肺磨玻璃結(jié)節(jié)的多層螺旋CT特征表現(xiàn)及預(yù)后

王贏,代向黨,張宏凱

(1.駐馬店市中心醫(yī)院 放射科,河南 駐馬店 463000;2.河南省腫瘤醫(yī)院 放射科,河南 鄭州 450000)

肺磨玻璃結(jié)節(jié)(ground glass nodule,GGN)是肺結(jié)節(jié)的一種表現(xiàn)形式,由于病灶密度不足以遮蓋支氣管血管束,且該病局灶性密度增高,導(dǎo)致神似門窗磨砂玻璃,故又稱之為肺毛玻璃結(jié)節(jié),若干預(yù)不及時,可使病情進展、惡化,危及患者生命安全[1]。然而,肺結(jié)節(jié)較難通過體征、肉眼分辨和評估,故如何在眾多檢查技術(shù)中選取最有效的方式尤為重要[2]。目前常用的幾類影像技術(shù)包括超聲、X線、CT,其中X線雖性價比高,但具有一定輻射性;超聲具有可重復(fù)、無創(chuàng)、安全、無輻射等優(yōu)勢,但超聲容易受到體位、腹腔氣體影響,加之GGN影像特征中存在含玻璃成分,更難鑒別結(jié)節(jié)類型,故不作為首選[3-4],相比之下,多層螺旋CT診斷價值較高,不僅不會受腹腔氣體影響,還可確定肺結(jié)節(jié)類型、位置、大小,為良惡性分辨提供依據(jù)[5-6],雖然目前已有研究報道證實CT在GGN中具有一定效能,但較少評估預(yù)后,基于此,本文不僅分析了GGN在CT中的影像特征,還探索了其在預(yù)后評估中的作用,以期為臨床實踐提供科學依據(jù)。

1 對象和方法

1.1 研究對象選取2020年1—8月符合納入排除條件的81例GGN患者為研究對象,但后期隨訪遺漏或中途退出23例,最終選擇58例GGN患者為此次研究對象,其中男30例,女28例,年齡(53.74±4.33)歲,病程(10.39±3.36)個月,體重(63.74±5.22)kg。(1)納入標準:①經(jīng)影像學檢查,發(fā)現(xiàn)肺磨玻璃結(jié)節(jié)影像特征,呈云霧狀密度陰影,密度輕度增加,血管紋理及支氣管可見結(jié)節(jié);②未發(fā)現(xiàn)遠端器官轉(zhuǎn)移及縱隔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移;③胸腔無粘連。(2)排除標準:①胸廓手術(shù)史;②肺部先天性疾病;③合并嚴重肝、腎功能障礙;④肺部急性感染性疾病;⑤合并肺轉(zhuǎn)移瘤、肺外惡性腫瘤;⑥合并代謝疾病、結(jié)締組織病;⑦懷疑有血管病變。本研究經(jīng)醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會審查,患者簽署知情同意書。

1.2 檢查方法使用16層螺旋CT機(型號Brilliance16slice),掃描范圍從肺尖至隔頂區(qū)域全面掃描。調(diào)節(jié)參數(shù):管電流20 mAs,管電壓120～140 kV,視野200 mm,螺距1.5,準直器寬度64×0.5 mm,間隔0.9 mm,厚度2.0 mm,重建視野20 cm。同時,使用雙筒高壓注射液經(jīng)肘靜脈注射碘海醇(非離子對比劑)70～90 mL,以每秒3～5 mL速度,團注跟蹤技術(shù)行動脈期掃描,并將肺動脈為感興趣區(qū),觸發(fā)閾值120 HU,并在注射90 s后進行延遲期掃描,將數(shù)據(jù)傳至飛利浦EBW工作站,重建圖像,分析影像特征。同時,選取標準橫斷面肺窗圖像,并分別在3處不同位置記錄CT值,取平均值,測定血管密度。記錄GGN檢出個數(shù)及惡性風險值,將風險值劃分為兩類,≥50%為惡性,<50%為良性。

