良恶性腮腺肿瘤的CT表现及鉴别诊断

彭可雨，阮　兵，梁汉欢

（广东省高州市人民医院放射科CT室，广东 高州　525200）

良恶性腮腺肿瘤的CT表现及鉴别诊断

彭可雨，阮兵，梁汉欢

（广东省高州市人民医院放射科CT室，广东 高州525200）

目的：探讨腮腺良、恶性肿瘤的CT表现及鉴别诊断要点，以提高诊断准确率。方法：收集整理我院2011年6月1日—2014年7月31日的77例诊断腮腺肿瘤并经病理证实患者的CT影像资料，其中良性肿瘤45例，恶性肿瘤25例，非肿瘤7例，分析其CT影像表现特征，判定肿物的良恶性并与病理结果对照，比较其诊断符合率及鉴别要点。结果：CT诊断符合率83.1%（64/77），其中良性肿瘤诊断的符合率为84.4%（38/45），恶性肿瘤为88.0%（22/25）。良、恶性肿瘤在发生部位、形态、边界、侵袭及淋巴结转移方面上差异均有统计学意义（P＜0.05）。结论：CT可较准确诊断腮腺良、恶性肿瘤，其影像学表现具有各自特点，如肿块发生于深部、形态不规则、边界不清晰，伴随淋巴结转移，常提示为腮腺恶性肿瘤可能性大。

腮腺肿瘤；体层摄影术，X线计算机

腮腺肿瘤是头颈部常见的疾病，腮腺肿瘤的发病率约为整个头颈部肿瘤的4%～5%，临床上腮腺肿瘤以良性肿瘤居多，但近年来，恶性肿瘤的发病率也逐年增加。如何准确地区分腮腺良、恶性肿瘤有助于治疗方案的制定及预后评估［1-3］。

腮腺肿瘤的病理类型十分复杂，恶性腮腺肿瘤有关报道中以表皮样癌最多，良性的腮腺肿瘤以混合型肿瘤为最多，其次为腺淋巴瘤［4］。活检是其诊断的金标准，但由于术前细针穿刺活检敏感性和特异性较低，且可能发生肿瘤细胞种植的风险，有些学者不主张进行术前活检［5］。目前较为理想的判断肿瘤类型的方法有X线扫描，核磁共振成像，超声扫描仪和CT，进行肿瘤大小、部位、类型的初步判断［6-7］。其中MRI具有较高的软组织分辨率，可显示面神经及邻近间隙内的脂肪，以直接多断面成像，有助于判断肿瘤的位置、大小、密度、代谢等，但由于其操作的复杂性及较高的费用均影响了其使用度。随着CT硬件与计算机软件的不断发展，目前CT已具有较好的组织分辨率，能区分组织间密度的微小差异，广泛应用于肿瘤的诊断。CT对腮腺肿瘤的诊断亦具有较好的效果。因腮腺腺体富含脂肪组织及唾液，与周围肌肉、骨骼等组织形成天然对比，CT影像上表现为较低密度，腮腺肿块在低密度腺体的对比下易于发现［8］。但具有不完整包膜或没有包膜的良性肿瘤与某些恶性腮腺肿瘤在鉴别诊断上仍存在一定难度。

为探讨腮腺良、恶性肿瘤的CT表现及鉴别诊断要点，以提高诊断准确率。本研究收集整理了我院2011年6月1日—2014年7月31日的77例拟诊断腮腺肿瘤并经病理证实患者的CT影像资料，其中良性肿瘤45例，恶性肿瘤25例，非肿瘤7例，分析其CT影像表现特征，判定肿物的良恶性并与手术病理结果对照，评价其鉴别诊断价值。现报道如下。

1　资料与方法

1.1一般资料

本研究收集整理了我院2011年6月1日—2014年7月31日的77例拟诊断腮腺肿瘤并经病理证实患者的CT影像资料。其中男49例，女28例；年龄18～81岁，平均（48.93±12.4）岁。其中左腮腺病灶28例，右腮腺病灶44例，双侧腮腺病灶5例。56例表现为腮腺区无痛性肿块，10例伴有压痛，3例伴面神经受损症状，8例出现颌下及颈部淋巴结肿大。病程8 d～16年。

1.2检查方法

77例患者采用西门子双源CT或飞利浦64排螺旋CT机进行平扫及增强扫描，扫描范围从眶耳平面至锁骨上缘。扫面参数：层厚3mm，层间距为3mm。管电压200 kV，管电流200～350 mA。CT增强扫描：碘比醇300 mgI/mL，剂量1.5～2 mL/kg，肘静脉注射，注射速率为2.5～3.0 mL/s。造影剂注射后分别行动脉期、门脉期、静脉期扫描。

