CT 后處理重建技術在直徑＜3 cm 肺磨玻璃結節診斷中的應用價值

張流柳，湯紫娟，熊猛

吉安市第一人民醫院 （江西吉安 343000）

肺磨玻璃結節（ground glass nodule，GGN）是指肺內結節展開檢查時薄層CT 圖像呈現出的云霧狀部分，如持續時間過長，提示患者可能出現癌前病變或早期肺腺癌[1]。GGN 癥狀不明顯，檢出途徑主要為體檢，其生長速度較慢，具有惰性屬性，一般能獲得良好預后。GGN 多常采取CT 檢查，成像基礎為密度變化。相關研究顯示，GGN 具有較高發生率，一般為3%～5%，可能在間質纖維化或感染中檢出，也可能于局部出血和腫瘤中發現[2]。隨著醫療技術的不斷進步，低劑量CT 檢查及圖像重建處理技術逐漸成熟，GGN 檢出率隨之增加，特別是直徑＜3 cm 的GGN。若GGN 為惡性，則可能影響患者生命安全。因此，盡早發現惡性GGN，予以診治，是改善預后的關鍵。目前，臨床關于不同重建技術檢驗直徑＜3 cm GGN 效果的研究報道較少。本研究以直徑＜3 cm GGN 患者為對象，分析CT 后處理重建技術的診斷效果，現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取2022年5月至2023年5月我院收治的65例GGN 患者（68 個結節）進行研究，其中男31 例，女34 例；年齡25～79 歲，平均（58.18±5.71）歲；良性結節28 個[炎性灶10 個、不典型腺瘤樣增生（atypical adenomatous hyperplasia，AAH）18 個]，惡性結節40 個[肺原位腺癌（adenocarcinoma in situ，AIS）17 個、微浸潤腺癌（minimally invasive adenocarcinoma，MIA）13 個、浸潤性腺癌（invasive adenocarcinoma，IAC）10 個]。采取肺窗重建（肺窗組）及縱隔窗重建（縱隔窗組）。

納入標準：資料完整；CT 圖像采集時間均為診治前3 周；GGN 直徑均＜3 cm；采集圖像質量優良，清晰度高。排除標準：合并嚴重并發癥；存在精神病史；不配合研究。

1.2 方法

所有患者均于治療前接受檢查。取仰臥位，選取16 排螺旋CT（飛利浦），雙源CT（西門子）。管電壓參數120 kV，螺距0.75～1.50，采取自動管電流，準直寬度為1.0～2.5 mm。展開薄層重建，采取肺窗骨算法，窗寬參數為-1 500 HU，窗位參數為-700 HU；同時，采取縱隔窗軟組織算法，窗寬參數為400 HU，窗位參數為20 HU。

由2 名5 年以上工作經驗的放射科醫師獨立評估圖像，如評估結果有爭議，則協商處理。GGN判斷方法為：檢查肺內結節，觀察薄層CT 圖像，可見云霧狀。觀察GGN 的CT 征象，包括形狀、分葉征、毛刺征、邊緣、胸膜凹陷征、空泡征血管、血管增粗征和血管糾集征。針對GGN，測量病灶直徑及實性成分直徑。

1.3 觀察指標

（1）比較兩組的診斷效能。（2）分析不同病理類型GGN 的CT 征象、實性成分和大小。

1.4 統計學處理

2 結果

2.1 診斷效果

肺窗組采取肺窗重建檢查：惡性34 個，良性34 個；縱隔窗組采取縱隔窗重建檢查：惡性41 個，良性27 個，見表1～2。

表1 肺窗組診斷效果（個）

表2 縱隔窗組診斷效果（個）

2.2 兩組診斷效能比較

縱隔窗組的診斷準確率及靈敏度高于肺窗組，差異有統計學意義（P＜0.05），見表3。

表3 兩組診斷效能比較（%）

2.3 不同病理類型GGN 的CT 征象比較

不同病理類型GGN 的CT 征象比較，差異有統計學意義（P＜0.05），見表4。

表4 不同病理類型GGN 的CT 征象比較[個（%）]

2.4 不同病理類型GGN 的實性成分和大小比較

不同病理類型GGN 的實性成分和大小比較，差異有統計學意義（P＜0.05），見表5。

表5 不同GGN 病理類型的實性成分和大小比較（mm，±s）

表5 不同GGN 病理類型的實性成分和大小比較（mm，±s）

注：與炎性灶比較，aP＜0.05；與AAH 比較，bP＜0.05；與AIS 比較，cP＜0.05；與MIA 比較，dP＜0.05。GGN 為肺磨玻璃結節，AAH 為不典型腺瘤樣增生，AIS 為惡性結節，MIA 為微浸潤腺癌，IAC 為浸潤性腺癌；/為未發現

CT 征象炎性灶（10 例）AAH（18 例） AIS（17 例）實性成分///大小9.22±1.449.19±1.419.72±1.12 CT 征象MIA（13 例）IAC（10 例）實性成分 3.04±0.136.24±0.32d大小10.99±1.66 18.37±2.23abcd

