肺內(nèi)良惡性孤立性磨玻璃密度病灶CT表現(xiàn)的回顧性分析

1.成都醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院放射科(四川 成都 610500)

2.成都醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院超聲科(四川 成都 610500)

劉亞斌1 周成香2 白 琛1黃 昊1

肺磨玻璃密度病灶(ground glass opacity，GGO)表現(xiàn)為局限性肺組織半透明狀密度增高，可見(jiàn)肺血管束及支氣管管壁，CT薄層掃描可以清晰顯示病灶的形態(tài)、大小及鄰近胸膜的關(guān)系[1]。但是肺GGO為一種相對(duì)非特異性的CT表現(xiàn)，表現(xiàn)為磨玻璃的肺部病變有很多，例如肺泡炎性滲出、肺挫傷、非典型腺瘤樣增生、周?chē)拖侔┑?，早期?zhǔn)確診斷并進(jìn)行適當(dāng)?shù)闹委煂⒅苯佑绊懼颊叩念A(yù)后。本研究旨通過(guò)回顧性分析肺良惡性孤立性GGO的CT影像學(xué)特點(diǎn)，以期望提高這類(lèi)疾病影像診斷的準(zhǔn)確率。

1 資料與方法

1.1 臨床資料選取2013年10月至2016年5月期間在我科行薄層CT掃描(層厚0.625mm)的肺內(nèi)存在孤立性磨玻璃密度的患者105例，抽取其中有病理結(jié)果的56例患者作為研究對(duì)象，其中病灶形態(tài)為純GGO的患者10例，病灶形態(tài)為部分實(shí)性GGO的患者46例，男24例，女32例，年齡42～74歲，平均(58.91±11.42)歲。

1.2 檢查方法所有患者均取仰臥位，采用西門(mén)子128排螺旋CT進(jìn)行層厚為5mm的肺部螺旋掃描，掃描前均做深呼吸訓(xùn)練，掃描范圍為肺尖至肺低的全部區(qū)域，兩側(cè)胸壁及腋窩等，掃描參數(shù)：準(zhǔn)直0.625mm×64，螺距0.64，120kV，300mA，視野180mm×180mm，掃描時(shí)間5～7s，重建出層厚為0.625mm的薄層圖像，圖像掃描和重建矩陣均為1024×1024，采用標(biāo)準(zhǔn)算法。

1.3 圖像分析隨機(jī)為研究對(duì)象進(jìn)行編號(hào)，采用單盲法由2名副高職稱(chēng)醫(yī)師分別進(jìn)行閱片，觀察內(nèi)容包括病灶的位置、形態(tài)、最大截面大小、鄰近肺組織及胸膜情況(結(jié)節(jié)的最大截面大小均在肺窗測(cè)量)，記錄并整理數(shù)據(jù)，診斷存在分歧時(shí)由一名肺部腫瘤影像學(xué)領(lǐng)域?qū)＜易罱K決定。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析實(shí)驗(yàn)所得數(shù)據(jù)采用SPSS20.0行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，計(jì)量資料以(±s)來(lái)表示，組間比較采用t檢驗(yàn)，計(jì)數(shù)資料以百分?jǐn)?shù)表示，采用χ2檢驗(yàn)，認(rèn)為P＜0.05為有統(tǒng)計(jì)意義。

2 結(jié) 果

2.1 肺良惡性GGO患者的臨床數(shù)據(jù)良惡性GGO組中患者的性別、年齡、腫瘤平均大小的差異沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＞0.05)。見(jiàn)表1。

表1 肺GGO患者及病灶的一般數(shù)據(jù)

2.2 肺良惡性GGO的影像學(xué)表現(xiàn)病理提示病變?yōu)榱夹哉?5例，其中有10例患者的病灶表現(xiàn)為部分實(shí)性GGO，有5例患者的病灶表現(xiàn)為純GGO；病理提示病變?yōu)閻盒哉哂?1例，其中36例患者的病灶表現(xiàn)為部分實(shí)性GGO，有5例患者的病灶表現(xiàn)為純GGO。經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析發(fā)現(xiàn)，良惡性GGO的某些影像學(xué)表現(xiàn)的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.05)，惡性GGO更容易出現(xiàn)支氣管截?cái)嗾鳌⒎秩~征、毛刺征、小氣泡、胸膜凹陷征、血管集束征等。見(jiàn)表2、圖1-4。

表2 肺GGO病灶的影像學(xué)表現(xiàn)

2.3 肺良惡性GGO的位置分布及CT值良惡性GGO肺內(nèi)位置分布的差異沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＞0.05)。良惡性GGO在平掃、動(dòng)脈期、靜脈期CT值差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＞0.05)。見(jiàn)表3、表4。

