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    Lung care軟件在隨訪肺部小結(jié)節(jié)病例中的運用

    2015-03-24 14:41:55聶川
    大家健康(學術(shù)版) 2015年3期
    關(guān)鍵詞:三維重建結(jié)節(jié)直徑

    聶川

    (開遠市人民醫(yī)院放射科 云南紅河 661600)

    Lung care軟件在隨訪肺部小結(jié)節(jié)病例中的運用

    聶川

    (開遠市人民醫(yī)院放射科 云南紅河 661600)

    目的:探討Lung care軟件用于肺部小結(jié)節(jié)隨訪病例的運用,以提高對肺部小結(jié)節(jié)的體積及密度改變的細致分析。方法:抽取我院2010年5月2013年5月經(jīng)正常隨訪并經(jīng)過胸腔鏡活檢有病理結(jié)果的15例肺小結(jié)節(jié)患者的CT影像學資料。結(jié)果:不典型腺瘤樣增生2例,曲霉菌感染3例,毛霉菌1例,結(jié)核桿菌9例。結(jié)論:Lung Care軟件在小結(jié)節(jié)隨訪觀察中,能較精確測量出結(jié)節(jié)體積,敏感的檢出結(jié)節(jié)體積變化,精確計算出結(jié)節(jié)的DT,為結(jié)節(jié)的定性診斷提供有效依據(jù)。

    Lung care;肺部;小結(jié)節(jié);螺旋CT

    肺結(jié)節(jié)的分類[1]:①肺結(jié)節(jié):最大直徑<3cm的圓形病灶。②小結(jié)節(jié):最大直徑<1cm的圓形病灶。③大結(jié)節(jié):最大直徑≥1cm的病變。④微結(jié)節(jié):直徑在3~5mm之間的病灶。隨著多層螺旋CT的普及,特別是2009年以來,螺旋CT的發(fā)展已經(jīng)進入了128層CT時代,CT分辨率日益提高,近年來肺部小結(jié)節(jié)的檢出明顯增多,患者有增加的趨勢。

    1.資料與方法

    1.1 資料

    一般資料2010年5月2013年5月經(jīng)正常隨訪并經(jīng)過胸腔鏡活檢有病理結(jié)果的15例肺小結(jié)節(jié)患者的CT影像學資料,本組資料中肺內(nèi)病灶均為最大直徑小于1cm結(jié)節(jié),隨訪時間均大于18個月,病變邊緣光整,無毛刺、分葉及胸膜牽拉等惡性征象。

    1.2 方法

    應用LungCare軟件的旋轉(zhuǎn)多平面重建(r-MPR),感興趣區(qū)域(ROI)容積三維重建功能,對SPN的形態(tài)特征進行分析,并與HRCT常規(guī)橫斷面及多平面重建(MPR)進行比較,胸部HRCT掃描與LungCare軟件三維重建進行對比,利用LungCare軟件具有的自動分析測量結(jié)節(jié)體積功能,可準確地計算出結(jié)節(jié)體積X徑,Y徑,Z徑,最大徑,最小徑。

    2.結(jié)果

    通過15例病例36個月內(nèi)隨訪,2例結(jié)節(jié)體積增大,5例結(jié)節(jié)體積縮小8例結(jié)節(jié)體積不變,2例體積增大的結(jié)節(jié)中,經(jīng)胸腔鏡切除,病理證實均為不典型腺瘤樣增生,結(jié)論LungCare軟件對肺結(jié)節(jié)的診斷具有一定輔助作用,可以有效地測量結(jié)節(jié)大小變化,觀察結(jié)節(jié)的形態(tài)特征,適應于對肺結(jié)節(jié)的長期隨訪觀察。

    3.討論

    肺部CT診斷中,SPN一直是備受關(guān)注的焦點,其對象可以是良性腫瘤、轉(zhuǎn)移癌或原發(fā)肺癌,研究結(jié)果表明[2],直徑<5mm的SPN的惡性概率為0~1%,直徑為11~20mm的SPN的惡性概率為33%~64%,直徑>20mm的SPN的惡性概率達到64%~82%。早期做出正確診斷對患者的預后具有重要意義,隨著多排螺旋CT的應用,肺結(jié)節(jié)的診斷和鑒別診斷水平有了質(zhì)的飛躍但是多排CT使每個患者有上百幅圖像,醫(yī)師難以對每一幅圖像進行細致的觀察,加之診斷水平有限,難免會漏診或誤診,計算機輔助診斷技術(shù)(computed assisted diagnosis)隨之應運而生,并顯示出其良好的應用前景。

