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目的:探索应用CT肺结节分析半自动分割软件、CT动态增强扫描技术及灌注成像后处理技术评价早期肺腺癌病理学亚型的可行性,从而起到指导预测肺腺癌患者的预后、帮助临床决策治疗方案及疗效评估的重要作用。方法:回顾性收集自2015年2月至2018年12月在唐山市工人医院住院治疗经外科手术病理证实的早期肺腺癌患者290例共计296个病灶的临床资料及影像资料,其中包含纯磨玻璃结节(pure ground-glass nodule,p GGN)158个,混合型磨玻璃结节(mix ground-glass nodule,m GGN)95个,实性结节(solid nodule,SN)43个。以2015版WHO肺肿瘤组织学分类标准为参照,将肺腺癌按生长方式分为5种主要病理亚型,分别为:附壁生长为主型、腺泡生长为主型、乳头状生长为主型、实性生长为主型、微乳头状生长为主型等。本研究根据肺腺癌预后的差异并按病理亚型将肺腺癌病灶分为3组:组Ⅰ为附壁生长为主型组,组Ⅱ为腺泡生长和(或)乳头状生长为主型组,组Ⅲ为其他亚型组。收集患者的临床资料主要有病人的性别、年龄,CT扫描成像形态学信息及功能学参数:包括病灶边缘形态(分叶征、毛刺征)、内部结构[空泡/空腔征、空气支气管征、异常血管征(血管进入或集束征)]、邻近结构改变如胸膜凹陷征、结节密度分类、病灶大小(有效直径)、平扫平均CT值、增强扫描动脉期平均CT值、增强扫描静脉期平均CT值和病灶功能成像灌注参数值。应用SPSS24.0统计分析软件比较各参数指标在三组间的差异,符合正态性检验的计量资料采用单因素方差分析,对不符合正态性检验的且方差不齐的观察指标则采用Kruskal-Wallis H检验(非参数秩和检验)。计数资料应用卡方检验,若样本理论频数<5,应用Fisher确切概率法进行分析。筛选出具有统计学差异的变量(P<0.05),然后将具有统计学意义的变量纳入logistic回归模型,计算出样本的预测概率,绘制受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)并确定最佳截断值。部分样本参数指标采用Spearman相关性分析进行统计学分析。P<0.05认为差异有统计学意义。结果:本研究共纳入患者290例、296个病灶,其中有2个病灶的患者为6例,男性患者100例(34.5%),女性患者190例(65.5%),年龄范围为31岁至78岁,中位发病年龄为58岁,平均年龄为56.5±9.5岁。296个病灶,其中组Ⅰ196个(66.2%),组Ⅱ87个(29.4%),组Ⅲ13个(4.4%)。性别、结节密度分类、分叶征、毛刺征、异常血管征、空气支气管征及胸膜凹陷征的发生率在三组早期肺腺癌间的差异具有统计学意义(P<0.05);病灶大小(有效直径)及分布、平均CT值、灌注成像参数血容量(blood volume,BV)及强化峰值(peak enhancement intensity,PEI)在三组间的差异有统计学意义(P<0.05)。发病年龄、空泡征、CT灌注值(perfusion value,PV)及对比剂达峰时间(TTP)在三组间的差异无统计学意义(P=0.209、0.577、0.106、0.823)。综合分析显示部分形态学指标(异常血管征、毛刺、胸膜凹陷征)、结节密度分类、部分定量测量指标(有效直径、平扫平均CT值及灌注成像参数BV值)联合应用鉴别附壁生长为主型腺癌与腺泡生长和(或)乳头状生长为主型腺癌的诊断效能较高。而这些指标中平扫平均CT值的诊断效能最高,-241.0HU是两组间的最佳截断值。因此,在薄层MSCT上表现为有效直径大于1.5cm的m GGN或SN,伴发形态学指标如:分叶征、毛刺征、异常血管征、空气支气管征及胸膜凹陷征,且平扫平均CT值大于-241.0HU时,应考虑为腺泡生长和(或)乳头状生长为主型腺癌可能。而女性患者、p GGN、有效直径较小,不伴发上述形态学指标时,且平扫平均CT值小于-241.0HU时,考虑附壁生长为主型腺癌可能大。其他亚型组因病例数仅为13例,且大多数为粘液腺癌,统计效能较弱,以后须增加样本量进一步研究。结论:1.联合应用形态学指标与定量测量指标可以鉴别不同病理亚型的早期肺腺癌,简便、无创地对病理亚型进行预判,达到预测肺腺癌患者的预后的目的。2.平扫平均CT值-241.0HU是鉴别附壁为主型肺腺癌和腺泡生长和(或)乳头状生长为主型腺癌的较高效能的指标。3.应用半自动分割软件测量的有效直径与病理上标本的最大径呈正相关关系,且二者间的径线值很接近。