【摘 要】
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背景与目的:肺癌的病理分型及病理分级是影响治疗和预后的重要因素,它们的鉴别仍然是一个巨大的挑战,传统CT通过形态学及其强化值仍难以区分。本研究旨在探究双层光谱检测器CT（Dual-layer spectral detector CT,DLCT）的光谱参数结合形态学参数对非小细胞肺癌（Non-small cell lung cancer,NSCLC）和小细胞肺癌（Small cell lung ca
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背景与目的:肺癌的病理分型及病理分级是影响治疗和预后的重要因素,它们的鉴别仍然是一个巨大的挑战,传统CT通过形态学及其强化值仍难以区分。本研究旨在探究双层光谱检测器CT（Dual-layer spectral detector CT,DLCT）的光谱参数结合形态学参数对非小细胞肺癌（Non-small cell lung cancer,NSCLC）和小细胞肺癌（Small cell lung cancer,SCLC）、肺腺癌（Adenocarcinoma,AC）和鳞癌（Squamous cell carcinoma,SC）以及AC不同病理分级进行诊断评估。方法:本研究是一项前瞻性研究,连续收集了自2020年8月1日至2021年3月31日在我院放射科行肺DLCT增强扫描且所有病理诊断为肺癌的患者,其中NSCLC患者197例（AC患者127例,SC患者70例）、SCLC患者50例,将其分为NSCLC与SCLC组、AC与SC组及AC高低级别组进行研究。测量了肿瘤的形态学参数、平扫CT值、增强扫描CT值、有效原子序数（Zeff）、光谱CT-Mono能量（40ke V～90ke V）、碘密度（ID）、胸主动脉碘密度,并计算了CT强化值、光谱曲线斜率（λ）和标准化碘密度（NID）。通过统计分析,分别比较各参数在不同分组间的统计学差异,并对具有组间差异的参数进行诊断效能分析。结果:（1）无论动脉期（Arterial phase,AP）还是静脉期（Venous phase,VP）,Zeff、λ、ID及NID在NSCLS与SCLC间均具有统计学差异（p＜0.001）;其中VP-NID的诊断性能最好,曲线下面积（Area under the curve,AUC）值为0.917,敏感性和特异性为92.9%、80.0%,诊断阈值为0.217。（2）在AC和SC中,AC的光谱参数均高于SC（p＜0.001）;通过多元logistic回归分析,形态学参数中的肿瘤位置分布、支气管充气征、空泡征与AC之间存在高度相关性;受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic curve,ROC）显示VP-λ对鉴别SC和AC具有最高的诊断效能,AUC为0.864,敏感性和特异性为85.8%和74.3%,当联合形态学参数进行诊断时,AUC增加到0.946,敏感性和特异性分别为89.8%和87.1%。（3）在AC的高低级别组中,低级别组肿瘤的Zeff、λ、ID、NID均显著高于高级别组（p＜0.001）;ROC曲线显示,AP-NID对鉴别高级别组和低级别组肿瘤具有最好的诊断效能,AUC为0.817,敏感性和特异性分别为92.9%和82.1%;当结合形态学参数联合诊断时,AUC增加到0.916,敏感性和特异性分别为96.4%和82.1%。结论:（1）Zeff、λ、ID及NID在动脉期及静脉期对NSCLC与SCLC均有较高的诊断效率,以VP-NID的诊断效率最高;（2）Zeff、λ、ID、NID等定量参数对SC和AC的诊断具有重要的应用价值,将形态学参数与光谱参数相结合,有助于区分SC和AC。（3）DLCT可评价肺腺癌的病理分级,AP-NID具有最佳的诊断效率,联合形态学参数将有助于提高诊断效率。
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