磨玻璃密度肺結(jié)節(jié)的CT 診斷

沈蕾蕾，陳 婧，葉曉丹

（1.上海市胸科醫(yī)院放射科，上海 200030；2.復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院放射診斷科，上海 200032）

隨著醫(yī)學(xué)影像學(xué)診斷及技術(shù)的發(fā)展，胸部CT 在臨床檢查中的應(yīng)用越來(lái)越廣泛，肺內(nèi)細(xì)微結(jié)構(gòu)顯示愈加清晰，肺結(jié)節(jié)檢出率越來(lái)越高。其中，磨玻璃密度肺結(jié)節(jié)（ground-glass nodule，GGN）占19%～38%［1］，準(zhǔn)確診斷和風(fēng)險(xiǎn)分析是制訂個(gè)體化臨床處理策略的基礎(chǔ)。筆者從分類、CT 技術(shù)、CT 征象及病理基礎(chǔ)、新技術(shù)應(yīng)用等方面對(duì)GGN 進(jìn)行總結(jié)，以期為其CT 診斷提供思路。

1 GGN 概述

1.1 定義 GGN 又稱亞實(shí)性結(jié)節(jié)，影像學(xué)上定義為CT 肺窗上觀察到的肺內(nèi)局部CT 值輕度增加區(qū)域，邊界清或不清，類似絮狀或云霧狀，不掩蓋其下的正常肺實(shí)質(zhì)、支氣管、血管等結(jié)構(gòu)［2］。

1.2 分類

1.2.1 影像學(xué)分類 影像學(xué)上以病灶在CT 縱隔窗能否顯示實(shí)性成分將GGN 分為［3］：①純GGN，不包含實(shí)性成分（圖1）；②部分實(shí)性GGN，既有磨玻璃密度成分，也有實(shí)性成分（圖2）。

圖1 女，60 歲，右肺上葉微浸潤(rùn)腺癌，右肺上葉純磨玻璃密度結(jié)節(jié)，邊界清楚，密度均勻 圖2 女，66 歲，左肺上葉浸潤(rùn)性腺癌 圖2a～2c左肺上葉尖后端部分實(shí)性磨玻璃密度結(jié)節(jié)，邊界清，邊緣見(jiàn)分葉

1.2.2 病理學(xué)分類 GGN 的病理基礎(chǔ)為肺泡腔的不完全填充、肺泡間隔增厚、肺泡部分塌陷及毛細(xì)血管血容量增加［4］。良性GGN 主要包括肺出血、局部纖維化、炎癥等，經(jīng)短期隨訪或早期治療后，復(fù)查可觀察到病灶吸收或縮小。惡性或潛在惡性傾向的GGN 多為腺癌或癌前病變。國(guó)際肺癌研究學(xué)會(huì)、美國(guó)胸科學(xué)會(huì)和歐洲呼吸學(xué)會(huì)提出病理學(xué)、影像學(xué)、分子生物學(xué)及臨床諸學(xué)科的腺癌綜合診斷標(biāo)準(zhǔn)，并公布了2011 年肺腺癌的國(guó)際多學(xué)科新分類方案，將腺癌分為非黏液型和黏液型，其中，非黏液型腺癌占90%以上。根據(jù)病變的侵襲性，惡性或潛在惡性傾向的GGN 可分為4 類：非典型腺瘤樣增生（atypical adenomatous hyperplasia，AAH）、原位腺癌（adenocarcinoma in situ，AIS）、微浸潤(rùn)腺癌（minimally invasive adenocarcinoma，MIA）和浸潤(rùn)腺腺癌（invasive adenocarcinoma，IA）。在最新公布的WHO 肺腫瘤組織學(xué)分類中（2021 年3 月），AAH 和AIS 為腺體前驅(qū)病變，存在潛在惡性傾向。影像學(xué)診斷的意義在于準(zhǔn)確判斷GGN 的良惡性，并對(duì)可疑惡性病灶進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)分級(jí)，為制訂治療或隨訪方案提供依據(jù)。

