肺磨玻璃結節的多層螺旋CT特征表現及預后

王贏,代向黨,張宏凱

(1.駐馬店市中心醫院 放射科,河南 駐馬店 463000;2.河南省腫瘤醫院 放射科,河南 鄭州 450000)

肺磨玻璃結節(ground glass nodule,GGN)是肺結節的一種表現形式,由于病灶密度不足以遮蓋支氣管血管束,且該病局灶性密度增高,導致神似門窗磨砂玻璃,故又稱之為肺毛玻璃結節,若干預不及時,可使病情進展、惡化,危及患者生命安全[1]。然而,肺結節較難通過體征、肉眼分辨和評估,故如何在眾多檢查技術中選取最有效的方式尤為重要[2]。目前常用的幾類影像技術包括超聲、X線、CT,其中X線雖性價比高,但具有一定輻射性;超聲具有可重復、無創、安全、無輻射等優勢,但超聲容易受到體位、腹腔氣體影響,加之GGN影像特征中存在含玻璃成分,更難鑒別結節類型,故不作為首選[3-4],相比之下,多層螺旋CT診斷價值較高,不僅不會受腹腔氣體影響,還可確定肺結節類型、位置、大小,為良惡性分辨提供依據[5-6],雖然目前已有研究報道證實CT在GGN中具有一定效能,但較少評估預后,基于此,本文不僅分析了GGN在CT中的影像特征,還探索了其在預后評估中的作用,以期為臨床實踐提供科學依據。

1 對象和方法

1.1 研究對象選取2020年1—8月符合納入排除條件的81例GGN患者為研究對象,但后期隨訪遺漏或中途退出23例,最終選擇58例GGN患者為此次研究對象,其中男30例,女28例,年齡(53.74±4.33)歲,病程(10.39±3.36)個月,體重(63.74±5.22)kg。(1)納入標準:①經影像學檢查,發現肺磨玻璃結節影像特征,呈云霧狀密度陰影,密度輕度增加,血管紋理及支氣管可見結節;②未發現遠端器官轉移及縱隔淋巴結轉移;③胸腔無粘連。(2)排除標準:①胸廓手術史;②肺部先天性疾病;③合并嚴重肝、腎功能障礙;④肺部急性感染性疾病;⑤合并肺轉移瘤、肺外惡性腫瘤;⑥合并代謝疾病、結締組織病;⑦懷疑有血管病變。本研究經醫院醫學倫理委員會審查,患者簽署知情同意書。

1.2 檢查方法使用16層螺旋CT機(型號Brilliance16slice),掃描范圍從肺尖至隔頂區域全面掃描。調節參數:管電流20 mAs,管電壓120～140 kV,視野200 mm,螺距1.5,準直器寬度64×0.5 mm,間隔0.9 mm,厚度2.0 mm,重建視野20 cm。同時,使用雙筒高壓注射液經肘靜脈注射碘海醇(非離子對比劑)70～90 mL,以每秒3～5 mL速度,團注跟蹤技術行動脈期掃描,并將肺動脈為感興趣區,觸發閾值120 HU,并在注射90 s后進行延遲期掃描,將數據傳至飛利浦EBW工作站,重建圖像,分析影像特征。同時,選取標準橫斷面肺窗圖像,并分別在3處不同位置記錄CT值,取平均值,測定血管密度。記錄GGN檢出個數及惡性風險值,將風險值劃分為兩類,≥50%為惡性,<50%為良性。

1.3 治療方法術前行CT檢查,根據檢查結果,如CT值、血管密度以及影像特征,確定病灶位置、大小,并與胸外科醫生共同擬定穿刺方案,事先確定好穿刺點、穿刺層面,擬定進針角度、深度、路線,注意避開肝、血管等重要器官。手術方法包括段葉聯合切除術、葉楔聯合切除術、段楔聯合切除術、肺段切除術、肺葉切除術、肺段切除術、肺楔形切除聯合肺葉切除術。根據預后情況分為兩組,即預后良好組(n=48,生存者)和預后不佳組(n=10,死亡或病情進展者)。預后不良判定:患者均隨訪24個月,隨訪期間因疾病相關因素發生死亡或出現復發、病情進展。

2 結果

2.1 GGN患者CT影像特征58例GGN患者中,不典型腺瘤樣增生(atypical adenomatous hyperplasia,AAH)5例,炎癥14例,腺癌17例,細支氣管肺泡癌(bronchioloalveolar carcinoma,BAC)22例。AAH患者結節以≤0.9 cm、圓形為主,邊緣光整,密度為Ⅰ型;炎癥患者結節以≤0.9 cm、斑塊狀為主,胸膜增厚或胸膜不變,邊緣模糊,密度為Ⅰ型;腺癌患者結節以≥1.0 cm、分葉征、不規則為主,胸膜增厚或凹陷,邊緣毛刺征、毛糙、光整,密度為Ⅱ～Ⅲ型;BAC患者結節以≥1.0 cm、分葉征、圓形、不規則為主,胸膜增厚或凹陷,邊緣毛刺征、毛糙、光整,密度為Ⅱ～Ⅲ型。見表1。

