MSCT对肺局灶性磨玻璃样病变良恶性征象的研究.docVIP

MSCT对肺局灶性磨玻璃样病变良恶性征象的研究.doc

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MSCT对肺局灶性磨玻璃样病变良恶性征象的研究   【摘要】 随着多层螺旋CT(MSCT)的广泛应用,尤其是临床上开始用低剂量螺旋CT对肺癌进行筛查,肺部局灶性磨玻璃样密度影(fGGO)的检出率逐渐提高,对其良恶性的鉴别,在指导临床正确处理患者及判断预后有重要意义。本文通过MSCT征象的分析,以探讨其在判断肺局灶性磨玻璃样密度影方面,进一步鉴别良恶性病变的应用价值。   【关键词】 体层摄影术;X线计算机;fGGO;良恶性   doi:103969/jissn1004-7484(s)201306679 文章编号:1004-7484(2013)-06-3369-02   1993年,Remy-Jardin等和Engeler[1-2]等先后报道了肺部局灶性磨玻璃样密度影(focal ground-glass opacity,fGGO)的概念及其诊断意义。1996年美国专业词汇命名委员会将磨玻璃样密度定义为:在高分辨率CT(high resolution CT,HRCT)上呈模糊样密度增高影而其内仍然能见到肺血管和支气管结构。肺部fGGO是一种特征性而非特异性的影像学表现,可由多种病变引起,包括炎症性病变、机化性肺炎、出血、局限性肺间质纤维化、细支气管肺泡癌(bronchio alveolar car cinoma,BAC)、非典型腺瘤样增生(atypical adenomatous hyperplasia,AAH)和各种肺腺癌。MSCT扫描速度快,在一次屏气时间内即可完成全肺的各向同性容积扫描,有更高的时间分辨率和空间分辨率,可进行任意位置、任意层厚高质量的影像重组与三维成像,可以提供更多的、更加准确的影像学征象,并且可以明显降低患者所接受的辐射剂量[4]。因此通过MSCT征象对病灶进行良恶性鉴别有非常重要的现实意义。   1 fGGO大小与三维比率   很多证据表明,病灶的大小对良恶性的鉴别具有重要的意义,所以在CT图像上准确测量其大小十分关键。一般病灶越小,磨玻璃密度越均匀,则良性可能性越大,尤其是4mm以下者绝大部分为良性。笔者认为病灶的三维比率能客观反映病灶各个方向的生长程度,三维比率是根据病变在MPR图像横轴位、 冠状位、矢状位上测量的最大上下径、左右径、前后径的数值,取三者中最大数值与最小数值之比值。尹智伟[5]等研究报道恶性fGGO仅有一个峰值在三维比率1-124间,而良性fGGO的峰值在10和15-174,且多集中在≥15,反映了恶性fGGO的三维比率接近于1,显示病灶在各个方向上的均衡生长特点,故在三维图像上呈球形特征,证明病灶的堆积性、膨胀性的生长方式;而良性fGGO的峰值在15-174,且多集中在≥15,说明病灶在三维图像上呈扁平状,反映了炎症细胞浸润和肺泡内水螅样肉芽组织。但刘士远等研究认为在实际临床应用中病灶的大小对良恶性鉴别的价值有限,仅对一些小的fGGO有一定的参考诊断价值。因此,病灶的大小在鉴别诊断中应慎重。   2 病灶形态与边缘征象   相关研究表明fGGO恶性分级与CT特性的关系具有相关性采用单因素对GIST恶性程度进行分析时发现,性别、年龄与肿瘤恶性分级没有相关性(P=0129005),而肿瘤的位置、大小、形态、液化坏死、边界情况、强化方式与肿瘤恶性程度均具有相关性(P均小于005,分别为0002,0031,0007,0042,0011,0025)。由于恶习程度分级属于等级分类资料,对其行平行检验可知P=0548005,满足Logistic回归分析的要求,将符合入选条件的变量采用Ordinal Logistic回归分析,只有肿瘤大小与恶性分级具有相关性(OR13874,95%CI5238-74325,P=0002005),但与肿瘤形态(P=003803定义为深分叶;出现深分叶征预示其恶性程度高。毛刺征指肺窗上自病灶边缘向周围肺实质伸展的放射状、无分支的细线条影,包括短毛刺和长毛刺。短毛刺细线条影短直而有力,长毛刺细线条影多较长、柔软,如炎性假瘤和结核球的毛刺,为纤维包膜外增厚的小叶间隔。Nambu[8]等人的研究表明毛刺征在良恶性fGGO中的差异有明显统计学意义(P=0019),恶性毛刺征均显示为短细毛刺。棘状突起是一种粗大而较钝的结构,病理上为肿瘤直接侵犯,很多研究[9]认为此征象只见于恶性病灶。   3 病灶-肺界面   目前普遍认为CT是用于诊断fGGO有效的影像学手段,通过CT对fGGO患者恶性程度进行评估,能为手术治疗方案的制定提供影像学指导[3]。fGGO多发生于50-60岁患者中,但在年轻患者中也可发生。该疾病不具有性别差异,在男性及女性中均可出现[4]。与陈群林研究显示,fGGO恶性程度分级与患者性别、年龄不具有相关性,研究结果与赵艳萍[5]相关研

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