2 CT 技術(shù)

2.1 常規(guī)掃描 MDCT 是目前臨床上檢測(cè)GGN 最常用的方法，極大地提升了掃描速度及掃描容積，改善了圖像z 軸方向的分辨力，減少了部分容積效應(yīng)的影響，可更清晰展現(xiàn)GGN 的細(xì)節(jié)特征，提高結(jié)節(jié)檢測(cè)的敏感度及特異度。一般掃描參數(shù)為120 kV、250 mAs。對(duì)于含實(shí)性成分的GGN，增強(qiáng)掃描可觀察病灶的動(dòng)脈血供及血管走行。常規(guī)增強(qiáng)掃描是在注入水溶性有機(jī)碘對(duì)比劑后，按普通掃描方法于25、75 s 行動(dòng)脈期和靜脈期掃描，獲取病灶的動(dòng)脈血供和組織灌注的初步信息。

隨著肺癌篩查的普及，受檢者范圍擴(kuò)大、檢查頻率升高，對(duì)CT 輻射劑量的要求更高，低劑量CT 可降低管電流，從而降低輻射劑量，掃描參數(shù)為120 kV，40～100 mAs（智能D-right）。低劑量CT 采用迭代重建算法可有效降低圖像噪聲，彌補(bǔ)低劑量掃描的噪聲，提升圖像質(zhì)量使其滿足診斷需求［5］。

2.2 精準(zhǔn)掃描

2.2.1 高分辨力CT 掃描 高分辨力CT 掃描可顯示結(jié)節(jié)的細(xì)微結(jié)構(gòu)，利用薄層掃描及高分辨算法重建獲得容積掃描數(shù)據(jù)，可行MPR、CPR、MIP、MinIP、表面遮蓋（SSD）和VR 等后處理［6］。

2.2.2 靶掃描［7］靶掃描可精確顯示結(jié)節(jié)的邊界，采用小視野（以病灶為中心，上下各加3 cm），大矩陣（512×512），肺窗，層厚1 mm，層距1 mm。超高分辨力靶掃描即在靶掃描的基礎(chǔ)上使用更薄層及更高分辨率算法，一般掃描參數(shù)為120 kV、300 mAs，超大矩陣（1 024×1 024），層厚0.8～1 mm，層距0.4～0.5 mm。

2.3 特殊掃描 當(dāng)GGN 位于背側(cè)胸膜下或膈肌附近，因重力所致的墜積效應(yīng)影響觀察時(shí)，可變換患者體位配合呼吸以顯示結(jié)節(jié)，如讓患者側(cè)躺深吸氣后屏住呼吸再掃描，稱作生理通氣G 方案［8］。

3 CT 征象及病理基礎(chǔ)

GGN 的CT 征象有助于判斷其良惡性及侵襲性，本文結(jié)合Fleischner 協(xié)會(huì)胸部成像術(shù)語(yǔ)表［9］及各類文獻(xiàn)，對(duì)各種CT 征象及其病理基礎(chǔ)作總結(jié)。2017 年Fleischner 協(xié)會(huì)肺結(jié)節(jié)指南中［10］，對(duì)首次發(fā)現(xiàn)的肺結(jié)節(jié)行3～6 個(gè)月復(fù)查，原因?yàn)檠仔越Y(jié)節(jié)可在3 個(gè)月內(nèi)發(fā)生顯著變化；中華醫(yī)學(xué)會(huì)肺癌臨床診療指南指出對(duì)于首次隨訪無(wú)變化的病灶，可逐漸延長(zhǎng)隨訪時(shí)間間隔，隨訪穩(wěn)定的純GGN 可1～2 年體檢一次。Fleischner協(xié)會(huì)和美國(guó)胸科醫(yī)師學(xué)會(huì)（ACCP）指南對(duì)穩(wěn)定的實(shí)性結(jié)節(jié)也采用18～24 個(gè)月的隨訪間隔，但對(duì)于永存GGN，即使結(jié)節(jié)長(zhǎng)期穩(wěn)定，也不可完全放棄體檢，以免貽誤最佳干預(yù)時(shí)機(jī)。對(duì)于隨訪增大或密度增加，以及病灶出現(xiàn)空泡征、毛刺征、分葉征或支氣管血管改變等惡性征象時(shí)，應(yīng)終止隨訪，行手術(shù)治療。

3.1 空泡征 空泡征是指病灶內(nèi)直徑1～2 mm 的透亮區(qū)，形狀可不規(guī)則，病理基礎(chǔ)為正常的含氣肺組織未被有形物質(zhì)組織所充填?？张菡鞲叨忍崾窘Y(jié)節(jié)惡性，有單中心研究報(bào)道，空泡征在手術(shù)肺結(jié)節(jié)內(nèi)檢出率8.5%，其中惡性結(jié)節(jié)占74.7%［11］。

