基于高分辨率CT 征象預測230 例磨玻璃結節樣肺腺癌浸潤性的臨床研究

李 鳳，黃洪磊，薛昌輝，王 英

（福建省南平市第一醫院影像中心 福建 南平 353000）

隨著現代CT 成像技術的發展，GGN 在胸部CT 檢查中的檢出率明顯增加。有研究表明，肺腺癌是GGN 樣表現的肺癌中最常見的組織病理學類型，其早期診斷及手術治療可明顯改善患者的預后[1]。因此，術前基于MSCT 征象評估及預測肺腺癌的浸潤程度，對于指導臨床和預測患者預后極為重要。

1 材料與方法

1.1 研究對象

回顧分析我院2015 年至2019 年病理證實的230 例GGN（共242 個GGN 病灶）的CT 資料。按照肺腺癌新分類標準［2］分為浸潤前病變組包括不典型腺瘤樣增生42 個、原位腺癌68 個；浸潤性病變組包括微浸潤腺癌32 個和浸潤性腺癌100 個。101 例浸潤前病變：男36 例，女65 例，年齡28 ～74 歲，平均（57.27±13.94）歲；129 例浸潤性病變：男53例，女76例，年齡33～79歲，平均（59.00±11.62）歲。

1.2 CT 檢查方法

使用西門子第二代炫速雙源CT 進行掃描。參數：管電壓120kV，管電流250mA，原始采集層厚0.6mm，層間隔4 ～6mm，矩陣512×512；窗寬1450 ～1500HU，窗位-450 ～-500HU。根據實際病灶密度適當調整窗位和窗寬。

表1 兩組GGN 的主要CT 特征比較

1.3 圖像分析及統計學方法

由2 名具有10 年以上影像診斷醫師在雙盲的情況下對病灶進行診斷，結果不一致時，雙方協商作出決定。使用SPSS22.0 軟件進行分析。計數資料采用χ2或Fisher檢驗，計量資料采用t檢驗。具有統計學差異的變量（P＜0.05），進行二元Logistic 回歸分析，并繪制ROC 曲線，計算出AUC，選出最佳診斷變量。

2 結果

2.1 兩組GGN 的主要CT 征象比較

兩組病灶分葉征、毛刺征、空泡征、血管集束征、瘤肺界面、病灶大小等存在統計學差異（P＜0.05）；兩組的病灶形態、空氣支氣管征無統計學差異（P＞0.05）（表1）。

2.2 二元logistic 回歸分析

在本組二元Logistic 回歸分析中，將浸潤性腺癌作為因變量，病灶大小、形狀、分葉征、毛刺征、空泡征、血管集束征及瘤肺界面作為協變量，分析結果顯示大小、分葉征、空泡征、瘤肺界面為鑒別兩者的重要因素（表2）。將上述影響因素應用二元Logistic 回歸分析作出ROC 曲線，發現病灶大小及肺瘤界面具有最佳診斷性能圖1。

表2 二元logistic 回歸分析

3 討論

不同類型的肺腺癌在治療方法、預后及總生存率上均有不同。因此，本研究通過分析GGN 的影像特征，探究不同征象的鑒別診斷價值。

本研究結果示GGN 形狀及空氣支氣管征在兩組間無統計學差異（P＞0.05），這與之前的文獻報道一致[3-4]。而病灶的大小、分葉征、毛刺征、空泡征、血管集束征在兩組間均表現出顯著統計學差異。相關研究發現[5-6]病灶分葉征、毛刺征提示其惡性程度較高[7-8]?？张菡魇怯捎谀[瘤細胞未完全破壞侵蝕小氣道形成，其發生率與病變惡性程度正相關。血管集束征指其病理學基礎腫瘤細胞向周圍血管直接侵犯。本研究發現隨著惡性程度進展，纖維成分增加從而導致血管受牽拉。但是在本研究結果中，空氣支氣管征在兩組間無統計學差異（P＞0.05），可能是由于本研究納入的病例中mGGN 病例較少有關。

為進一步探究與GGN 樣浸潤性腺癌相關的危險因素，本研究進一步進行二元Logistic 回歸分析，結果顯示病灶大小、分葉征、空泡征、瘤肺界面為鑒別兩者重要的因素。進一步研究顯示病灶大小及肺瘤界面具有最佳診斷性能。病灶大小是評估腫瘤T 分期的關鍵指標，研究發現病灶越大其惡性程度越高。本研究顯示，浸潤性腺癌組的直徑明顯大于非浸潤腺癌組。肺瘤界面其病理基礎為隨著病變進一步發展，腫瘤細胞和纖維基質變得越來越厚[9-10]，腫瘤邊緣越清晰。

綜上所述，GGN 的大小、邊界、分葉征、毛刺征、空泡征、血管集束征等MSCT 征象有助于診斷浸潤性肺腺癌，其中病灶大小及瘤肺界面具有最佳診斷性能，能夠為臨床的精準診斷和治療提供客觀依據。