1.3 治療方法術(shù)前行CT檢查,根據(jù)檢查結(jié)果,如CT值、血管密度以及影像特征,確定病灶位置、大小,并與胸外科醫(yī)生共同擬定穿刺方案,事先確定好穿刺點、穿刺層面,擬定進針角度、深度、路線,注意避開肝、血管等重要器官。手術(shù)方法包括段葉聯(lián)合切除術(shù)、葉楔聯(lián)合切除術(shù)、段楔聯(lián)合切除術(shù)、肺段切除術(shù)、肺葉切除術(shù)、肺段切除術(shù)、肺楔形切除聯(lián)合肺葉切除術(shù)。根據(jù)預(yù)后情況分為兩組,即預(yù)后良好組(n=48,生存者)和預(yù)后不佳組(n=10,死亡或病情進展者)。預(yù)后不良判定:患者均隨訪24個月,隨訪期間因疾病相關(guān)因素發(fā)生死亡或出現(xiàn)復(fù)發(fā)、病情進展。

2 結(jié)果

2.1 GGN患者CT影像特征58例GGN患者中,不典型腺瘤樣增生(atypical adenomatous hyperplasia,AAH)5例,炎癥14例,腺癌17例,細支氣管肺泡癌(bronchioloalveolar carcinoma,BAC)22例。AAH患者結(jié)節(jié)以≤0.9 cm、圓形為主,邊緣光整,密度為Ⅰ型;炎癥患者結(jié)節(jié)以≤0.9 cm、斑塊狀為主,胸膜增厚或胸膜不變,邊緣模糊,密度為Ⅰ型;腺癌患者結(jié)節(jié)以≥1.0 cm、分葉征、不規(guī)則為主,胸膜增厚或凹陷,邊緣毛刺征、毛糙、光整,密度為Ⅱ～Ⅲ型;BAC患者結(jié)節(jié)以≥1.0 cm、分葉征、圓形、不規(guī)則為主,胸膜增厚或凹陷,邊緣毛刺征、毛糙、光整,密度為Ⅱ～Ⅲ型。見表1。

表1 GGN患者CT影像特征分布情況

2.2 GGN良惡性結(jié)節(jié)CT差值、血管密度惡性結(jié)節(jié)者CT值、血管密度高于良性結(jié)節(jié)者(P<0.05)。見表2。

表2 GGN良惡性結(jié)節(jié)CT差值、血管密度比較

2.3 CT診斷GGN惡性結(jié)節(jié)的效能經(jīng)ROC曲線分析,CT值、血管密度診斷肺磨玻璃惡性結(jié)節(jié)的AUC分別為0.900、0.884。見表3。

表3 CT診斷GGN惡性結(jié)節(jié)的效能

2.4 預(yù)后良好與預(yù)后不佳患者CT值、血管密度10例預(yù)后不佳患者中,AAH 1例,腺癌5例,BAC 4例;48例預(yù)后良好患者中,AAH 4例,炎癥14例,腺癌12例,BAC 18例。預(yù)后不佳患者CT值、血管密度高于預(yù)后良好患者(P<0.05)。見表4。