3.2 毛刺征 毛刺征在CT 圖像上表現(xiàn)為自腫瘤邊緣向周?chē)谓M織放射狀伸出的細(xì)密短線影，多見(jiàn)于實(shí)性為主的GGN，純GGN 或以磨玻璃密度為主的部分實(shí)性GGN 罕見(jiàn)此征。毛刺征的病理基礎(chǔ)為腫瘤細(xì)胞浸潤(rùn)周?chē)|(zhì)，并牽拉周?chē)M織，或因腫瘤內(nèi)不規(guī)則纖維組織增生牽拉所致。毛刺征作為肺結(jié)節(jié)的高度惡性征象，在ACCP 指南中其也是肺結(jié)節(jié)惡性預(yù)測(cè)模型中的獨(dú)立預(yù)測(cè)因素，但毛刺征亦可見(jiàn)于良性結(jié)節(jié)［12］。

3.3 分葉征 分葉征在CT 圖像上表現(xiàn)為病灶表面呈花瓣?duì)疃鄠€(gè)弧形，其病理學(xué)基礎(chǔ)為：①腫瘤組織異質(zhì)性，不同方向的生長(zhǎng)速度及浸潤(rùn)程度不同；②腫瘤內(nèi)纖維增生組織牽拉收縮；③肺間質(zhì)結(jié)構(gòu)阻擋腫塊的生長(zhǎng)。分葉征是肺部結(jié)節(jié)的高度惡性征象，有研究報(bào)道其對(duì)周?chē)托》伟┰\斷的特異度97.6%，敏感度60.7%［13］。

3.4 棘突征 棘突征是一種特殊類型的分葉，在CT圖像上呈基底位于腫瘤表面的尖角狀突起，橫斷面顯示凸起一側(cè)可有弧形膨起。其病理基礎(chǔ)為腫瘤在分葉的基礎(chǔ)上向外先行浸潤(rùn)的腫瘤組織，特異性強(qiáng)，是肺癌的重要征象，也反映了腫瘤的異質(zhì)性。

3.5 暈征與反暈征

3.5.1 暈征 暈征是指結(jié)節(jié)邊緣模糊不清的磨玻璃密度影，以炎性病變多見(jiàn)，提示病變可能通過(guò)肺泡孔蔓延。暈征起初報(bào)道自侵襲性曲霉病例，后在支氣管肺泡癌中也有描述，亦可見(jiàn)于部分肺轉(zhuǎn)移瘤（如血管肉瘤、絨癌及骨肉瘤等惡性腫瘤）［14］。

3.5.2 反暈征 反暈征指結(jié)節(jié)中心區(qū)域磨玻璃密度影，外周由環(huán)形或新月形實(shí)性高密度影包繞，起初報(bào)道于隱源性機(jī)化性肺炎，其病理機(jī)制可能為中心低密度區(qū)為肺泡間隔的炎性滲出和肺泡腔內(nèi)的細(xì)胞碎屑，而周?chē)h(huán)形或新月形的實(shí)變高密度影是遠(yuǎn)端氣腔內(nèi)的肉芽組織栓［15］。反暈征在其他感染性和/或非感染性疾病中也能觀察到，包括少數(shù)幾例肺腺癌［16］。研究表明，在GGN 中表現(xiàn)為外周呈環(huán)形磨玻璃密度，而中心低于外周密度的特殊類型的反暈征，大多提示結(jié)節(jié)為惡性，可能與腫瘤細(xì)胞的貼壁式生長(zhǎng)模式相關(guān)［17］。

3.6 GGN 與支氣管-血管關(guān)系

3.6.1 腺體前驅(qū)病變（AAH、AIS）的腫瘤細(xì)胞內(nèi)附于肺泡壁，且無(wú)侵襲性，無(wú)腫瘤細(xì)胞的支氣管浸潤(rùn)及間質(zhì)增生牽拉，支氣管的走行、管腔及管壁未見(jiàn)明顯異常，無(wú)扭曲、狹窄、擴(kuò)張及增厚等異常改變；浸潤(rùn)性病變（MIA、IA）的腫瘤細(xì)胞因沿著氣道浸潤(rùn)和間質(zhì)增生牽拉等，支氣管走行可出現(xiàn)杯口狀截?cái)嗉盃坷で?，管腔?nèi)壁不光整、呈鼠尾樣狹窄，管壁出現(xiàn)局限不規(guī)則增厚。若病灶內(nèi)支氣管壁彌漫均勻增厚，并伴周?chē)鷿B出，炎性病變可能性大。

