高低2種能量水平幾乎同時、同向成像，利用物質分離技術可獲得組織的碘基值、WC及鈣基值等多種定量參數及組織的Eff-Z，從多個角度客觀反映病灶的細微病理變化[6]。

能譜CT成像中，70 keV對應傳統CT X線管電壓為120 kVp時的平均能量，圖像質量與常規120 kVp掃描所獲相當[7-8]，因此本研究基于70 keV水平圖像分別對2組病灶的CT征象進行分析。異常血管征是指穿通于pGGN中的血管扭曲、擴張，管壁僵硬，走行僵直及血管集聚等異常血管征象。本研究結果顯示IAC中出現異常血管征者比例更高，與以往研究[9-10]大致相同，考慮為IAC侵襲度較高，由于微環境改變、瘤組織高代謝等原因，導致其供血血管發生異常改變。A、B 2組間分葉征、毛刺征、空氣支氣管征、空泡征、胸膜凹陷征差異均無統計學意義，原因可能在于pGGN多為早期肺腺癌，體積小，各種形態學特征尚不典型。

吳芳等[10]認為從AAH到浸潤性腺癌，病變CT值雖有增加趨勢，但各病理亞型間差異無統計學意義。本研究中B組在40～140 keV水平下的單能量CT值均高于A組，原因可能在于相比混合能量CT值，單能量CT值能更準確地反映不同組織的密度差異。

不同物質在不同keV能量下的CT值變化規律也不同，因此不同成分病灶的能譜衰減曲線存在一定差異，可通過曲線斜率對其進行定量評估[6,11]。本研究中A組能譜曲線斜率整體大于B組，k1組間差異有統計學意義，由此推測B組病灶侵襲度增加；2組病灶具有不同的病理組織學特征和化學構成，而能譜曲線可反映其差異。

根據特定物質在X線吸收中的表達規律，能譜成像中采用基物質配對方法進行物質分離，利用分離后的基物質進行物質的定量分析，可對不同組織成分加以鑒別[6,11]。本研究顯示B組病灶WC值大于A組，可能是隨著GGN侵襲度增加，其細胞成分增加，且細胞新陳代謝較正常組織加快，產生的代謝產物明顯增多，細胞間液更豐富，導致水濃度增加。

能譜CT成像中物質的衰減曲線與其對應的Eff-Z密切相關，若某物質的X線衰減系數與某種元素的X線衰減系數相同，則該元素的Eff-Z即為該物質的Eff-Z，據此可利用Eff-Z鑒別不同物質成分，尤其是密度相似、CT值接近者[12]。但本研究中A、B 2組間Eff-Z差異無統計學意義，可能與pGGN物質組成成分少、密度過低有關。

本研究的局限性：①樣本量小，且為單中心研究，診斷效能不高，需擴大樣本量進行多中心研究；②僅針對惡性pGGN，未考慮良性病變，且未納入mGGN；③未比較不同單能水平圖像顯示pGGN影像學征象的能力。

綜上所述，能譜CT平掃多參數成像可在顯示pGGN CT征象的基礎上提供多種定量參數和更多診斷信息，有助于判斷pGGN肺腺癌病理亞型，指導臨床決策。