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目的:分析不同重建算法对CT定量分析肺功能的影响,并为精确测量CT肺功能提供适宜的扫描方案。材料与方法:35例慢性阻塞性肺疾病(COPD)患者(男性29例,女性6例,平均年龄56.0±4.0岁),采用德国西门子64层螺旋CT扫描机,于深吸气末对患者行全肺扫描。管电压120kV,管电流120mAs,探测准直器64×0.6mm,机架旋转时间为0.5s/周,螺距1.0,扫描层厚lmm,对原始数据选择不同的CT重建算法(kernel值):平滑(smooth, B30)、锐利(sharp, B50)和非常锐利(very sharp, B70)o应用全自动后处理软件,三维定量测量CT肺气肿评估参数:深吸气末肺气肿指数(EI),平均肺密度(MLD), CT(?)市容积(LV)。统计步骤:分析CT肺功能参数与常规肺功能参数的线性相关性,根据参数的分布形态,计算Spearman (偏态分布)或Pearson相关系数(正态分布),以P<0.05为相关性具有显著的统计学意义。结果:测量35例COPD患者不同kernel值CT肺功能参数(LV, MLD, El)。 Kernel为B30、B50、B70时,三组之间比较结果显示,LV无明显差异,方差值为48.80(P=1.000), MLD、EI组间则存在较为明显差异(方差值分别为39.79和22.43,P<0.001),两两相比结果显示kernel B50^B70与kernel B30相比,差异均具有显著性:MLD (kernel B50vs. B30, P=0.001; kernel B70vs. B30,P<0.001)、EI (kernel B50vs. B30, P=0.034; kernel B70vs.B30, P=0.001);不同kernel值重建算法测量COPD患者CT肺功能结果与PFT之间线性相关分析显示:LV在kernelB30、B50、B70下与TLC呈正相关,Spearman’s相关系数均为0.7,相关性具有统计学意义(P<0.01);EI在kernel B30、B50、B70下与FEV1呈负相关,Spearman’s相关系数分别为-0.61,-0.54,-0.47,相关性具有统计学意义(P<0.01); MLD在kernel B30、B50、B70下与FEV1呈正相关,Spearman’s相关系数分别为0.49,0.41,0.38(P值分别为0.007,0.021,0.040),相关性具有统计学意义。结论:CT肺功能定量分析参数中EI和MLD会受到不同的重建算法的影响。建议对于随访患者应尽量采用相同的重建算法评估患者的CT肺功能。目的:探讨64层螺旋CT吸气呼气双相扫描三维定量分析COPD患者CT肺容积(LV)改变分别与常规肺功能(PFT)和CT定量分析肺功能其他指标之间的关系。材料与方法:84例COPD患者(男性65例,女性19例,年龄范围40-75岁,平均年龄62.2±5.0岁),其中62例为现吸烟者,吸烟时间约为20±5年,每日1包-2包,余22例为既往吸烟者,戒烟时间1年至10年不等。84例患者中A级18例,B级20例,C级24例,D级22例。将CT扫描图像应用后处理软件syngoInSpace lung Parenchyma Analysis全自动分析软件,采用三维分析法测量全肺各项CT指标,观察并分别记录呼气相和吸气相CT肺功能参数:肺气肿指数(EI),平均肺密度(MLD),CT(?)市容积(LV)。并计算呼气相和吸气相MLD、LV的差值(△MLD、△LV)和比值(MLDex/in、LVex/in)。统计步骤:①分析CT肺功能参数与常规肺功能参数,以及CT肺功能参数之间(CT肺容积参数与其他CT肺功能参数)的线性相关性,根据参数的分布形态,计算Spearman (偏态分布)或Pearson相关系数(正态分布),以P<0.05为相关性具有显著的统计学意义;②以EI和LV为自变量,以MLD为因变量,进行多元逐步回归(multivariant step wise regression),通过计算R2,以判断自变量与因变量之间关联性的强弱。结果: CT肺功能评估参数MLDin、MLDex以及△LV与logFEV1, FEV1/FVC呈正相关,Spearman’s相关系数0.31~0.70,相关性具有显著的统计学意义(P<0.001),与RV/TLC呈负相关,Spearman’s相关系数-0.34~-0.60(P<0.001)。CT肺功能评估参数EIin、EIex、MLDex/in、△MLD、LVex、LVex/in与logFEV1、FEV1/FVC呈负相关,Spearman’s相关系数-0.48~-0.73(P<0.001);CT功能评估参数EIin、EIex、 MLDex/in、△MLD、LVex、LVex/in、ALV,与RV/TLC呈正相关,Spearman’s相关系数分别为0.41~0.66(P<0.001)。此外,LVin与logFEV1和RV/TLC的相关系数分别为-0.10和0.17(P>0.05),不具有统计学意义。CT肺容积参数与其他CT肺功能参数之间的线性相关分析显示,LVin,LVex与MLDin, MLDex呈负相关,Spearman’s相关系数-0.89~-0.54(P<0.001),与△MLD、MLDex/in、EIin、EIex呈正相关,Spearman’s相关系数分别为0.30~0.82(P<0.001);△LV与LDex、△MLD、MLDex/in、EIex呈负相关,与MLDex呈正相关Spearman’s相关系数分别为0.50以及-0.72~-0.41(P<0.001);LVex/in与MLDex呈负相关,与△MLD、MLDex/in、 EIin、EIex呈正相关,Spearman’s相关系数分别为-0.75,0.39~0.89,相关性具有显著的统计学意义(P<0.001);但其他相关性不具有统计学意义(P>0.05)。