人工智能早期肺小結(jié)節(jié)篩查在胸部低劑量CT體檢的大樣本數(shù)據(jù)調(diào)查研究

朱紅偉,馬士華,康文杰,趙亞楠,崔 靖,胡政乾,邢 辰,周志強,崔銥婕

(1.保定市第二醫(yī)院 醫(yī)學(xué)影像科,河北 保定071000;2.河北省保定市第一醫(yī)院 醫(yī)學(xué)影像科，河北 保定071000; 3.河北省保定慈惠健康體檢門診部，河北 保定071051)

肺結(jié)節(jié)一直是近些年研究的熱點，主要原因之一是部分結(jié)節(jié)可以進展為肺癌等惡性腫瘤，威脅患者的生命。近十年，隨著人工智能技術(shù)(artificial intelligence，AI)和醫(yī)學(xué)影像檢查設(shè)備和技術(shù)的不斷更新，肺結(jié)節(jié)檢出率和不同性質(zhì)結(jié)節(jié)的檢出[1-2]逐漸提高?；贏I技術(shù)的肺結(jié)節(jié)分析對肺結(jié)節(jié)的良惡性[3]、病理分型、醫(yī)師讀片效率都有一定優(yōu)勢。CT仍是肺結(jié)節(jié)篩查的主要手段，低劑量CT和AI技術(shù)的結(jié)合提高了既肺結(jié)節(jié)的檢出、又降低了輻射劑量，是現(xiàn)代檢查手段中相對優(yōu)勢的組合，然而通過查閱大量文獻發(fā)現(xiàn)此類相關(guān)研究中，主要是針對肺結(jié)節(jié)性質(zhì)、肺癌診斷率的提高等相關(guān)研究，并未發(fā)現(xiàn)有針對肺結(jié)節(jié)尤其是10 mm以下結(jié)節(jié)在肺內(nèi)分布特征等的報道，所以本組研究針對此點展開討論。

1 資料與方法

1.1 一般資料

收集2017年7月至2018年6月某三甲醫(yī)院體檢患者和大型體檢中心經(jīng)胸部CT檢查的病例。納入標準：①年齡大于18歲；②非鈣化結(jié)節(jié)。排除標準：①有任一惡性腫瘤病史；②經(jīng)影像學(xué)檢查發(fā)現(xiàn)疑似腫瘤或典型惡性腫瘤：③化驗室檢查腫瘤標記物有異常提示任何腫瘤的可能性；④肺結(jié)核、肺間質(zhì)病變、免疫系統(tǒng)疾病如類風(fēng)濕、結(jié)節(jié)病及紅斑狼瘡等、職業(yè)病如矽肺、塵肺等；⑤嚴重脊柱及胸廓畸形、胸腔積液及縱膈病變擠壓肺組織等情況影響圖像評價。經(jīng)納排標準篩選，共1824例，其中男性893例，女性931例，平均年齡50.24±11.56歲。

1.2 檢查方法

檢查設(shè)備：國產(chǎn)聯(lián)影40排CT機、飛利浦128層CT機。掃描體位：仰臥位，雙手上舉，去除金屬異物，掃描范圍肺尖至肺底部肋膈角水平。掃描條件：據(jù)被檢者體重、體型，管電壓80-120 kV，自動毫安秒，輻射劑量0.7-2.6 mSv。層厚/層距1 mm，以標準肺窗(窗寬1600 HU 窗位-600 HU)為基本觀察條件，適當調(diào)窗觀察結(jié)節(jié)成分。軟件支持：北京推想科技公司AI肺結(jié)節(jié)篩查軟件。

測量方法：參照專家共識[4-5]及金晨望等[6]對低劑量肺結(jié)節(jié)篩查的質(zhì)控標準，將所有原始數(shù)據(jù)(薄層圖像，標準肺窗，層厚/層距1 mm)以DICOM格式導(dǎo)入AI分析軟件。在此軟件肺窗上測量結(jié)節(jié)的長徑、短徑、平均CT值(測兩次取平均值)、距離胸膜下最短距離、距離胸膜下最長距離(包含結(jié)節(jié)在內(nèi))，如圖1所示。肺葉分段參照圖2所示，并排除支氣管分段變異[7]。

①量距離胸膜下最短/最長距離，②測量結(jié)節(jié)的最大長/短徑，單位mm。

圖2 肺段示意圖

所有數(shù)據(jù)由兩位高年資主治醫(yī)師登記核對兩遍，意見不一致時經(jīng)商榷達成一致。①不同大小肺結(jié)節(jié)的總體特點(標注肺段肺葉分布、形態(tài)及性質(zhì))；②肺內(nèi)結(jié)節(jié)的觀察，分別以肺段、肺葉分組。③葉間裂區(qū)或葉間裂旁結(jié)節(jié)位置相對特殊，分別以肺段、肺葉分組。

1.3 統(tǒng)計方法

采用SPSS25.0統(tǒng)計軟件，計量資料以(均數(shù)±標準差)表示，計數(shù)資料以例(%)表示，多組間比較以卡方檢驗，兩組間比較采用t檢驗，以P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 肺結(jié)節(jié)總體分布和形態(tài)特征

