【摘 要】
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目的探讨基于320排CT灌注采用DICTp模型区分肺内病变的两套循环血供,并对肺内孤立性结节(SPN)的定性诊断进行分析研究。方法收集青岛大学附属医院2014年6月至2016年6月69例SP
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目的探讨基于320排CT灌注采用DICTp模型区分肺内病变的两套循环血供,并对肺内孤立性结节(SPN)的定性诊断进行分析研究。方法收集青岛大学附属医院2014年6月至2016年6月69例SPN患者,采用CT双入口灌注模式,以CT值范围为-80—150HU(组1)、-200—150HU(组2)和-300—150HU(组3)分别进行计算,输入动脉为肺动脉、降主动脉;肺循环和体循环的分界线为左心房峰值时间,手动绘制病灶内的ROI,得到肺动脉血流量(pulmonary flow,PF)、支气管动脉血流量(bronchial flow,BF)及血流灌注指数[perfusion index,PI=PF/(PF+BF)]。由两名高年资医师采用双盲法独立分析灌注参数,并绘制ROC曲线,分析不同低阈值对灌注结果的影响,并比较灌注参数的特异性和敏感度,评价最佳灌注指数的实用性。结果以手术病理或随访资料作为金标准,8例临床资料失访。61例最终诊断为恶性病变有42例,非恶性病变有19例。PF在不同CT值范围中具有统计学差异,恶性病变PF(42.5-84)ml/min/100ml>良性病变(41.8-55.6)ml/min/100ml,而BF、PI仅在A组具有统计学差异。其中A组肺恶性肿瘤的灌注参数为:PF(42.59±23.15)ml/min/100ml,BF(56.19±26.89)ml/min/100ml,PI(24.56±20.86)%。良性肿瘤的灌注参数为:PF(51.70±31.41)ml/min/100ml,BF(38.40±19.92)ml/min/100ml,PI(65.54±26.23)%。进一步分析ROC曲线发现,PI值最能鉴别良恶性。PI是三组灌注参数中最大的曲线下面积,为0.873,其灵敏度94.9%,特异度57.9%,阳性似然比是6.25,阴性似然比是0.08。结论肺癌有体循环和肺循环供血,其中体循环血供所占比例较大;而良性病变则为肺循环占优势。双入口灌注的PI指数可以作为一个有价值的判断良恶性的指标,其可能潜在具有对肺癌的治疗指导及放疗的疗效评估价值。
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