表1 GGN患者CT影像特征分布情況

2.2 GGN良惡性結節CT差值、血管密度惡性結節者CT值、血管密度高于良性結節者(P<0.05)。見表2。

表2 GGN良惡性結節CT差值、血管密度比較

2.3 CT診斷GGN惡性結節的效能經ROC曲線分析,CT值、血管密度診斷肺磨玻璃惡性結節的AUC分別為0.900、0.884。見表3。

表3 CT診斷GGN惡性結節的效能

2.4 預后良好與預后不佳患者CT值、血管密度10例預后不佳患者中,AAH 1例,腺癌5例,BAC 4例;48例預后良好患者中,AAH 4例,炎癥14例,腺癌12例,BAC 18例。預后不佳患者CT值、血管密度高于預后良好患者(P<0.05)。見表4。

表4 預后良好與預后不佳患者CT差值、血管密度比較

2.5 CT診斷GGN惡性結節預后的效能經ROC曲線分析,CT值、血管密度預測GGN惡性結節預后的AUC分別為0.950、0.900。見表5。

表5 CT預測GGN惡性結節預后的效能

3 討論

肺癌發病率占惡性腫瘤的首位,且近年來呈上升趨勢,只有正確認識GGN,方可作出正確處理,改善預后,提高患者生存質量[7]。GGN是一種非特異性表現,可因腫瘤、纖維化、炎癥等多種病因導致,早期癥狀不具有特異性,容易漏診,若未及時發現、確診,可引起癌變,對患者生活質量造成負面影響,甚至危及生命安全,故需盡早診療[8-9]。CT在肺部病變中占據重要作用和價值,與其他影像技術比較,具有明顯優勢,不僅能夠顯示肺部情況,還可觀察到病灶內微細結構,為結節良惡性分辨提供科學依據[10]。

臨床常通過評估結節邊界、形態、大小、密度等情況進一步探索結節良惡性差異[11-12]。本研究結果顯示,腺癌、BAC患者結節以≥1.0 cm、分葉征、圓形或不規則為主,胸膜增厚或凹陷,邊緣毛刺征、毛糙、光整,密度為Ⅱ～Ⅲ型;AAH、炎癥患者結節以≤0.9 cm、斑塊狀或圓形為主,胸膜增厚或胸膜不變,邊緣模糊或光整,密度為Ⅰ型。這提示良性結節偏小,密度為Ⅰ型,邊緣多為光整和模糊;惡性結節偏大,密度為Ⅱ或Ⅲ型,兩者存在明顯差異,說明通過CT影像特征能夠有效分辨良惡性結節。其中由于惡性結節常呈不均勻膨脹性生長,并沿著相關組織和間隙浸潤,可引起內部纖維組織增生,分葉、暈厚度不均,導致周圍組織收縮,造成胸膜凹陷或增厚,加之血管移位和聚集,可呈現出分葉征、圓形或不規則影像特征[13-14]。良性結節多為炎性浸潤,邊界較模糊,且大多病灶周圍存在小器官、淋巴管、小血管被炎性組織浸潤,從而呈現為斑塊狀或圓形,邊緣多為光整和模糊[15]。同時,經ROC曲線分析,CT值、血管密度診斷GGN惡性結節的AUC分別為0.900、0.884,具有較高效能,說明CT在分辨GGN良惡性結節中具有顯著作用,可為疾病分辨、治療方案擬定提供科學依據[16]。

CT除了具有診斷價值,近年來也開始用于輔助診療,CT靶重建能夠利用重疊、薄層、小視野3個方面,從而更好觀察到病灶形態、大小、位置,為疾病判斷提供依據,其作為術前重要參考依據,能夠便于手術方案擬定,提高治療效果[17-18]。本研究中預后不佳者CT值、血管密度高于預后良好者,這是因病情持續惡化,可導致結節內出現亞實性成分或實行成分,出現胸膜增厚或凹陷,邊緣毛糙,導致CT值和血管密度改變[19]。且經ROC曲線分析,CT值、血管密度預測GGN惡性結節預后的AUC分別為0.950、0.900,具有較高效能,說明CT在預后預測中也具有一定價值。

綜上所述,CT在分辨GGN良惡性結節中具有顯著作用,且可預測預后情況。但本研究也存在不足之處,首先樣本量較小,其次選擇病例上存在偏倚,故診斷效能還需大樣本量數據驗證。