多維圖像信息的肺結節良惡性鑒別方法探究

汪嫚

多維圖像信息的肺結節良惡性鑒別方法探究

汪嫚

目的：分析多維圖像信息的孤立性肺結節（SPN）良惡性鑒別方法。方法：選擇肺部CT圖像三維肺結節信息的良惡性鑒別方式，分析不同肺結節的三維特征，對良惡性病例進行臨床分析。結果：比較惡性與良性結節在多維圖像上的特征結果差異顯著，P＜0.05。結論：依據多維圖像信息利于對肺結節進行良惡性鑒別，具有較高的科學性與可行性，臨床診斷意義顯著。

肺結節；良性；惡性；鑒別；多維圖像信息

近些年來，隨著人們生活與飲食方式的改變，肺癌已經逐漸成為危害人類身體健康與生命安全的一類重要的惡性腫瘤，因此，對該類疾病進行早期診斷與治療的意義重大。目前臨床上主要采取CT掃描方式進行診斷，且CT掃描會產生大量的圖像，導致醫務人員增加了日常工作量，容易出現漏診與誤診案例[1]。為此，本次研究將多維圖像信息應用于肺結節患者的良惡性診斷工作中，探究其應用效果，詳情見下文。

1 肺結節患者的資料與方法

1.1 肺結節患者的一般資料

選擇我院2014年1月-2016年1月收治的孤立性肺結節患者46例作為本次的研究對象，所有患者均進行手術病理、穿刺活檢、支氣管鏡等檢查后顯示疾病被確診，病灶直徑均≤3.0cm，所有患者均在知情同意的前提下納入本次實驗。

46例患者中男性患者26例，女性患者20例，年齡最小的21歲，最大的68歲，平均年齡（44.23±3.58）歲；24例為惡性腫瘤，包括腺癌8例，鱗癌5例，腺鱗癌6例，小細胞癌2例，惡性間皮瘤3例；另外22例為良性結節，包括錯構瘤6例，結核3例，肺細胞瘤4例，炎性肉芽腫4例，炎癥3例，炎性假瘤2例。

1.2 診斷方法

采取螺旋掃描方案，選用的設備包括GE64排128層螺旋CT掃描儀與東軟32排64層螺旋CT掃描儀，掃描參數分別為120kv與100mAs，螺距為1，對所有患者的病灶均進行薄層平掃與增強掃描。

圖像分析軟件：軟件基本設計思路借鑒了CT值的原理，并依靠DICOM圖像格式進行圖像分析，軟件功能包括CT值的分析、CT值直方圖、圖形顯示等，還可對興趣區形狀因子、銳利度與致密度等進行分析探討。

1.3 評價指標

比較良性與惡性結節的鑒別診斷結果。

1.4 統計學分析

采用SPSS18.0的統計學軟件記錄本次研究涉及的相關資料，計數資料用百分比、率表示，X2檢驗比較，計量資料用均數±標準差（`c±S）表示，T檢驗比較，以P＜0.05認為差異具有統計學意義。

2 結果

46例患者中24例為惡性結節，其中23例（95.83%）結節強化，另外1例（4.17%）無強化。形態學分析：其中23例強化病例中，16例（69.57%）不規則強化，4例（17.39%）周邊強化，2例（8.70%）顯著強化，1例（4.35%）中心強化。

22例為良性結節，9例（40.91%）為強化結節，3例（13.64%）為微弱強化，另外10例（45.45%）無強化特征。對9例強化結節進行強化形態學分析顯示7例（77.78%）為不規則強化，2例（22.22%）周邊強化，無明顯的中心強化與顯著強化。比較惡性與良性結節可知，兩組的不規則強化比較結果差異顯著，P＜0.05，比較兩組的周邊強化結果無明顯差異，P＞0.05。

3 討論

對腫瘤患者來說，內部結構的復雜特征將在一定程度上體現增強掃描的多樣性特征。有關研究顯示[2]，當肺癌直徑在3cm以下時多半為均勻強化，當直徑在3cm以上時多半為周邊強化特征。本次研究結果顯示，對良惡性結節進行分析可知，惡性腫瘤主要表現為不規則強化特征，不是以均勻強化作為主要的形態學特征，即進行臨床診斷后顯示病灶范圍內伴有部位不確定、不規則的小片狀或者點狀強化特征，而周邊強化較為少見，周邊強化主要表現為不規則的內部與外部邊緣。另有關學者認為[3]，當出現完全強化情況時，可能為惡性腫瘤征象。本次研究結果顯示，顯著強化（完全強化）病例僅有2例，均為惡性組，良性組無顯著強化病例，由此可進一步判斷，分析腫瘤患者的形態學特征后顯示為完全強化形態則提示為惡性腫瘤征象。

另外，對良性孤立性肺結節患者進行增強掃描后分析其形態學可知，良性結節病例強化所占比例不高，微弱強化與無強化特征戰占據比例較大。因此，筆者認為，臨床上應加強對肺惡性腫瘤的不規則強化形態學表現的研究，進一步提高CT值的檢測方法，對患者的病灶區域進行平掃與增強掃描時，應做好對各個相應對照點的多點檢測，最大程度上對整個病灶進行測量，利于提高檢測結果的科學性與可行性[4-5]。

本次研究結果顯示，對46例孤立性肺結節患者進行臨床分析后表明，46例患者中24例為惡性結節，其中23例結節強化，1例無強化，23例強化病例中，16例不規則強化，4例周邊強化，2例顯著強化，1例中心強化；22例為良性結節，9例為強化結節，3例為微弱強化，10例無強化特征，強化結節中7例為不規則強化，2例周邊強化。比較惡性與良性結節不規則強化結果差異顯著，P＜0.05，周邊強化結果無明顯差異，P＞0.05。

綜上可知，依據多維圖像信息利于對肺結節進行良惡性鑒別，具有較高的科學性與可行性，臨床診斷意義顯著。

（作者單位：安徽省六安市六安中醫院）

[1]劉銀鳳,張俊杰,周濤等.基于多維特征和支持向量機核函數優化的自動化肺結節檢測模型[J].生物醫學工程研究,2016,35(2):75-80.

[2]楊娟,陳兆學,姜雪等.基于MeanShift的三維醫學圖像交互式分割方法[J].中國醫學物理學雜志,2014,31(4):5026-5031.

[3]欒國欣,魏穎,賈同等.改進的表面法向量投影疊加CT圖像疑似肺結節檢測算法[J].儀器儀表學報,2011,32(12):2787-2793.

[4]楊亮,宋偉,隋昕等.肺結節加強觀察功能對雙源CT低劑量掃描圖像肺結節檢出效能的影響[J].中華放射學雜志,2013,47(8):709-712.

[5]方亞軍,黃召勤,凌春香等.能譜技術在肺結節CT值定量測量中的實驗研究[J].實用放射學雜志,2012,28(3):454-457.