經(jīng)統(tǒng)計共有肺結(jié)節(jié)3866個，位于肺實質(zhì)內(nèi)3585個，長/短徑分別為(4.12±1.76、3.34±1.41)mm，結(jié)節(jié)性質(zhì)以實性為主(79.94%，2866/3585)，亞實性或磨玻璃結(jié)節(jié)為719個，距胸膜下最短及最長距離分別為(10.22±11.42、14.04±11.95)mm；葉間裂旁281個，長/短徑分別為(4.54±1.98、3.41±1.42)mm，結(jié)節(jié)性質(zhì)以實性為主(89.68%，252/281)。10 mm以下結(jié)節(jié)共 3839個，以 3-5 mm結(jié)節(jié)數(shù)量最多(48.19%，1863/3839)，主要分布左肺上葉S1+2段(9.34%，174/1863)、右肺上葉S1段(8.96%，167/1863)、右肺中葉S5段(8.85%，165/1863)及左肺下葉S9段(9.34%，174/1863)分布為主。3 mm以下結(jié)節(jié)數(shù)量次之(26.93%，1041/3839)，主要分布右肺上葉S1段(10.47%，109/1041)和左肺上葉S1+2段(9.70%，101/1041)。5-8 mm結(jié)節(jié)(22.29%，862/3839)主要分布右肺中葉S5段(10.32%，89/862)和左肺下葉S9段(10.79%，93/862)。8-10 mm結(jié)節(jié)(1.89%，73/3839)主要分布在右肺中葉S5段(9.56%，7/73)及右肺下葉S9段(12.33%，9/73)。10 mm以上結(jié)節(jié)有27個不做統(tǒng)計分析。

2.2 肺葉內(nèi)結(jié)節(jié)分布情況

位于不同肺段的結(jié)節(jié)，除結(jié)節(jié)的性質(zhì)不具有統(tǒng)計學(xué)差異，結(jié)節(jié)的數(shù)目、長/短徑、CT值、距胸膜下最短/長距離均具有顯著統(tǒng)計學(xué)意義(P=0.000)。如表1所示：肺結(jié)節(jié)的長/短徑以右肺S10段和S7段顯著高于其他肺段，為(7.40±1.72、3.62±1.41)mm，以左肺S3段結(jié)節(jié)徑線最小，為(3.69±1.43、2.90±1.12)mm。肺結(jié)節(jié)的CT值以右肺S7段密度顯著高于其他肺段(-116.65±274.31)HU,以右肺S4段密度最低(-311.52±246.69)HU。距胸膜最短/長距離以雙肺下葉各基底段各值顯著不同于其他肺段，右肺S7段值均顯著高于其他肺段，雙肺S9段、S10段各值較其他肺段小，見表1所示。

表1 不同肺段/肺葉(≤10 mm)肺結(jié)節(jié)相關(guān)參數(shù)

圖3 不同肺段不同區(qū)間肺結(jié)節(jié)分布頻數(shù)表

圖4 不同肺葉各區(qū)間肺結(jié)節(jié)分布頻數(shù)表

以肺葉分組發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)的數(shù)目、長/短徑、CT值、距胸膜下最短/長距離均具有顯著統(tǒng)計學(xué)意義(P=0.000)，與上述肺段分組結(jié)果具有一致性。

2.3 肺裂旁結(jié)節(jié)分布情況

葉間裂旁或葉間裂下結(jié)節(jié)是位置相對特殊的結(jié)節(jié)，以下簡稱肺裂旁肺結(jié)節(jié)，共281個，位于右肺S1段1個，右肺S2段12個，S3段結(jié)節(jié)9個；右肺S4段13個、S5段14個；右肺S6段16個，S7段3個，S8段50個，S9段3個，S10段0個；左肺S1+2段38個、S3段5個，S4+5段26個；左肺S6段35個，S7+8段53個，S9段2個，S10段0個。以肺段和肺葉分別分組，各組間結(jié)節(jié)長徑、短徑、成分及CT值不具有統(tǒng)計學(xué)意義(P值均大于0.05)。

表2 肺內(nèi)結(jié)節(jié)(≤10 mm)不同分組方法F/P值的比較(n=3565)

3 討論

肺部低劑量CT仍是現(xiàn)在胸部篩查腫瘤的主要方法[8-11]。對于體檢已發(fā)現(xiàn)的肺結(jié)節(jié)，其被發(fā)現(xiàn)前的生長時間和結(jié)節(jié)的良惡性是未知的。通過對文獻報道的數(shù)據(jù)觀察，AI技術(shù)應(yīng)用之前，從國際到國內(nèi)由于結(jié)節(jié)閾值大小的設(shè)置、不同層厚的選擇和掃描參數(shù)的設(shè)置使得肺結(jié)節(jié)的檢出率[12-14]各不相同，AI技術(shù)應(yīng)用之后肺結(jié)節(jié)檢出率在不同應(yīng)用方式下逐步提高。在肺結(jié)節(jié)新的研究方向中，MRI也取得了一定的研究成果[15]。

