CT紋理分析對磨玻璃肺結節診斷的價值探討

徐澤國 李林 張凌翔

摘要：目的：探討CT紋理分析對磨玻璃肺結節診斷的效果。方法：選取我院2018年12月～2019年12月85例肺結節患者，通過手術病理證實為侵襲前者作為侵襲前組35例、侵襲性者作為侵襲性組50例，兩組均實行CT紋理分析，觀察兩組患者的診斷效果。結果：兩組容積紋理主要特征參數進行比較，差異存在統計學意義，P<0.05。結論：采取CT紋理分析利于明確磨玻璃肺結節情況，提高臨床診斷結果準確性。

關鍵詞：CT;紋理分析;磨玻璃結節;診斷價值

肺結節病屬于病因不明確多個系統和器官內芽腫性疾病，雖然發病原因尚不完全明確，但不排除和感染因素、遺傳因素、個體差異因素等有關。臨床癥狀：發熱、食欲減退、乏力等[1]。肺結節檢出率非常高，主要包括實性結節、混雜磨玻璃結節，以及純磨玻璃結節，后者在早期征象并不明顯，所以選擇適合的診斷方法非常必要，本次研究重點對CT紋理分析純磨玻璃結節診斷價值，以此改善患者的預后。

1.臨床資料、方法

1.1臨床資料

選擇我院2018年12月～2019年12月85例肺結節患者，侵襲前組35例、侵襲性組50例。其中侵襲前組男性、女性各24例、11例;病理證實中獲得37個純磨玻璃結節;年齡介于20～45歲，平均年齡（32.5±3.3）歲。侵襲性組男性、女性數量各30例、20例;病理證實中獲得52個純磨玻璃結節;年齡介于21～45歲，平均年齡（33.2±3.4）歲。通過統計學軟件對兩組臨床資料處理、分析無統計學的意義（P>0.05）。

1.2方法

85例患者均采取平臥位，雙臂保持上舉、頭先進的狀態，使用GE64排螺旋CT掃描，層厚、重建層厚、重建間隔，以及掃描視野、螺距、電壓和管電流分別設置為：5mm、0.625mm、0、50cm、0.52、120kV、200mAs。CT圖像上傳到影像歸檔和通信系統PACS、工作站，然后經2名經驗豐富醫師對圖像信息觀察。磨玻璃肺結節診斷標準：高分辨下肺窗上局部肺組織模糊，顯示輕度密度增高影像，軟組織窗不可見[2]。

1.3指標觀察、評判/判定標準

實行85例患者共89個純磨玻璃結節分割，借助計算機的作用識別純磨玻璃結節瘤肺界面，然后采用半自動分割方法實行分割，通過經驗豐富醫師檢驗、調整分割的結果，另一名醫師再次對分割結果檢驗。在此之后，通過計算機自動提取純磨玻璃結節圖像紋理特征相關參數。

1.4統計學的分析

采取統計學軟件SPSS22.0對兩組診斷結果實行分析，正態分布計量資料通過均數差（X±S）代表、兩組CT圖像紋理特征相關參數對比以t檢驗;組間統計的結果P<0.05，統計學的意義存在。

2.結果

兩組CT圖像紋理特征相關參數進行比較，統計學的意義存在，P<0.05，如表1。

3.討論

磨玻璃結節特別為純磨玻璃結節鑒別有一定難度，究其原因和征象重疊有關，征象完全相同結節，但病理階段征象不相同，比如：原位腺瘤AIS、微浸潤性腺癌MIA處理中，前者可隨訪、后者需在早期切除，所以選擇適合的診斷方法極其關鍵[3]。需要注意的是，圖像紋理分析多在影像診斷中應用，利于對人體多部位病變加以分析，在良惡性腫瘤、腫瘤侵襲性鑒別中應用效果較好，能夠確保診斷結果的準確性。除此之外，經相關參數的分析利于正確梳理和預后的關系，客觀評判病變的發展、預后相關狀況。通過研究發現結節更大、密度更高，結節侵襲性的可能則會更大。結節分割包括全自動分割方式、半自動分割方式，以及手動分割方式等，應用前者最方便，但需使用計算機對結節瘤肺界面作以識別，且純磨玻璃結節密度較低，因而瘤肺界面顯示清晰度欠佳，會在一定程度上對圖像紋理參數構成影響。故此，本文配合使用半自動分割方式，通過計算機分割后經醫師調整分割線，從而確保分割線和瘤肺界面貼合，要求臨床醫師有豐富的經驗。

總之，CT紋理分析對磨玻璃肺結節診斷有積極影響，能夠聯系圖像紋理特征相關參數，發揮出計算機系統的作用，故而值得在臨床方面應用及推廣。

參考文獻：

[1]宋蘭，朱振宸，姜蕾，等.CT影像組學在預測肺腺癌ALK融合基因表達中的價值初探[J].中華放射學雜志，2019，53（11）：963-967.

[2]黃櫟有，王延花，高先聰.基于CT平掃圖像紋理分析鑒別浸潤性肺腺癌與非鈣化結核球[J].中國醫學影像技術，2020，036（004）：545-549.

[3]張宏，丁必彪，魏恒樂，等.高分辨率CT對肺純磨玻璃結節侵襲性的預測價值[J].臨床放射學雜志，2019，038（003）：436-440.

（武漢市黃陂區人民醫院 江漢大學附屬黃陂區人民醫院?湖北武漢?430300）