表3 肺GGO的發(fā)病部位

表4 部分實(shí)性GGO病灶實(shí)性部分CT值（Hu）

3 討 論

隨著螺旋CT低劑量掃描的實(shí)現(xiàn)，臨床上對(duì)病人肺部疾病的篩查開(kāi)始越來(lái)越多的應(yīng)用螺旋CT來(lái)進(jìn)行，故早期肺癌及部分小的周?chē)头伟┑牟槌雎瘦^前增加[2]。同肺泡出血、肺泡內(nèi)炎性滲出等良性肺部病變相似，一些肺部惡性病變?nèi)缂?xì)支氣管肺泡癌、肺腺癌等同樣表現(xiàn)為肺內(nèi)磨玻璃密度灶，。雖然目前國(guó)內(nèi)外[3-4]已有部分研究報(bào)道了良惡性肺磨玻璃密度病變的特點(diǎn)，但是肺內(nèi)孤立性磨玻璃密度病變的研究仍然是影像學(xué)的重點(diǎn)和難點(diǎn)。

肺內(nèi)磨玻璃密度病灶邊緣的形態(tài)與病變的病理情況有關(guān)[5]。在多層螺旋CT掃描下經(jīng)常會(huì)看到病灶的分葉征，通過(guò)以往的經(jīng)驗(yàn)和本研究發(fā)現(xiàn)，分葉征在肺惡性病變的發(fā)生率要高于肺良性病變。肺內(nèi)惡性病灶分葉征的病理學(xué)基礎(chǔ)目前已基本探明：一方面，惡性病灶中處于不同分化程度的細(xì)胞同時(shí)存在，這些細(xì)胞有著不同的倍增時(shí)間，惡性程度越高則倍增時(shí)間越短；另一方面，肺惡性病灶的生長(zhǎng)會(huì)受到肺小葉間隔的阻塞和病灶中的纖維組織牽拉引起病灶生長(zhǎng)受限，這兩方面的作用使得肺惡性病灶的邊緣很容易呈分葉狀。肺內(nèi)良性病灶偶爾也會(huì)表現(xiàn)為分葉狀，這是因?yàn)椴≡顑?nèi)或病灶周?chē)Y(jié)締組織增生及瘢痕組織牽拉所致[6-7]。本次研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，肺惡性GGO組病灶分葉征的發(fā)生率明顯高于肺良性GGO組。

圖1-2 右肺上葉純GGO，邊界清，無(wú)分葉、無(wú)毛刺，病理結(jié)果為肺腺癌。圖3-4 左肺上葉部分實(shí)性GGO，形態(tài)不規(guī)則，邊界清，可見(jiàn)胸膜凹陷征、淺分葉征，病理結(jié)果為細(xì)支氣管肺泡癌。

胸膜凹陷征象是診斷肺GGO病灶為惡性病灶的很有價(jià)值的征象之一[8]。本研究發(fā)現(xiàn)，肺惡性GGO病灶胸膜凹陷征的發(fā)生率高于肺良性GGO病灶，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析后發(fā)現(xiàn)，肺良惡性GGO病灶胸膜凹陷征發(fā)生率的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，并且胸膜凹陷征主要見(jiàn)于在肺部分實(shí)性GGO病灶。

毛刺征、支氣管截?cái)嗾?、小氣泡、血管集束征在肺惡性GGO的發(fā)病率高于肺良性GGO，經(jīng)過(guò)統(tǒng)計(jì)分析后發(fā)現(xiàn)，上述征象在肺良惡性GGO中發(fā)生率的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。就目前的數(shù)據(jù)顯示，肺良性GGO目前沒(méi)有發(fā)現(xiàn)一例支氣管截?cái)嗖±?/p>

回顧病理結(jié)果后發(fā)現(xiàn)，肺良惡性GGO病灶的大小、位置以及增強(qiáng)掃描病灶中實(shí)性部分強(qiáng)化程度的差異沒(méi)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，這與之前部分文獻(xiàn)[9-11]所報(bào)道的結(jié)果相吻合。有部分學(xué)者認(rèn)為，肺GGO的生物學(xué)行為與病灶中磨玻璃密度區(qū)域所占比例有關(guān)，當(dāng)病灶中磨玻璃密度區(qū)域大于病灶50%及以上時(shí)，如懷疑病灶為惡性可嘗試進(jìn)行楔形手術(shù)切除，因?yàn)榧幢悴≡钍菒盒阅[瘤，在此時(shí)腫瘤并沒(méi)有血管及淋巴管的破壞[12]。

對(duì)部分影像學(xué)表現(xiàn)不典型且無(wú)手術(shù)切除意愿的肺GGO病灶可通過(guò)動(dòng)態(tài)隨訪來(lái)觀察病灶的變化情況，良性病灶一般在短期內(nèi)就可有部分甚至完全吸收消失，而腫瘤、癌前病變等則可長(zhǎng)期保持原大小，甚至變大，具體隨訪方法可參考《Fleischner學(xué)會(huì)肺磨玻璃密度結(jié)節(jié)處理指南》[13]。

綜上所述，肺部分實(shí)性GGO病灶為惡性的幾率高于肺純GGO病灶，當(dāng)肺GGO病灶出現(xiàn)分葉征、毛刺征、支氣管截?cái)嗾?、小氣泡、血管集束征時(shí)，病灶為惡性腫瘤的可能性較大，并且應(yīng)進(jìn)行短期隨訪以觀察病灶的動(dòng)態(tài)變化。

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