多元逐步回归显示,在呼气相与吸气相时,LV、EI与MLD回归方程的R2值分别为0.77、0.73(方程方差检验P均小于0.05),而方程中(无论呼气相或吸气相)EI(标准相关系数:呼气相-0.61和-0.66;P<0.001)的贡献要大于LV(标准相关系数:呼气相-0.33和-0.29;P<0.001)结论:LV ex/in与常规肺功能具有良好相关性,可作为反映肺顺应性的指标,且与CT肺功能MLDex/in相关性极强,由于MLDex/in易受扫描参数的影响,LVex/in可作为MLDex/in的补充,LVex/in越小,提示COPD患者肺顺应性越好、肺功能越好。LVex/in用于评估肺功能具有可行性,有一定的临床应用价值。目的:本研究旨在应用64层螺旋CT吸气及呼气双相扫描三维定量分析慢性阻塞性肺部疾病(COPD)患者CT定量肺功能与常规肺功能(PFT)之间的关系,并评估CT定量分析肺功能在COPD患者病情评估中的应用价值。材料与方法:收入2010年5月至2011年3月期间在我院就诊84例COPD患者(男性65例,女性19例,平均年龄62.2±5.0岁),84例患者中A级18例,B级20例,C级24例,D级22例。采用德国西门子64层螺旋CT扫描机,于深吸气末和深呼气末分别对患者行全肺扫描。采用全自动后处理软件,三维定量测量CT肺气肿评估参数:深吸气末肺气肿指数(emphysema index,EI)、深吸气末CT直方图上最低1%衰减值(Percent1, Perc1)和最低15%衰减值(Percent15, Perc15); CT空气潴留评估参数:呼气相与吸气相平均肺密度比值(the expiration to inspiration ratio of mean lung density, MLDex/in)、-860~-950HU范围内呼气相、吸气相衰减区占全肺容积百分比的差值(the change in relative lung volume with attenuation values from-860Hu to-950Hu, RVC-860to-950)、呼气相与吸气相CT测量全肺容积的比值(theexpiration to inspiration ratio of lung volume,LVex/in)。在统计分析过程中:首先分析不同级别患者常规肺功能参数、CT肺气肿评估参数以及CT空气潴留评估参数的差异,应用方差分析比较各组之间,以P<0.05为界值,判断各组之间每个参数的差异是否具有显著性,并以D组作为对照,分别比较其他三组与其差异是否具有统计学意义,以P<0.05为差异具有显著的统计学意义;然后进一步分析CT肺气肿评估参数以及CT空气潴留评估参数与常规肺功能参数的线性相关性,以PP<0.05为相关性具有显著的统计学意义;最后,上述相关性具有显著统计学意义的CT肺气肿评估参数以及CT空气潴留评估参数,按两两组合方式组成CT肺功能评估模型(自变量),分别以各个常规肺功能参数为因变量,进行多元线性回归(multivariant linear regression),通过计算R2并进行方差分析,以判断自变量与因变量之间的因果关系强弱。结果:84例COPD患者中,不同级别之间常规肺功能参数、CT肺气肿评估参数以及CT空气潴留评估参数平均值的比较显示:A、B组患者与D组相比,差异显著(P<0.05),而C组患者的平均值与D组相比,差异无明显的统计学意义(P>0.05)。下一步的相关分析显示:CT肺气肿评估参数Perc1、Perc15与logFEV1,FEV1/FVC呈正相关,相关性具有显著的统计学意义(P<0.001),与RV/TLC呈负相关(P<0.001)。CT肺气肿评估参数EI和空气潴留评估参数RVC-860to-950, MLDex/in,LVex/in,与logFEV1、FEV1/FVC呈负相关;CT肺气肿评估参数EI和空气潴留评估参数RVC-860to-950,MLDex/in,LVex/in与RV/TLC呈正相关(P<0.001);随后的一元线性回归分析则表明:CT肺气肿评估参数参数EI、Perc1、Perc15, CT空气潴留评估参数RVC-860to-950,MLDex/in,LVex/in的变化与常规PFT参数间的关联性,回归方程的R2值0.27~0.66(P<0.001);进一步将两大类评估参数(CT肺气肿评估与空气滞留评估)两两结合后的多元线性回归分析结果显示:EI+MLDex/in、 EI+RVC-860to-950、EI+LVex/in、Percl+MLDex/in、Perc1+RVC-860to-950、Perc1+LVex/in、 Perc15+MLDex/in、Perc15+RVC-860to-950、Perc15+LVex/in与logFEV1、FEV1/FVC、 RV/TLC的回归方程R2值较单独预测时有所提高0.66-0.85。结论:采用吸气、呼气双相CT扫描三维定量分析COPD患者CT肺功能,后处理过程简便快捷,较以往二维定量分析肺功能获得的结果更为全面。COPD患者CT肺气肿参数(El,Perc1,Perc1)、空气潴留参数(RVC-860to-950,MLDex/in,LVex/in),二者分别与常规PFT均具有线性相关性,能够有效反映患者肺功能变化。将CT肺气肿参数和空气潴留参数结合后组成相关模型进行联合分析与常规PFT相关性更好,可更精确地、综合反映COPD患者肺功能变化。