1.3图像分析

在扫描结束以后，数据将回工作站进行重建。均由2名资深放射科医师采用盲法独立诊断，如有诊断差异时重新阅片共同商讨达成共识。诊断内容包括病灶的发生部位、形态、密度、边界、邻近组织侵犯和淋巴结肿大情况。

1.4判定标准

①病灶部位判定：依据下颌后静脉的位置改变对病灶进行定位：若肿瘤主体向内、向后推移下颌后静脉，则认为病灶位于浅叶；若肿瘤主体向外、向前推移下颌后静脉，认为病灶位于深叶；若肿瘤主体包绕着下颌后静脉，认为病灶跨深浅两叶。

②病灶的形态：分为规则及不规则。规则包括圆形、椭圆形、类圆形，不规则包括分叶状。

③病灶的边界：分为清晰、不清晰。

④病灶与邻近组织间关系：主要观察邻近肌群、邻近骨质、腮腺床、皮下间隙等等，若组织密度正常、结构清晰完整、无浸润及破坏，则认为无侵犯，反之认为受侵犯。

⑤有无淋巴结转移：淋巴结肿大模糊，单个淋巴结直径≥10 mm或多个直径≥7 mm，形态为椭圆形或球形，相互间可有融合趋势则认为存在淋巴结转移。

⑥肿瘤病理分型：依据生物学行为、组织学类型，肿瘤分为良性、恶性2种类型［9］。

1.5病理检查

采用大体、组织形态学观察及免疫组织化学标记法进行分型。

1.6统计学处理

应用SPSS 20.0统计软件进行统计分析，计量资料用t检验，计数资料用卡方检验，P＜0.05为差异有统计学意义。

2　结果

2.1病理结果

77例中有3例和4例，分别表现为淋巴结增生和淋巴结炎症，不属于肿瘤范围。CT诊断符合率79.2%（61/77），其中良性肿瘤诊断的符合率为77.8%（35/45），恶性肿瘤为88.0%（22/25），非肿瘤诊断率为57.1%（4/7）。见表1。

表1　良、恶性肿瘤分布及CT病理诊断对照符合率

2.2良性肿瘤CT影像表现

腮腺良性肿瘤45个病灶，其中36例位于腮腺浅叶，占80%（36/45），形态规则42例，占93.3%（42/ 45），边界清晰39例，占86.7%（39/45），其中3例良性肿瘤患者出现颈部淋巴结肿大，但术后病理均为炎症性肿块，无侵袭性及淋巴结转移（图1）。

2.3恶性肿瘤CT影像表现

腮腺良性肿瘤25个病灶，其中16例位于腮腺浅叶，占64.0%（16/25），形态不规则23例，占92.0%（23/25），边界不清晰22例，占88.0%（22/25），其中12例良性肿瘤患者出现颈部淋巴结肿大，其中8例伴有咬肌或胸锁乳突肌侵犯，病理证实分别为黏液表皮样癌、恶性肌上皮瘤、淋巴瘤、转移瘤、皮脂腺癌、未分化肉瘤、导管癌（图2）。

2.4良、恶性肿瘤CT表现比较分析

良、恶性肿瘤在发生部位、形态、边界、淋巴结转移方面上差异均有统计学意义（P＜0.05）。见表2。

图1　肿块位于右侧，腮腺浅叶，边界清晰，呈浅分叶状，周围结构清晰，无明显侵袭及淋巴结转移。　图2　肿块位于左侧，跨腮腺深浅两叶，边界不清晰，形态不规则，无明显侵袭及淋巴结转移。Figure 1.　Mass with clear boundary，lobulated shape，clear surrounding structure in the right parotid superficial lobe，having no obvious invasion and lymph node.　Figure 2.　Mass with the unclear boundary and irregular shape in the left parotid gland，spanning depth two leaves，having no obvious invasion and lymph node metastasis.

表2　腮腺良、恶性肿瘤CT表现

3　讨论

腮腺是人体最大的涎腺，主要帮助口腔中的食物消化。腮腺肿瘤往往生长缓慢，为患者在生活中无意中发现。腮腺肿瘤侵犯面神经时可致面瘫，此时通常能为患者所发现。腮腺肿瘤本身一般情况下恶变程度不高，但不少腮腺肿瘤在早期阶段，却有不少呈现出恶性肿瘤的症状，给疾病诊断治疗带来了极大的困扰。腮腺肿瘤严重影响患者的正常生活，而腮腺肿瘤的治疗及预后与肿瘤的良恶密切相关。由于腮腺肿瘤的多样性，腮腺肿瘤的良恶性病变鉴别诊断一直困扰着医疗工作者，随着CT的发展，现已作为该疾病的首选检查［10］。

