PET/CT多參數評估非小細胞肺癌縱隔淋巴結轉移

陳曉琳，邊艷珠，胡玉敬，張新超，楊雙臣，宋國慶，李 康

(1.河北省人民醫院核醫學科，河北 石家莊 050051；2.河北醫科大學第四醫院核醫學科，河北 石家莊 050011)

肺癌死亡率居惡性腫瘤首位，患者總生存率較低[1-2]。肺癌N分期是TNM分期Ⅲ期患者能否接受手術治療的關鍵因素，術前準確分期、特別是影像學分期可為制定個體化治療方案及準確評估預后奠定基礎，因此鑒別縱隔淋巴結性質至關重要。單一CT或PET鑒別縱隔淋巴結性質均存在局限性[3]。18F-FDG PET/CT參數，如最大標準攝取值(maximum standard uptake value, SUVmax)、糖酵解總量(total lesion glycolysis， TLG)和腫瘤代謝體積(metabolic tumor volume， MTV)，用于早期診斷非小細胞肺癌(non-small cell lung cancer， NSCLC)、判斷臨床分期及評估預后等具有一定價值[4]。本研究觀察以18F-FDG PET/CT多參數判斷NSCLC縱隔淋巴結轉移的價值。

1 資料與方法

1.1 研究對象 回顧性分析2013年7月—2019年12月174例于河北省人民醫院就診的肺內占位或縱隔淋巴結腫大患者的18F-FDG PET/CT資料，根據病理或隨訪結果將其分為惡性組和良性組。惡性組83例，男50例、女33例，年齡30～81歲，平均(61.9±12.0)歲，共232枚縱隔淋巴結；經術后病理證實NSCLC及縱隔淋巴結轉移，或經穿刺活檢證實NSCLC且抗腫瘤治療后縱隔淋巴結與肺內原發灶反應一致；18F-FDG PET/CT顯像與手術或穿刺活檢病理間隔≤20天，且同區淋巴結數目與病理所見相符。良性組91例，男52例、女39例，年齡34～89歲，平均(66.9±11.9)歲，共230枚縱隔淋巴結；經術后病理證實為縱隔良性淋巴結，或肺內占位伴縱隔淋巴結腫大、經對癥治療后隨訪6個月縱隔淋巴結縮小或消失，且同區淋巴結數目與病理所見一致。排除標準：①PET/CT檢查前已接受手術或抗腫瘤治療；②圖像質量不佳；③糖尿病患者。

1.2 儀器與方法 采用GE Discovery Elite型PET/CT掃描儀，18F-FDG由南京江原安迪科正電子研究發展有限公司燕郊分公司提供，放射化學純度≥95%。囑患者空腹6 h以上，檢查前排空膀胱，記錄其體質量、身高并經指血測量血糖。經前臂淺靜脈注射18F-FDG(3.70～5.55 MBq/kg體質量)后行PET/CT掃描，范圍自顱底至大腿中部，6～7個床位，2.5分鐘/床位，以3D時間飛躍法(time of flight， TOF)采集，經同機低劑量CT掃描衰減校正(管電壓120 kV，管電流100 mA)，層厚3.3 mm，PET及CT融合顯像。之后行胸部軸位高分辨CT掃描，參數：管電壓120 kV，自動調節管電流(90～260 mA)，層厚1.25 mm。

1.3 圖像分析 由2名具有5年以上工作經驗的核醫學科醫師共同閱片，意見不統一時協商達成一致。利用GE AW 4.6圖像處理工作站，以SUVmax=40%為閾值，在PET/CT圖像中勾畫原發灶及縱隔淋巴結ROI，獲得SUVmax、平均標準攝取值(mean standard uptake value， SUVmean)、MTV及TLG等參數；于同機CT和高分辨CT圖像中測量縱隔淋巴結短徑、縱橫比、判斷是否伴壞死、脂肪及鈣化等。見圖1、2。

圖1 患者男，30歲，NSCLC A.全身最大密度投影圖示左下肺病灶(紅箭，SUVmax=17.7)、4L區(黃箭，SUVmax=12.7)及7區(藍箭，SUVmax=15.8)縱隔淋巴結攝取增高，術后病理證實左肺下葉腺癌； B、C.PET/CT融合圖示4L區(B，黃箭)及7區(C，藍箭)縱隔淋巴結攝取增高，病理證實為NSCLC轉移

圖2 患者男，53歲，機化性肺炎 A.全身最大密度投影圖示左下肺病灶(紅箭)攝取增高，SUVmax=9.9,4L區(黃箭，SUVmax=3.3)和5區(藍箭，SUVmax=3.5)縱隔淋巴結攝取輕度增高； B.PET/CT融合圖時左下肺病灶(箭)攝取增高，病理證實為機化性肺炎； C.PET/CT融合圖示4L區(黃箭)和5區(藍箭)縱隔淋巴結攝取輕度增高，病理證實為炎性淋巴結

1.4 統計學分析 采用SPSS 24.0統計分析軟件。以中位數(上下四分位數)表示不符合正態分布的計量資料，組間行Mann-WhitneyU檢驗；以頻數和百分率表示計數資料，組間行χ2檢驗。將組間差異有統計學意義的變量輸入含輸入層、隱藏層和輸出層的神經網絡多層感知器(multilayered perceptron， MLP)[5]。以7∶3比例將患者分為訓練集和測試集，獲得每個變量的標準化重要性(最重要變量為100%)。以縱隔淋巴結是否伴壞死、脂肪成分、鈣化及對稱分布作為因子，淋巴結短徑、縱橫比、SUVmax、SUVmean、MTV、TLG及SUVmax/縱隔血池SUVmax作為協變量依次輸入輸入層后，“良、惡性”作為因變量進入輸出層，以“1、2”賦值法對其編碼，良性為“1”，惡性為“2”；設置隱藏層中最小單位數為1，構建評估縱隔良、惡性淋巴結的模型，并以10倍交叉驗證方法評估模型。針對標準化重要性>50%的變量[6]繪制受試者工作特征(receiver operating characteristic， ROC)曲線，計算曲線下面積(area under the curve， AUC)，評估其鑒別縱隔良、惡性淋巴結的效能。以Spearman相關性分析觀察惡性組縱隔淋巴結對稱分布與否、是否與原發灶同側及SUVmax、MTV、TLG與NSCLC原發灶長徑和SUVmax的關系。P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

