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    探究高分辨率CT 征象對GGN 患者良惡性的臨床診斷價值

    2024-05-06 07:47:50王丹雯周建良
    關(guān)鍵詞:分葉征毛刺高分辨率

    王丹雯 周建良

    肺部磨玻璃結(jié)節(jié)(pulmonary ground-glass nodules,GGN)指在高分辨率CT(high resolution CT)上, 其可表現(xiàn)出癥狀如下:磨砂狀、云霧狀, 且均表現(xiàn)為陰影部分, 是一種非特異性的肺實質(zhì)病變, 對其進行細致密切觀察, 可發(fā)現(xiàn)周圍有血管束和支氣管的存在, 且表現(xiàn)明顯[1,2]。GGN 患者發(fā)病后, 可引發(fā)多類疾病出現(xiàn), 可累及淋巴循環(huán), 腦血管循環(huán), 均會受到相應(yīng)的阻礙, 甚至引發(fā)癌癥結(jié)節(jié), 根據(jù)相關(guān)研究數(shù)據(jù)顯示, 對于早期GGN 患者而言, 若能給予及時診斷和治療, 則可在很大程度上將其生存率提升至90%左右[3,4]。所以應(yīng)對早期GGN 患者實行定性診斷以區(qū)分結(jié)節(jié)的良惡性, 以指導(dǎo)臨床早期治療, 改善患者預(yù)后[5,6]?;诖? 本研究選擇2021 年1 月~2022 年12 月于蘇州市吳中人民醫(yī)院放射科接受診治的82 例GGN 患者。對其應(yīng)用高分辨率CT 進行診斷, 分析其診斷結(jié)果, 為后期GGN患者良惡性的臨床鑒別提供參考價值。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料 選取2021 年1 月~2022 年12 月于蘇州市吳中人民醫(yī)院放射科接受診治的82 例GGN 患者, 其中原位癌16 例, 微浸潤性腺癌27 例, 浸潤性腺癌31 例, 非典型腺瘤樣增生7 例, 炎性細胞浸潤1 例。將所有患者根據(jù)腫瘤良惡性分為良性組(8 例)和惡性組(74 例), 本院醫(yī)學(xué)倫理委員會對本研究內(nèi)容進行審核并批準。

    納入標準:①均經(jīng)高分辨率CT 檢查呈GGN 征象;②所有患者均經(jīng)活檢或手術(shù)檢查, 并經(jīng)醫(yī)師確診為良惡性GGN;③患者及其家屬均簽訂知情同意書;④臨床資料完整。

    排除標準:①多發(fā)性肺部結(jié)節(jié);②經(jīng)CT 檢查后,圖像質(zhì)量較差;③既往有惡性腫瘤史;④存在基礎(chǔ)疾??;⑤有遠處轉(zhuǎn)移跡象;⑥精神存在問題, 無法與醫(yī)師正常溝通和交流。

    1.2 方法 所有患者均行高分辨率CT 檢查, 64 排CT機(西門子, 型號:Definition AS), 首先將電壓和電流層厚進行設(shè)置, 分別為120 kV 和5.00 mm;采用高分辨骨算法重建, 設(shè)置重建層厚為1.00 mm;檢測前指導(dǎo)患者進行呼吸訓(xùn)練, 確保檢測圖像的質(zhì)量, 掃描范圍為正常胸部范圍。

    1.3 觀察指標 比較兩組高分辨率CT影像學(xué)特征(病灶大小、病灶形狀、分葉征、毛刺征、界面、囊狀透光影、空泡征、支氣管征、血管集束征、密度、胸膜凹陷征),采用多因素Logistic 回歸分析惡性GGN 患者的影像學(xué)危險因素, 同時分析影像學(xué)檢測對惡性GGN 的診斷價值。

    1.4 統(tǒng)計學(xué)方法 采用SPSS26.0 統(tǒng)計學(xué)軟件處理數(shù)據(jù)。計量資料以均數(shù)±標準差(±s)表示, 采用t 檢驗;計數(shù)資料以率(%)表示, 采用χ2檢驗;多因素采用Logistic 回歸分析。P<0.05 表示差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 兩組影像學(xué)特征比較 兩組病灶大小、病灶形狀、空泡征、支氣管征、血管集束征、胸膜凹陷征比較,無明顯差異(P>0.05)。惡性組患者有分葉征55 例、有毛刺征56 例、有囊狀透光影54 例、界面清楚光整45 例、界面清楚毛躁20 例、界面模糊9 例、密度為pGGN 20 例, 良性組分別為1、2、1、1、1、6、6 例, 比較差異較大(P<0.05)。見表1。

    表1 兩組影像學(xué)特征比較(n)

    2.2 惡性GGN 患者多因素Logistic 回歸分析 將惡性GGN 發(fā)生作為研究因變量, 將分葉征、毛刺征、囊狀透光影、界面和密度作為自變量, 多因素分析賦值量表見表2。Logistic 回歸模型顯示分葉征、毛刺征、囊狀透光影、界面和密度是惡性GGN 的影響因素(P<0.05)。見表3。

