CT定量測量對<10 mm部分實性結節肺腺癌病理亞型預測效能分析

李存瑞 趙立輝 殷少龍 石冬 趙春龍

隨著CT肺癌篩查的普及，肺內小結節特別是≤10 mm的肺結節的檢出得到明顯提高[1]。根據2017年Fleischner學會指南定義，肺結節被分為實性結節和亞實性結節，其中亞實性結節包括無實性結節和部分實性結節(Part Solid Nodule,PSN)[2]。有研究[3]證實PSN惡性病變的幾率較高。目前，胸部CT仍然是判斷肺結節良惡性的主要依據，但受限于CT成像參數的變化，傳統的CT影像形態學視覺評估僅能識別有限的形態學特征[4]。CT定量測量可以客觀量化結節的特征，在隨訪過程中可以更加客觀地反應結節的變化，并且在結節浸潤性分析以及預測患者預后等方面有廣闊的前景[5]。本研究旨在探討CT定量測量對<10 mm的PSN病理亞型的預測效能。

資料與方法

一、一般資料

回顧性分析張家口市第一醫院2016年5月～2019年4月期間經手術切除且病理證實為肺腺癌的58例患者的術前CT影像。男25例，女33例，年齡26～77歲，平均(54.50±11.88)歲。納入標準：1)患者術前一周層厚≦1.5 mm的薄層肺窗CT圖像顯示PSN病灶最大徑<10 mm；2)患者術前未接受穿刺活檢或任何抗腫瘤治療；3)所有病灶均經手術切除且病理證實為肺腺癌；4)PSN病灶內實性成分非多點起源。

二、檢查方法

患者取仰臥位，雙臂上舉平伸過頭，于患者深吸氣后閉氣掃描，掃描范圍自肺尖至肺底。掃描機器采用美國GE 公司16排或64排螺旋CT(LightSpeed Pro、LightSpeed VCT、Optima)進行常規掃描，掃描參數如下：管電壓120kV，管電流120～250mA，常規掃描層厚5 mm，重建層厚1.25 mm。FOV 360 mm × 360 mm，掃描矩陣512×512。

三、圖像分析及測量

由兩名熟悉胸部疾病影像診斷的主治醫師對所有患者CT圖像進行獨立觀察、分析、測量。所有圖像原始數據經PACS發送至ADW 4.4后處理工作站進行定量測量。CT圖像觀察條件設置如下：肺窗窗寬1500HU，窗位-600HU；縱隔窗窗寬400HU，窗位50HU。在肺窗和縱隔窗分別測量PSN肺窗結節最大徑、肺窗結節平均CT值、縱隔窗實性成分最大徑、縱隔窗實性成分平均CT值和縱隔窗實性成分體積。PSN肺窗實性成分特指在肺窗條件下PSN內不能顯示血管及支氣管管壁的部分，PSN縱隔窗實性成分特指在縱隔窗條件下能顯示的實性組織部分。測量方法如下：PSN肺窗結節最大徑為肺窗條件下結節最大截面的最大徑；PSN肺窗實性成分最大徑指在特定肺窗條件下，不能顯示血管及支氣管管壁部分的最大截面的最大徑；肺窗實性成分最大徑測量時需測量肺窗條件下實性部分最大截面的最大徑；肺窗結節平均CT值測量時，在肺窗條件下取PSN最大截面層面及上下相鄰兩層進行測量，計算公式：磨玻璃成分平均CT值×磨玻璃成分所占比+實性成分平均CT值×實性成分所占比，其中磨玻璃成分和實性成分CT值均需分別測量3次，取三次的平均值[6]；縱隔窗實性成分最大徑為縱隔窗條件下實性成分最大截面的最大徑；縱隔窗實性成分平均CT值為縱隔窗條件下，于實性部分最大截面層面取盡可能大的感興趣區所測量的CT值；縱隔窗實性成分體積，為縱隔窗條件下逐層勾勒實性成分邊緣后軟件自動識別并計算三維體積。測量時盡可能避開肉眼可識別的血管、支氣管及胸膜組織。測量示意圖如下(圖1)。

四、統計學分析

結 果

一、兩組患者性別、年齡及所有PSN定量CT統計分析結果(表1)

表1 兩組患者臨床資料及PSN定量CT測量比較分析

所有患者均為單發PSN。患者性別、年齡、PSN肺窗結節最大徑(圖1A)在兩組間差異無統計學意義(χ2=0.075、P=0.791，t=-0.910、P=0.367，t=-1.503、P=0.138，P均>0.05)，浸潤性病變組PSN肺窗平均CT值(圖1B)、肺窗實性成分最大徑(圖1C)、縱隔窗實性成分最大徑(圖1D)、縱隔窗實性成分平均CT值(圖1E)和縱隔窗實性成分體積(圖1F)，均大于浸潤前病變組，且兩組間差異均有統計學意義(P均<0.05)。

二、兩組PSN定量CT測量的ROC曲線分析(表2、圖2)

通過ROC曲線分析得出，縱隔窗實性成分體積曲線下面積(Area Under Curve,AUC)最大為0.737，提示其預測效能最高(AUC 0.737、敏感度0.583、特異度0.864)；其他指標的預測效能略低。PSN肺窗結節平均CT值、肺窗實性成分最大經、縱隔窗實性成分最大徑、縱隔窗平均CT值、縱隔窗實性成分體積區分不同病理亞型的最佳臨界值分別為-501.5HU、5.35 mm、4.35 mm、-310.5HU、43.115 mm3。

