320排容積CT單入口、雙入口聯合模式全瘤灌注參數對肺內孤立性腫瘤的診斷價值

馮再輝，羅艷芬，楊艷紅，張雅斌，段 偉，葛 冰

1.紅河州第三人民醫院放射影像科，云南 紅河 661000；

2.東芝醫療（中國）臨床應用培訓部，北京 100000

肺癌是最常見的惡性腫瘤，近幾年來發病率逐年升高[1]。肺內良惡性腫瘤的診斷與鑒別是臨床工作的重點與難點，傳統形態學診斷不足以滿足臨床需求[2-3]。由于CT灌注成像可以無創、定量地測量腫瘤組織內的血流灌注特征，成為近幾年的研究熱點[4-6]。腫瘤微血管在肺內惡性腫瘤生長與轉移過程中扮演著重要角色[6-7]，CT灌注成像可以反映腫瘤微循環在時間與空間上的不均衡性[8]，進而對肺內腫瘤進行一定程度上的定量診斷。單入口、雙入口肺灌注研究基礎上，本研究擬通過320排容積CT單入口、雙入口兩種灌注模式聯合方案獲得多參數灌注圖像，對肺內孤立性腫瘤進行良惡性的鑒別診斷，并嘗試確定相關參數的診斷界值。

1 資料和方法

1.1 一般資料

2016年9 月—2017年10月，對紅河州第三人民醫院54例初診為肺內孤立性腫瘤病變的患者進行前瞻性灌注掃描，并采集相關資料。納入標準：① 初診為肺內孤立性腫瘤；② 無碘對比劑使用禁忌證；③ 經醫院倫理委員會批準，并簽署知情同意書；④ 灌注圖像滿意；⑤ 有手術后病理學檢查結果。共納入54例患者，其中男性30例，女性24例，年齡41～79歲，平均（56.87±6.32）歲，中位年齡53歲。其中良性21例（錯構瘤3例，炎性假瘤3例，結核瘤14例，隱球菌感染1例），惡性33例（腺癌12例，鱗癌9例，腺鱗癌2例，小細胞肺癌10例）。

1.2 灌注及重建方案

使用日本Toshiba公司的Aquilion ONE VISION 320排CT機。呼氣屏氣下行全肺灌注掃描。掃描參數為管電壓80 kV，管電流25 mA，探測器寬度160 mm，旋轉時間0.275 s，采樣時間間隔2、3、7 s，共掃描23期，共計91 s。重建采用層厚0.5 mm，間距0.5 mm，共14720幅。所有原始數據傳送至Vital工作站：行雙入口重建，采集支氣管動脈血流量（bronchial artery flow，AF），肺動脈血流量（pulmonary artery flow，PF），計算肺動脈灌注指數[perfusion index，PI；PI=PF/（AF+PF）]；行單入口重建，采用最大斜率法采集單入口動脈血流量（single-input artery flow，S-AF）；Patlak法采集等效血容量（equiv blood volume，E.BV）[9]、血流萃取率（blood flow extraction，FE）。并自動獲取各參數偽彩圖。測量感興趣區（region of interest，ROI），采用最大面積畫圈法。2名副主任醫師一起盲閱單純形態圖像，作出診斷；再結合灌注圖像作出修正診斷。

1.3 統計學處理

使用SPSS 19.0統計軟件，計量資料采用t檢驗進行比較，P＜0.05為差異有統計學意義。對有統計學意義的參數繪制受試者工作特征（re-ceiver operator characteristic，ROC）曲線，并使用最大約登指數時的切點值作為良惡性病變鑒別的最佳診斷界值。

2 結 果

2.1 單入口、雙入口灌注參數比較

54例患者肺內良惡性病變的AF、PI、E.BV、FE、S-AF值差異有統計學意義（P＜0.05）。AF、PI、E.BV、FE、S-AF各值惡性組顯著高于良性組。PI值良性組明顯高于惡性組。PF值呈良性組大于惡性組，但差異無統計學意義（P＞0.05，表1）。