    3.1 Lung Care軟件三維重建對SPN診斷的適用范圍

    Siemens雙源CT的Lung Care軟件是目前唯一通過美國食品及藥物管理局(FDA)認證的肺結(jié)節(jié)CT分析軟件,它屬于計算機輔助診斷CAD軟件的一種,其除了容積分析功能以外,還具有旋轉(zhuǎn)動態(tài)顯示,也稱為旋轉(zhuǎn)多平面重組r-MPR或感興趣容積VOI法進行三維觀察以確定結(jié)節(jié)真?zhèn)蔚墓δ?,同時也提供了測量結(jié)節(jié)密度分布及自動發(fā)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)的功能、應用Lung Care軟件中的r-MPR或VOI法三維顯示標定的肺結(jié)節(jié)時,顯示范圍包括了該肺結(jié)節(jié)周圍的部分肺野,與該結(jié)節(jié)鄰近的肺結(jié)節(jié)亦會出現(xiàn)在三維觀察圖像內(nèi),r-MPR、VOI法能良好地顯示邊緣清晰的肺結(jié)節(jié)和大部分模糊的肺結(jié)節(jié);r-MPR法顯示模糊的肺結(jié)節(jié)略好于VOI法,但Y'-MPR法圖像旋轉(zhuǎn)速度太快且只能在屏幕上觀察、對密度過淡的肺小結(jié)節(jié)r-MPR,VOI法都難以顯示,這與軟件設計有關(guān),有待于進一步改進,鑒別模糊或密度較淡肺結(jié)節(jié)的真?zhèn)螘r,應盡量使用Lung Care軟件的r-MPR,VOI兩種方法進行觀察。

    3.2 Lung Care軟件三維重建對SPN的形態(tài)特征檢出能力的價值SPN 的CT形態(tài)特征包括[3](1)胸膜牽拉征,表現(xiàn)為規(guī)則線條狀影自結(jié)節(jié)牽拉胸膜,胸膜凹入形成典型的喇叭Ⅱ狀;(2)支氣管血管集束征,表現(xiàn)為支氣管或血管向結(jié)節(jié)集中或穿入;(3)毛刺征,表現(xiàn)為自結(jié)節(jié)邊緣向周圍伸展的放射狀、無分支、直而有力的短細線條影;(4)分葉征,表現(xiàn)為腫塊表面凹凸不平,由多個結(jié)節(jié)融合而成;通常將弦距與弦長之比以2/5為界分為淺分葉和深分葉;(5)支氣管氣相征和空泡征,指線狀、分支狀氣體密度的支氣管或小空泡,SPN的CT定性診斷關(guān)鍵是征象的檢出,如何敏感準確地反映病灶的形態(tài)學改變一直是影像學中的難點,以往的影像研究都是建立在橫斷掃描基礎(chǔ)上,但是肺內(nèi)病灶的形態(tài)學改變是三維方向的,肺結(jié)節(jié)的許多形態(tài)特征會因為掃描角度的不同而在橫斷掃描圖像產(chǎn)生不同的影像表現(xiàn),單純依據(jù)橫斷掃描圖像來判定肺內(nèi)病灶形態(tài)改變有其局限性,Lung Care軟件可立體顯示結(jié)節(jié)形態(tài)特征并可旋轉(zhuǎn)觀察,有助于觀察辨別結(jié)節(jié)細微形態(tài)學改變,本組研究中的15例患者,胸部HRCT常規(guī)掃描對結(jié)節(jié)體積估量誤差較大,LungCare軟件的結(jié)節(jié)隨訪模式,對判斷結(jié)節(jié)變化的能力明顯高于胸部CT常規(guī)掃描,Yankelevitz等[4]指出通過CT三維重建測量結(jié)節(jié)體積來觀察結(jié)節(jié)的生長速度能夠區(qū)別良惡性腫瘤,而通過測量腫瘤的最大橫徑來觀察腫瘤的生長速度,LungCare軟件可以顯示結(jié)節(jié)的立體形態(tài),解決了病灶太小體積測量誤差較大的困難,但是其不足之處在于無法顯示結(jié)節(jié)的細微和內(nèi)部特征,如:空氣支氣管征、鈣化等需結(jié)合橫斷面和多平而重建圖像觀察。

    3.3 總之,Lung Care軟件在小結(jié)節(jié)隨訪觀察中,能較精確測量出結(jié)節(jié)體積,敏感的檢出結(jié)節(jié)體積變化,精確計算出結(jié)節(jié)的DT,為結(jié)節(jié)的定性診斷提供有效依據(jù)。

    [1]馬大慶.肺內(nèi)多發(fā)小結(jié)節(jié)的高分辨率CT鑒別診斷[J].中華放射學雜志,2001,35(9):647-650.

    [2]WAHIDIMM,GOVERTJA,GOUDARRK,et al,Evidence for the treatment of patients with pulmonary nodules:when is ilungcancer:ACCP evidence-basedclinical practice guidelines(2ndedition)[J].Chest,2007,132(3Suppl):S94-S107

    [3]米媛,王福江.CT對肺內(nèi)結(jié)節(jié)診斷[J].中國誤診學雜志,2005,11 (7):427-428.

    [4]Yankclcvitz D F,Reeves A P,KostisWJ,et aL.Small pulmonarynodules:volumetrically determined growth rites based on CT evil-uation [J].Radiology,2000,(217):251-256.

    R197.32

    B

    1009-6019(2015)02-0265-01

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