表2 兩組PSN定量CT測量預測效能分析

圖2 PSN定量CT預測浸潤性病變的效能分析

討 論

PSN定義為肺結節內既包含磨玻璃成分又包含實性成分，其可能是由感染、炎癥、出血或惡性腫瘤引起，其惡性概率較實性肺結節和無實性結節均高，病理類型常表現為肺腺癌[7]。由于PSN惡性概率較高，因此其術前CT預測腺癌病理亞型對病人的管理及預后有重要意義。有學者報道對于預后較好的病灶(包括原位腺癌和微浸潤腺癌)，肺段切除的癌癥相關生存率與肺葉切除相當，且并發癥更少；肺段切除可為患者保留更多有功能的肺實質，對于年齡較大或雙肺有多發結節的患者尤為重要[8-9]。

有學者通過對照PSN的CT影像表現與病理結果發現，當腫瘤細胞沿肺泡內壁呈貼壁生長而未侵犯肺實質時，其在CT影像中表現為PSN的磨玻璃成分；當腫瘤細胞增殖并伴有肺實質浸潤性生長時，該受浸潤的部分在CT影像中表現為PSN的實性成分部分[10]。有學者報道PSN肺窗實性成分最大徑及縱隔窗實性成分最大徑均與其侵襲性是相關，但縱隔窗實性成分最大徑是疾病相關生存率和總生存率的最優獨立預測因素[11-12]。此次研究中，浸潤性病變組PSN的縱隔窗實性成分最大徑、縱隔窗實性成分體積較浸潤前病變組均較大，且組間差異有統計學意義(P=0.010、P=0.001，P均<0.05)；且PSN的縱隔窗實性成分最大徑、縱隔窗實性成分體積，均能較好的預測浸潤性病變，該兩者的曲線下面積(AUC=0.706、AUC=0.737)均>0.7，該結果與以往文獻報道基本一致。有研究表明，測量PSN實性成分體積較傳統肺窗或縱隔窗條件下對實性成分定量測量更優，且實性成分體積是病理等級的獨立預測因素[13]。此次研究中，通過ROC曲線分析發現，縱隔窗實性成分體積較其他指標對病理等級的預測效能更高，曲線下面積為0.737、敏感度0.583、特異度0.864，高于其他CT定量測量指標；該結果與顧亞峰等[13]研究結果基本一致；再次印證PSN中實性成分體積的CT定量測量較傳統一維測量方法具有更高的預測效能。盡管以上研究均表明，PSN的實性成分對其病理等級的預測及患者預后有重要指導作用，但CT影像中PSN實性成分的界定標準目前尚無定論。Fleischner學會[2]指出，PSN實性成分為縱隔窗條件下所能顯示的結節成分，故本次研究中，PSN實性成分的CT定量測量均在縱隔窗(窗寬400HU、窗位50HU)條件下進行。de Hoop B等[14]通過研究認為對于PSN來說，實性成分體積測量有一定局限性，因部分長期存在的PSN在隨訪過程中可能由于內部纖維增生或腺泡結構的塌陷，導致PSN體積暫時縮小，因此建議用PSN質量測量法去評估PSN的病理等級；但也有學者研究證明，觀察者內、觀察者間質量測量和體積測量變異度的組內相關系數差異并無統計學意義[5]。

有學者[15-16]通過研究發現，PSN肺窗結節平均CT值及實性成分的平均CT值，均與其浸潤性有關；此次研究結果發現PSN肺窗結節平均CT值與其浸潤性有關，與上述學者研究結果基本一致。推測其病理機制可能是由于在AIS時腫瘤細胞僅沿原有的肺泡結構呈貼壁式生長，未浸潤周圍間質、血管或胸膜；隨著病變惡性程度的增加，其對肺泡結構周圍侵犯范圍增大，其內有更多的細胞成分及更少的氣體成分，因此其密度增高；此外，由于肺腺癌病灶內纖維增生和肺泡塌陷，導致病灶體積縮小而密度增高[1]。此次研究還發現PSN肺窗結節平均CT值及縱隔窗實性成分平均CT值的AUC均低于其他CT定量測量指標，可能是由于CT值測量時僅選取有限的測量范圍，而未能準確的反應PSN所有層面的平均CT值。此次研究中未對PSN肺窗實性成分CT值進行測量，其原因為部分PSN病灶內實性成分與磨玻璃成分分界不清，測量其CT值時難以確定實性成分的準確邊界。

此次研究的局限性：1)本研究為回顧性研究，所有納入對象為手術切除病例，樣本選擇存在一定偏倚；2)所有CT定量測量數據為人工測量，可能存在一定的的測量誤差；3)浸潤前病變樣本量較小，難以全面反映浸潤前PSN病灶影像特征。

總之，此次研究發現，CT定量測量對于最大徑<10 mm的PSN病理等級有一定預測價值，其中PSN肺窗結節平均CT值、肺窗實性成分最大徑、縱隔窗實性成分最大徑、縱隔窗實性成分平均CT值和縱隔窗實性成分體積有助于鑒別浸潤前病變與浸潤性病變，可為臨床制定合理的治療方案提供一定依據。