3.6.2 腺體前驅(qū)病變（AAH、AIS）內(nèi)的血管一般表現(xiàn)正常，無(wú)增粗、扭曲及變形等異常改變；而浸潤(rùn)性病變（MIA、IA）內(nèi)的血管可出現(xiàn)扭曲、增粗及聚集等異常改變，其病理基礎(chǔ)為腫瘤組織浸潤(rùn)支氣管-血管束或小葉間隔，纖維組織增生牽拉周?chē)Y(jié)構(gòu)所致。

3.7 結(jié)節(jié)鄰近結(jié)構(gòu)改變 部分實(shí)性GGN 較易引起鄰近結(jié)構(gòu)改變，主要因病灶中實(shí)性成分增多進(jìn)而組織收縮、牽拉形成，以胸膜凹陷征及血管集束征較典型。

3.7.1 胸膜凹陷征 胸膜凹陷征是指病灶牽拉臟層胸膜，使其與壁層胸膜之間形成喇叭狀凹陷，凹陷間隙內(nèi)為水樣密度，其病理基礎(chǔ)為病灶小葉間隔及胸膜下間質(zhì)內(nèi)小葉纖維組織增生。當(dāng)病灶距離太遠(yuǎn)未達(dá)胸膜，而緊貼胸膜多伴胸膜的粘連及增厚，因此胸膜凹陷征多見(jiàn)于距離胸膜約2 cm 的惡性結(jié)節(jié)。

3.7.2 血管集束征 血管集束征是指結(jié)節(jié)周?chē)男⊙芤蚰[瘤細(xì)胞產(chǎn)生的促血管生成因子增粗，受牽拉向病灶處聚攏，并在病灶處中斷或穿行其中的征象，多見(jiàn)于惡性病變［18］。

4 新技術(shù)的應(yīng)用

計(jì)算機(jī)輔助診斷（computer aided diagnosis，CAD）系統(tǒng)近年來(lái)受到廣泛關(guān)注并迅速發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的CAD 是當(dāng)前研究的主流。多任務(wù)CAD 系統(tǒng)在肺GGN 定量、定性及隨訪過(guò)程中都發(fā)揮重要作用。

4.1 CAD 系統(tǒng)定量診斷 CAD 系統(tǒng)可用于結(jié)節(jié)的檢出、篩查及隨訪，定量測(cè)量亞實(shí)性結(jié)節(jié)大小、體積、密度及亞實(shí)性結(jié)節(jié)內(nèi)實(shí)性成分等。在肺分割算法基礎(chǔ)上，基于密度和形狀等規(guī)則的檢測(cè)方案僅適用部分結(jié)節(jié)，漏診率較高；基于深度學(xué)習(xí)的方案可根據(jù)大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不斷調(diào)整，肺結(jié)節(jié)檢出率隨之提高，假陽(yáng)性率持續(xù)降低［19］。有研究表明，當(dāng)其他掃描參數(shù)相同時(shí)，使用1 mm 層厚檢測(cè)GGN 為最佳［20］。

4.2 CAD 系統(tǒng)定性診斷 CAD 系統(tǒng)可用于判斷結(jié)節(jié)的良惡性、侵襲性及預(yù)后。放射組學(xué)是一個(gè)新興領(lǐng)域，其利用CAD 系統(tǒng)使用大量自動(dòng)提取的數(shù)據(jù)表征算法將ROI 內(nèi)影像數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為高維可挖掘特征空間數(shù)據(jù)，可建立與臨床決策相關(guān)的模型［21］。有研究提取GGN 的紋理特征與臨床病理等信息構(gòu)建放射組學(xué)模型判斷結(jié)節(jié)的侵襲性［22］。

綜上所述，隨著CT 技術(shù)不斷的進(jìn)步、GGN 的檢出率不斷提高，應(yīng)用合適的CT 掃描技術(shù)，仔細(xì)分析其CT 征象，再借助CAD 系統(tǒng)的輔助篩檢和診斷，GGN 的處理策略將更加精準(zhǔn)。