2.2 ROC曲線的曲線下面積（area under curve，AUC）

本組肺內良惡性病變全瘤灌注參數AF、E.BV、FE、S-AF的AUC分別為0.771、0.906、0.772、0.775（表2，圖3）。① 全瘤灌注有統計學意義的各參數AUC比較：E.BV＞S-AF＞FE＞AF。② 根據各灌注參數ROC曲線各坐標點，計算得出各值最大約登指數，并得出診斷界值（表3）。E.BV最大約登指數為0.776，對應診斷界值E.BV為5.00 mL/100 mL，靈敏度0.909，特異度0.857；S-AF最大約登指數為0.714，對應診斷界值S-AF為69.65 mL/（100 mL·min），靈敏度1.000，特異度0.714；FE最大約登指數0.636，對應診斷界值FE為39.85 mL/（100 mL·min），靈敏度0.636，特異度1.000；A F最大約登指數為0.545，對應診斷界值A F為54.20 mL/（100 mL·min），靈敏度0.879，特異度0.667。③ 以病理學檢查結果為狀態變量，變量值設為否，繪制PI的ROC曲線（圖4）。PI的AUC為0.889，最大約登指數0.784，對應診斷界值PI為43.24%，靈敏度0.905，特異度0.121（表3）。

2.3 多參數聯合，結合形態學診斷與單純形態學、單參數診斷效能比較

2名副主任醫師結合形態學診斷與多灌注參數的聯合應用結果，其陽性預測值達到93.94%，陰性預測值達到95.24%，診斷效能明顯高于單純形態學診斷及單參數診斷（表4）。單純形態學診斷陽性預測值為75.76%，陰性預測值為61.90%；PI診斷界值設為43.24%時，陽性預測值為87.88%，陰性預測值為90.48%；E.BV診斷界值設為5.00 mL/100 mL時，陽性預測值為90.91%，陰性預測值為80.95%；FE診斷界值設為40 mL/（100 mL·min）時，陽性預測值為63.64%，陰性預測值為100.00%；S-AF診斷界值設為70 mL/（100 mL·min）時，陽性預測值為100.00%，陰性預測值為71.43%；AF診斷界值設為54 mL/（100 mL·min）時，陽性預測值為87.88%，陰性預測值為66.67%；形態學結合多參數聯合診斷，陽性預測值為93.94%，陰性預測值為95.24%。

表1 肺內良惡性腫瘤單入口、雙入口全瘤灌注參數比較 （±s）

表1 肺內良惡性腫瘤單入口、雙入口全瘤灌注參數比較 （±s）

灌注參數惡性 良性 t值 P值AF 雙入口/[mL·（100 mL·min）-1] 91.06±45.6849.26±15.367.0730.000 PF 雙入口/[mL·（100 mL·min）-1] 48.94±14.1857.40±20.274.2520.105 PI 雙入口/% 37.38±7.5150.94±7.7848.5860.000 E.BV 單入口/[mL·（100 mL）-1] 6.72±1.544.40±0.8813.3640.001 FE 單入口/[mL·（100 mL·min）-1] 38.13±15.2622.63±12.2712.4370.000 S-AF 單入口/[mL·（100 mL·min）-1] 109.33±26.0777.16±37.398.7380.002

表2 ROC曲線AUC

表3 單入口、雙入口灌注參數診斷界值

圖3 AF、E.BV、FE及S-AF的ROC曲線

圖4 PI ROC曲線

表4 形態學診斷、各參數診斷及聯合診斷效能比較

3 討 論

肺內惡性病變以肺癌為主，肺癌是目前死亡率最高的惡性腫瘤，全球每年有近130萬人死于該病，并且發病年齡趨于年輕化[10]。孤立性肺腫瘤的良惡性鑒別成為臨床影像學診斷的重點。除了傳統形態的影像學診斷外，近幾年來關于肺內腫瘤血流動力學的研究成為熱點。

肺臟具有雙重供血系統，分別為肺動脈與支氣管動脈。肺動脈為肺臟供應了大部分的血流量；支氣管動脈為肺臟提供了小部分的血流量，但在維持氣道及肺功能中起穩定作用[11-12]。肺內腫瘤或腫瘤樣病變發生后，局部組織血供發生病理學改變，原供血較少的支氣管動脈供血增多[13]。CT灌注成像（CT perfusion，CTP）屬于功能學成像技術，可以觀察病理學狀態下腫瘤微血管的血流動力學狀態[14]。