惡性組 NSCLC原發灶長徑中位數為32.00(24.00，52.00)mm，中位SUVmax為11.50(8.60，17.70)；其中189枚(189/232，81.47%)縱隔淋巴結轉移灶與原發灶同側。惡性組與良性組縱隔淋巴結短徑、縱橫比，壞死、脂肪及鈣化占比，對稱分布比例，SUVmax、SUVmean、MTV、TLG及淋巴結SUVmax/縱隔血池SUVmax差異均有統計學差異(P均<0.05)；組間淋巴結長徑、CT值及淋巴結CT值/縱隔血池CT值差異均無統計學差異(P均>0.05)，見表1。

表1 惡性與良性縱隔淋巴結表現及PET/CT參數比較

2.1 構建模型 神經網絡MLP輸入層含11個參數，隱藏層包括7層非線性函數神經元，共462個有效樣本；以7∶3比例將其分為訓練集和測試集，分別對應331和131個淋巴結。所建MLP神經網絡模型鑒別訓練集和測試集良、惡性縱隔淋巴結的準確率分別為82.18%和85.50%，各參數標準化重要性見表2。淋巴結短徑、縱橫比、SUVmax及MTV標準化重要性>50%參數，其鑒別縱隔淋巴結性質的AUC分別為0.731、0.657、0.776及0.772，聯合應用時AUC為0.831，見表3及圖3。

表2 預測縱隔淋巴結良、惡性模型中各參數的重要性

表3 PET/CT參數鑒別縱隔良、惡性淋巴結的效能

圖3 PET/CT參數鑒別縱隔良、惡性淋巴結的ROC曲線

2.2 相關性分析 惡性組淋巴結SUVmax、TLG與NSCLC原發灶SUVmax均呈正相關(r=0.318、0.151，P均<0.05)；縱隔淋巴結是否位于原發灶同側與NSCLC原發灶長徑及SUVmax均呈負相關(r=-0.139、-0.201，P均<0.05)，而縱隔淋巴結是否分布對稱則與肺癌原發灶長徑和SUVmax均呈正相關(r=0.164、0.161，P<0.05)。

3 討論

PET/CT參數SUVmax可用于鑒別縱隔淋巴結性質，但SUVmax增高亦常見于良性病變。既往研究[7]以2.5為SUVmax截斷值，鑒別淋巴結性質的敏感度為90.1%，特異度為29.2%，準確率為59.2%；而以淋巴結短徑≥1.0 cm、SUVmax≥2.5判斷肺癌縱隔淋巴結轉移的敏感度為71.1%，特異度為92.1%[8]。本研究以SUVmax=4.836為截斷值判斷縱隔淋巴結性質的敏感度為66.38%，特異度為73.91%。

MTV是根據容積分割而測出的攝取顯像劑的腫瘤體積。本研究中MTV的標準化重要性達100%，以縱隔淋巴結MTV>1.219 cm3判斷惡性淋巴結的敏感度70.26%、特異度75.65%。TLG可反映病灶的代謝體積及平均代謝活性，而TLG判斷縱隔淋巴結性質的標準化重要性僅48.03%，可能因TLG基于SUVmean獲得，后者與體質量、血糖等多種因素相關[9]。邵亭亭等[8]以淋巴結短徑≥1.0 cm、SUVmax≥2.5、淋巴結密度/縱隔血池密度≤0.9及淋巴結SUVmax/縱隔血池SUVmax≥1.2判斷淋巴結轉移，敏感度為68.9%，特異度為98.4%。本研究聯合應用淋巴結短徑、縱橫比、SUVmax及MTV 4個參數判斷縱隔良、惡性淋巴結性質，其AUC為0.831，敏感度76.70%，特異度為76.50%。

來自圖像的特征數量有限，且鑒別策略相對簡單，PET/CT診斷縱隔轉移淋巴結的能力或尚未得到充分表達。有學者[6]引入人工神經網絡協助診斷縱隔轉移淋巴結，準確率高達92%，提示此法有助于提高臨床診斷效率及準確性。NAKAJO等[10]報道，縱隔惡性淋巴結的SUVmax、SUVmean、MTV及TLG均明顯高于良性，以之判斷惡性淋巴結的AUC為0.69～0.94，診斷準確率約64.4%～93.2%。本研究MLP含462個有效樣本，以所構建模型鑒別訓練集、測試集縱隔良、惡性淋巴結的準確率為82.18%和85.50%，與上述研究相近。

NSCLC原發灶參數也有助于預測淋巴結轉移[11]。本研究發現，原發灶SUVmax越高，縱隔淋巴結SUVmax、TLG也越高；長徑及SUVmax越大，越易發生對側縱隔淋巴結轉移，可能與腫瘤增殖活性強、侵襲性高有關。

綜上，18F-FDG PET/CT參數可用于判斷NSCLC縱隔淋巴結轉移，淋巴結短徑、縱橫比、SUVmax及MTV效能較高。但本研究為回顧性單中心小樣本研究，且部分淋巴結缺少病理結果，有待進一步觀察。