關(guān)于肺結(jié)節(jié)大小的討論和處理方法，2018年肺結(jié)節(jié)診治中國專家共識[4]中將5 mm以下結(jié)節(jié)定義為微小結(jié)節(jié)，5-10 mm結(jié)節(jié)定義為小結(jié)節(jié)。5 mm以下結(jié)節(jié)尤其是3 mm以下肉眼檢出率[12]是比較低的，這是多數(shù)專家學(xué)者達成一致的共識。本組研究中微小結(jié)節(jié)分布以右肺上葉尖段、左肺上葉尖后段為主，而5-8 mm結(jié)節(jié)主要分布在右肺中葉外側(cè)段及左肺下葉外基底段，8-10 mm結(jié)節(jié)主要分布在右肺中葉外側(cè)段、右肺下葉外基底段和左肺下葉內(nèi)前基底段；從各肺葉分布情況也可觀察到3 mm以下結(jié)節(jié)以上葉為主，3-5 mm結(jié)節(jié)分布以上下葉為主，而5-8 mm結(jié)節(jié)以兩肺下葉為主，所以10 mm以下肺結(jié)節(jié)呈現(xiàn)出隨結(jié)節(jié)由小到大解剖位置逐漸由上葉向下葉分布的特點。

在對肺結(jié)節(jié)具體分布細節(jié)和特征的觀察中，將其分為肺內(nèi)結(jié)節(jié)及葉間裂旁兩種位置，胸膜下結(jié)節(jié)歸入肺內(nèi)結(jié)節(jié)。肺結(jié)節(jié)常見的形態(tài)可分為橢圓形、圓形，多數(shù)結(jié)節(jié)與參考文獻報道一致，本組對此點不做過多討論。在觀察肺內(nèi)結(jié)節(jié)大小的分布時發(fā)現(xiàn)，在單-肺葉內(nèi)位置靠近遠心端比近心端相對大些，這在兩肺下葉表現(xiàn)顯著；而在肺葉之間也表現(xiàn)為下葉上葉結(jié)節(jié)徑線較大些。距離胸膜下最短和最長距離對于肺結(jié)節(jié)的評價是一種比較客觀的方法，本組肺結(jié)節(jié)呈現(xiàn)出較大結(jié)節(jié)多位于肺下葉，且位置越接近胸膜下。這種肺結(jié)節(jié)的分布特點可能與肺的解剖和血液循環(huán)有一定關(guān)系，肺部是人體解剖對比最佳的器官，由支氣管動脈和肺動脈供血，其血管分布類似樹枝狀，靠近肺外帶血管分布稀疏，血液、血氧飽和度等相對降低減少，攜氧能力降低，營養(yǎng)物質(zhì)的減少結(jié)節(jié)的生長速度也會減慢。在劉齋[16]等的研究中得出成人肺部各葉肺體積下葉體積較上葉體積大，其觀點也間接支持本組研究的結(jié)論。肺裂或葉間裂旁肺結(jié)節(jié)以實性為主89.7%(252/281)，形態(tài)多呈條形或三角形，與周瑩等[17]的研究結(jié)果相近。在對此類結(jié)節(jié)的觀察中，其分布特點則明顯不具有肺內(nèi)結(jié)節(jié)的上述分布特點，理論推測可能與葉間裂周圍血液分布較少的緣故。

綜上分析，可以看出肺段和肺葉在觀察肺結(jié)節(jié)分布特點上有重要意義，尤其是肺段。在臨床應(yīng)用中，胸腔鏡進行三維可視化肺段乃至亞肺段定位[18-19]切除病變肺組織應(yīng)用已經(jīng)非常廣泛。在以肺段或亞肺段為基本單位，并結(jié)合不斷發(fā)展的AI技術(shù)，使研究者對肺結(jié)節(jié)的定位更加精確，更接近人體解剖狀態(tài)。隨著后處理技術(shù)的發(fā)展，對肺組織的容積測定可以客觀的得出各肺葉的容積數(shù)據(jù)，但對于各個肺段及亞肺段的容積數(shù)據(jù)還具有一定局限性。

本文不足之處：對于肺結(jié)節(jié)的分布和大小形態(tài)在肺亞段水平分布上是否具有差異性，基于現(xiàn)有AI技術(shù)的條件限制，有待進一步證實。對于AI數(shù)據(jù)的人工識別是一項比較繁重的工作，兩位高年資醫(yī)師在識別過程中可能會造成人工誤差；再者對肺段解剖變異和支氣管變異的認知程度不一樣也可能會導(dǎo)致結(jié)節(jié)位置的誤判，目前對肺段的以個案報道[20-21]為主，還沒有一個相對更新的專家共識。經(jīng)統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)右肺中葉內(nèi)側(cè)段肺結(jié)節(jié)數(shù)量較少及對上下舌段結(jié)節(jié)進行合并統(tǒng)一觀察，也可能會對統(tǒng)計結(jié)果造成一定的影響。針對上述不足之處，將在今后的工作中繼續(xù)深入研究。

作者簡介：朱紅偉，女，副主任醫(yī)師，主要從事胸部及血管疾病的影像診斷。