    表2 多因素分析賦值量表

    表3 惡性GGN 患者多因素Logistic 回歸分析

    2.3 高分辨率CT 檢測對惡性GGN 的診斷價值 高分辨率CT 檢測對惡性GGN 的診斷價值最高的為分葉征, 最低的為界面。見表4。

    表4 高分辨率CT 檢測對惡性GGN 的診斷價值

    3 討論

    近年來, 已有大量研究指出, 對于GGN 患者應(yīng)實行盡早發(fā)現(xiàn), 早期鑒別, 以提供及時預(yù)防和治療, 可有效避免癌變的發(fā)生, 結(jié)節(jié)主要表現(xiàn)為以下性狀:質(zhì)地呈現(xiàn)磨砂玻璃征象, 密度相較于正常結(jié)節(jié)有上升趨勢。且有研究發(fā)現(xiàn), 對于GGN 進行早期鑒別, 相比普通CT診斷, 高分辨率CT 可將肺組織細微結(jié)構(gòu)和病灶直觀清晰的呈現(xiàn), 基于此, 本研究分析高分辨率CT 對GGN患者良惡性結(jié)節(jié)的診斷價值和意義[7]。

    肺癌是臨床較為常見的一類惡性腫瘤, 無論是臨床死亡率還是病殘率, 均明顯高于其他腫瘤, 因此對該類患者實行早期診斷和治療極為重要, 有助于改善患者預(yù)后, 提高生存率[8]。良惡性GGN 的鑒別診斷是診斷癌癥的典型方法, 但從肺部玻璃結(jié)節(jié)早期癥狀來看,其主要鑒別手段以病理檢測為主, 雖然其診斷結(jié)果準確率較高, 但該診斷方法創(chuàng)傷性較強, 臨床應(yīng)用中局限性極大, 隨著影像技術(shù)的發(fā)展, 臨床對于GGN 的診斷逐漸采用高分辨率CT, 通過高分辨率CT 對GGN 患者進行相應(yīng)的診斷, 可有效區(qū)分良惡性結(jié)節(jié), 具有手術(shù)簡單、無創(chuàng)的優(yōu)點[9,10]。

    有研究表明, 應(yīng)盡快檢測和鑒別玻璃狀肺結(jié)節(jié),這對癌癥的臨床防治具有重要意義。肺部的玻璃結(jié)節(jié),主要指CT 圖像上磨玻璃結(jié)構(gòu)密度輕微增加的云狀跡象。臨床研究表明[11]早期識別肺部毛玻璃結(jié)節(jié), 可以在很大程度上早期對癌癥進行診斷, 盡早識別并治療,相對于常規(guī)CT 而言, 高分辨率CT 下, 可將肺組織一些微小病變進行觀察和診斷, 降低誤診率。因此, 掌握背景CT 肺部掃描對早期鑒別良性和惡性淋巴結(jié), 對患者而言, 極為重要。本研究結(jié)果顯示, 兩組病灶大小、病灶形狀、空泡征、支氣管征、血管集束征、胸膜凹陷征比較, 無明顯差異(P>0.05)。惡性組患者有分葉征55 例、有毛刺征56 例、有囊狀透光影54 例、界面清楚光整45 例、界面清楚毛躁20 例、界面模糊9 例、密度為pGGN 20 例, 良性組分別為1、2、1、1、1、6、6 例, 比較差異較大(P<0.05)。與良性病變相比,惡性腫瘤邊緣存在明顯不同, 主要以毛刺狀和分葉狀為主, 在影像學(xué)檢查后, 其大多可表現(xiàn)為形態(tài)規(guī)則或不規(guī)則[12,13]。本研究結(jié)果還顯示, 將惡性GGN 發(fā)生作為研究因變量, 將分葉征、毛刺征、囊狀透光影、界面和密度作為自變量, 多因素Logistic 回歸模型顯示分葉征、毛刺征、囊狀透光影、界面和密度是惡性GGN的影響因素(P<0.05)。高分辨率CT 檢測對惡性GGN的診斷價值最高的為分葉征, 最低的為界面。提示肺部GGN 的高分辨率CT 征象可有效鑒別診斷良惡性結(jié)節(jié)[14]。分析原因, 對于良惡性肺部疾病患者而言, 對其應(yīng)用高分辨率CT 檢查, 其肺部GGN 可獲得有效的鑒別, 但因二者的部分影像學(xué)特征差異較為顯著;對于惡性病變患者而言, 其體內(nèi)細胞出現(xiàn)大量癌變, 突發(fā)性較強, 導(dǎo)致繁殖能力增高, 所以觀察結(jié)節(jié)體積, 可發(fā)現(xiàn)其顯著增加, 且在解剖學(xué)形態(tài)方面, 還可能會表現(xiàn)為胸膜凹陷、分葉征等, 所以相較于普通的CT, 應(yīng)用高分辨率CT, 可顯著將微小病灶給予顯現(xiàn), 對肺部GGN患者的征象具有良好的鑒別和認識, 有利于指導(dǎo)GGN良惡性, 保證患者預(yù)后[15,16]。雖然本研究取得一定研究成果, 但仍存在一定的局限性, 因本研究納入的患者僅有82 例, 經(jīng)分組后良性組患者較少, 今后應(yīng)擴大樣本量進一步分析高分辨率CT 征象對GGN 患者良惡性診斷及臨床價值。

    綜上所述, 對于GGN 患者而言, 高分辨率CT 征象分葉征、毛刺征、囊狀透光影、界面和密度是惡性腫瘤發(fā)生的影像學(xué)危險因素, 而應(yīng)用高分辨率CT 檢查,判別良惡性效果較好, 且分葉征診斷價值最高, 可為臨床GGN 患者的良惡性診斷鑒別提供參考。

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