本研究通過改進掃描序列，可以一組序列式動態掃描，同時獲得單入口、雙入口模式下的灌注參數?；诜闻K具有肺動脈與支氣管動脈雙重供血特點，本研究對單入口、雙入口灌注模式進行了融合。在輻射劑量限值的前提下，通過有序、適度增加灌注采集次數，延長灌注間隔時間。同時雙入口灌注模式下獲得了AF、PF及PI；單入口灌注模式下，通過Patlak法，定量測得結節（腫瘤或腫瘤樣病變）的E.BV及結節組織FE；通過最大斜率法，定量測得結節整體S-AF。本方案為多灌注參數定量評價腫瘤良惡性效能研究提供了可能。

PI是在肺內腫瘤雙血供模式下，肺動脈血供占總血供的比例[15]。320排CT雙入口灌注技術，可以定量地評價肺內孤立性腫瘤的雙循環血供狀態及兩套供血系統在病變中所占的比例，其為肺內孤立性腫瘤的雙循環血流動力學研究開辟了一種新的思路與方法[16]。本研究發現將AF參考界值設定為54.20 mL/（100 mL·min），將PI參考界值設定為43.24%時，對肺內孤立性良惡性腫瘤具有一定的診斷效能，ROC曲線的AUC數值較為滿意。

S-AF是單位時間內通過腫瘤靶組織的血液量，反映腫瘤組織內血液流動的速率，受引流靜脈與淋巴回流、血容量及組織耗氧量等因素影響。單入口最大斜率法，可以得到肺內孤立性腫瘤的S-AF。筆者認為肺內孤立性腫瘤單入口模型下動脈血流量數據與雙入口模型下AF與PF之和，具有一致性，數據統計尚在進行中。本研究發現，將S-A F診斷界值設定為69.65 mL/（100 mL·min）時，診斷靈敏度與特異度均較高。

E.BV是靶組織血管系統內所有的血液容量，其與腫瘤微血管密度及管腔化程度有關。FE指對比劑經腫瘤靶組織血管彌散到組織間隙的能力，反映靶組織的細胞間隙及血管通透性等特征，與血管瘺的數量直接相關，與表面滲透性意義相近。320排CT單入口Patlak法，可以測得肺內孤立性腫瘤的E.BV和FE。本研究發現，通過Patlak法，將E.BV診斷參考值設定為5 mL/100 mL，將FE診斷參考值設定為39.85 mL/（100 mL·min）時，AUC較大，靈敏度、特異度較高，診斷效能非常突出。分析其原因，筆者認為可能是因為腫瘤的生長與轉移都依賴于腫瘤微血管的生成[17-18]，微血管密度及其管腔化程度與E.BV、FE具有更強的相關性。

肺部全瘤灌注多參數聯合應用，可以獲得腫瘤微血管病理學狀態的定量數據，可以更好地反映腫瘤血流動力學改變。與傳統形態學診斷相結合，可以提高對腫瘤良惡性鑒別效能。筆者認為其有可能為腫瘤短期治療效果評價提供依據，亦有可能為腫瘤預后評估提供參考。

結合相關文獻，本研究發現：① 各型CT單入口、雙入口灌注方案均有待統一。同機單組實驗人員較容易執行統一的灌注方案，但不同組或不同單位實驗人員間灌注方案很難統一，進而導致了診斷參考值偏離較大，不易推廣。② ROI測量標準有待研究。ROI的劃定直接影響數據的統一性，目前對最大面積勾勒法、最大面積畫圈法、仿體積法等不同方法的效能的研究較少。并且無論是哪一種方法，均體現了容積內腫瘤的微血管密度及管腔化的平均值，分化差的瘤組織勢必被低估。從便于操作角度考慮，本研究采用了最大面積畫圈法。③ 各項灌注參數診斷界值的確定，仍需標準化的大樣本支撐，有待進一步研究。

綜上所述，320排容積CT單入口、雙入口全瘤灌注參數對肺內孤立性良惡性病變鑒別具有實際應用價值，且對療效及預后評估有較大幫助；多參數中，以PI、E.BV、FE診斷效能較為突出；多參數聯合中，結合傳統形態學診斷，可達到更高的診斷符合率。具體各參數診斷界值尚待探索，亟待統一研究標準。