表4 預(yù)后良好與預(yù)后不佳患者CT差值、血管密度比較

2.5 CT診斷GGN惡性結(jié)節(jié)預(yù)后的效能經(jīng)ROC曲線分析,CT值、血管密度預(yù)測GGN惡性結(jié)節(jié)預(yù)后的AUC分別為0.950、0.900。見表5。

表5 CT預(yù)測GGN惡性結(jié)節(jié)預(yù)后的效能

3 討論

肺癌發(fā)病率占惡性腫瘤的首位,且近年來呈上升趨勢,只有正確認識GGN,方可作出正確處理,改善預(yù)后,提高患者生存質(zhì)量[7]。GGN是一種非特異性表現(xiàn),可因腫瘤、纖維化、炎癥等多種病因?qū)е?早期癥狀不具有特異性,容易漏診,若未及時發(fā)現(xiàn)、確診,可引起癌變,對患者生活質(zhì)量造成負面影響,甚至危及生命安全,故需盡早診療[8-9]。CT在肺部病變中占據(jù)重要作用和價值,與其他影像技術(shù)比較,具有明顯優(yōu)勢,不僅能夠顯示肺部情況,還可觀察到病灶內(nèi)微細結(jié)構(gòu),為結(jié)節(jié)良惡性分辨提供科學依據(jù)[10]。

臨床常通過評估結(jié)節(jié)邊界、形態(tài)、大小、密度等情況進一步探索結(jié)節(jié)良惡性差異[11-12]。本研究結(jié)果顯示,腺癌、BAC患者結(jié)節(jié)以≥1.0 cm、分葉征、圓形或不規(guī)則為主,胸膜增厚或凹陷,邊緣毛刺征、毛糙、光整,密度為Ⅱ～Ⅲ型;AAH、炎癥患者結(jié)節(jié)以≤0.9 cm、斑塊狀或圓形為主,胸膜增厚或胸膜不變,邊緣模糊或光整,密度為Ⅰ型。這提示良性結(jié)節(jié)偏小,密度為Ⅰ型,邊緣多為光整和模糊;惡性結(jié)節(jié)偏大,密度為Ⅱ或Ⅲ型,兩者存在明顯差異,說明通過CT影像特征能夠有效分辨良惡性結(jié)節(jié)。其中由于惡性結(jié)節(jié)常呈不均勻膨脹性生長,并沿著相關(guān)組織和間隙浸潤,可引起內(nèi)部纖維組織增生,分葉、暈厚度不均,導(dǎo)致周圍組織收縮,造成胸膜凹陷或增厚,加之血管移位和聚集,可呈現(xiàn)出分葉征、圓形或不規(guī)則影像特征[13-14]。良性結(jié)節(jié)多為炎性浸潤,邊界較模糊,且大多病灶周圍存在小器官、淋巴管、小血管被炎性組織浸潤,從而呈現(xiàn)為斑塊狀或圓形,邊緣多為光整和模糊[15]。同時,經(jīng)ROC曲線分析,CT值、血管密度診斷GGN惡性結(jié)節(jié)的AUC分別為0.900、0.884,具有較高效能,說明CT在分辨GGN良惡性結(jié)節(jié)中具有顯著作用,可為疾病分辨、治療方案擬定提供科學依據(jù)[16]。

CT除了具有診斷價值,近年來也開始用于輔助診療,CT靶重建能夠利用重疊、薄層、小視野3個方面,從而更好觀察到病灶形態(tài)、大小、位置,為疾病判斷提供依據(jù),其作為術(shù)前重要參考依據(jù),能夠便于手術(shù)方案擬定,提高治療效果[17-18]。本研究中預(yù)后不佳者CT值、血管密度高于預(yù)后良好者,這是因病情持續(xù)惡化,可導(dǎo)致結(jié)節(jié)內(nèi)出現(xiàn)亞實性成分或?qū)嵭谐煞?出現(xiàn)胸膜增厚或凹陷,邊緣毛糙,導(dǎo)致CT值和血管密度改變[19]。且經(jīng)ROC曲線分析,CT值、血管密度預(yù)測GGN惡性結(jié)節(jié)預(yù)后的AUC分別為0.950、0.900,具有較高效能,說明CT在預(yù)后預(yù)測中也具有一定價值。

綜上所述,CT在分辨GGN良惡性結(jié)節(jié)中具有顯著作用,且可預(yù)測預(yù)后情況。但本研究也存在不足之處,首先樣本量較小,其次選擇病例上存在偏倚,故診斷效能還需大樣本量數(shù)據(jù)驗證。