腮腺位于下颌角后，胸锁乳突肌前，上起于颅底，位于乳突尖和颞颌关节间，下到下颌角。临床上常将腮腺分为深、浅两叶和峡部，而腺体和导管多集中在浅叶，故亦是腮腺肿瘤的好发部位［11］。面神经从茎乳突孔出颅，从茎乳突根部的前面进入腮腺峡部，其主干及分支与下颌后静脉、腮腺关系密切，影响上往往以面神经及下颌后静脉划分腮腺的深浅叶。但面神经的密度与腮腺肿瘤密度相接近，故CT不易显示，而血管在增强扫描时为高密度，容易辨别，研究常选取下颌后静脉作为深浅叶的分界［12］。

本研究发现，CT诊断符合率83.1%，其中良性肿瘤诊断的符合率为84.4%，恶性肿瘤为88.0%，非肿瘤为57.1%。说明CT对恶性肿瘤的诊断好于良性肿瘤的诊断，对非肿瘤肿块的诊断较低，不能很好的进行判断。CT平扫时即可发现肿块，对于肿块的大小、密度、边界等的改变都可以很直观的反应，尤其对肿块与周围组织间关系的表现可以为治疗提供充分依据，是其它检查手段无法替代的。但分析其非恶性肿瘤的诊断率较低原因可能是其影像形态特异性较差。同时，研究还对良、恶性肿瘤的CT影像特点进行比较分析，发现良性肿瘤通常好发于浅叶，形态较规则，边界清晰，不伴有淋巴结转移、无周围侵袭等特点。而恶性肿瘤在发生部位、形态、边界、淋巴结转移方面上差异较大，可作为鉴别的要点。但通过一个标准，不太好判断肿瘤是否恶性与良性，应综合多个标准，计算权重，更能够比较准确的判断肿瘤类型。凡是良性或恶性的肿瘤，最后被确定时，至少要符合2，3个分类特征。通过对CT的鉴别要点的总结可以提高诊断的准确率，更好的为腮腺肿瘤的治疗方案的设定提供依据。

在CT诊断的过程中，有16例判断错误，其中除外1例淋巴结增生和2例淋巴结炎症的误判外，在良性肿瘤的误判较多，分别将腺淋巴瘤、基底细胞瘤、肌上皮瘤误判为恶性及不确定，对鳃裂囊肿、淋巴上皮囊肿不能准确定性。分析其原因可能是由于某些良性肿瘤部分生长活跃，且具有不完整包膜使其判断难度增加；在恶性肿瘤中分别对1例黏液表皮样癌、1例淋巴瘤、1例皮脂腺癌不确定其良、恶性。分析其判断错误的原因，均是一些模糊的肿瘤病例，边缘不规则，靠近血管和神经的部位，导致图像混淆，判断出错，或无法确定。而且分化的腮腺组织和腮腺肿瘤，在恶变的早期或低恶性度恶性肿瘤中，在CT中图像密度相近的时候，比较难分辨出来。出现腮腺良恶性判断错误的类型，基本上都是属于早期肿瘤个体较小时的病例。

综上所述，CT可较准确、直观判断腮腺良、恶性肿瘤，其影像学表现上具有各自特点，如肿块发生于腮腺深部、形态不规则、边界不清晰，伴随淋巴结肿大，常提示为腮腺恶性肿瘤可能性大。但在腮腺良性肿瘤、微小肿瘤等特异性不强的肿块鉴别诊断较差，仍应结合临床表现。

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CT features of benign or malignant parotid gland tumors and differential diagnosis

PENG Ke-yu，RUAN Bing，LIANG Han-huan
（Department of Radiology，the People's Hospital of Gaozhou，Gaozhou Guangdong 525200，China）

Objective：In order to improve the diagnostic accuracy，benign and malignant parotid gland were observed in CT images.Methods：The CT images of 77 patients with parotid gland tumors in our hospital from June 1st 2011 to July 31 2014 were collected.Forty-five cases were pathologically confirmed of parotid benign tumor.Twenty-five cases were malignant tumor，and seven cases were non-tumorous.The CT characteristics were analyzed and compared with pathologic findings.The CT diagnosis correspondence rate and differential diagnosis features were studied.Rseults：The rate of CT diagnosis correspondence was 83.1%（64/77），in which benign tumor diagnosis correspondence rate 84.4%（38/45）and malignant parotid gland diagnosis correspondence rate 88.0%（22/25）.The location，shape，border area，invasiveness and lymph node metastasis images of parotid gland benign tumor were significantly different from those of malignant parotid gland（P＜0.05）.Conclusion：According to the image characteristics in CT，the benign or malignant parotid gland can be accurately diagnosed.Tumor located in deep lobe or cross depth-superficial two leaves and with irregular shape，unclear boundary and lymph node metastasis can be diagnosed as malignant tumor.

Parotid neoplasms；Tomography，X-ray computed

R739.87；R814.42

A

1008-1062（2015）07-0461-04

2014-12-22

彭可雨（1976-），男，广东信宜人，副主任医师。