3 討論

肺癌的發病率較高，早期主要表現為肺部小結節，診斷特異性與檢出率較低，進而影響預后，導致肺癌死亡率較高[3-4]。肺小結節主要指的是肺內密度出現異常變化，呈現出非線性、局灶性，直徑小于3 cm，其中良性結節包括黏液栓、炎性肉芽腫等，惡性結節包括原發腫瘤及轉移腫瘤（來自其他部位）。良性結節穩定性較高，與附近正常組織間存在清晰界限。惡性結節具有較大體積，會對鄰近結構產生侵蝕，且病灶自身無清晰邊界，患者臨床表現較重，常伴有胸部疼痛、痰中帶血等現象，但不存在特異性，輔助其他檢查可證實疾病。胸部CT 圖像中病灶組織全部被屏蔽時，被稱之為實性結節；其他則為亞實性結節，又被稱之為GGN[5]。基于病理層面，分析肺GGN 出現原因，主要為肺泡內含有的氣體大幅度降低，液體積聚出現異常，肺泡間質顯著變厚，肺泡上皮細胞出現異常，大量增生，終末細支氣管充填功能受到影響等[6]。GGN 可由眾多肺部病灶引發，可能為良性腫瘤，也可能為肺部局灶性感染等；當患者出現原位腺癌或AAH，受微或浸潤性腺癌影響，易導致病變。GGN 具有特殊性，病灶體積一般較小，影像指征多變，局限較大，較難鑒別結節性質。不同性質的GGN，治療方式存在明顯差異。因此，尋求一種有效技術，盡早識別GGN 并鑒別性質意義重大[7]。MIA、AIS 和AAH 含有瘤細胞，主要有兩種來源，一種為Ⅱ型肺泡上皮。另一種為Clam 細胞，病灶多集中于終末細支氣管，順肺泡壁走行，進而出現GGN[8]。常見診斷GGN 的方法包括線性測量（對CT 圖像中GGN 大小展開線性測量，分析腫瘤大小，結果影響因素較多，重復性較低，一旦GGN 發展不規則，則常出現較大誤差，無法全面分析結節大小，不能準確獲取結節上下徑數值[9]）及三維測量（通過CT 后處理技術測量GGN 三維體積，可觀察腫瘤大小等參數，對于評估GGN 良惡性具有突出優勢[10]）。

應用不同重建技術，獲得的診斷結果存在一定差異。本研究結果顯示，縱隔窗組的診斷準確率及靈敏度高于肺窗組，說明和肺窗骨算法相比，縱隔窗軟組織算法的精確性更高。全面分析檢驗數據，發現肺窗重建的誤診率較高，采取該方法時，獲取的圖像可將附近范圍內含有磨玻璃成分自行過濾，導致病灶松散，表現為纖維性，易造成誤診。GGN 惡性程度和大小呈正相關，同時臨床也可借助GGN 實性成分，判斷腫瘤良惡性。本研究結果顯示，不同病理類型GGN 的CT 征象、實性成分和大小存在明顯差異。分析原因為，浸潤前病灶包括AIS、AAH 及炎性灶，均未觀察到實質成分。IAC 和MIA 均存在實性成分，且前者更高。AIS 和AAH 因其存在的異型細胞大多依附于肺泡壁，出現浸潤的概率相對較低，病灶邊界多清晰，呈光滑狀態，一般存在規則形態，侵襲力不高。IAC 具有較高惡性程度，易出現間質浸潤，且瘤細胞生長速度及分化程度有差異，其形態多呈現出不規則，病灶密度不一致，CT 檢查可見毛刺征。IAC 可通過GGN 內有無實性成分判斷，主要表現出浸潤性腺癌貼壁，可侵犯肺間質，且浸潤深度不低于5 mm，腫瘤浸潤程度逐漸增加，CT圖像病灶越發模糊。惡性GGN 患者不僅具有分葉征，同時常伴有空泡征和毛刺征，出現血管性變化。空泡征患者局部病灶表現出“活瓣效應”，觀察病灶遠端，發現空氣進入量明顯高于出氣量，表現為過度充氣，可在圖像上觀察到透亮區，呈現斑點狀。隨著腫瘤細胞浸潤加重，肺泡壁塌陷，可影響附近胸膜結構，對其產生牽拉，表現為胸膜凹陷。血管糾集征形成的原因和胸膜凹陷征象相似。毛刺征形成的原因主要為受腫瘤刺激影響，導致GGN 內部膠原纖維或周圍結締組織增生。因此，探討GGN 與附近血管間的聯系，可進一步分析GGN 性質。浸潤性GGN 多可見血管異常（截斷、擴張、扭曲），說明應用縱隔窗重建檢查可有效檢出GGN，明確結節性質，為后續診療提供依據。

綜上所述，應用縱隔窗重建技術診斷直徑＜3 cm 的GGN 結果更精準，并可借助CT 征象分析病理學類型。