计算机辅助CT图像特征在磨玻璃结节早期肺癌诊断中的应用

谭培兰，张晓林，柏辉，谢檣

1四川电力医院医学影像科，成都610021

2三六三医院放射科，成都610041

肺癌是严重威胁人类健康的恶性肿瘤，其中多 灶性肺腺癌为常见的病理类型，主要表现为肺结节，又以磨玻璃结节（ground-glass nodule，GGN）为主要表现形式，根据病理性质，GGN可分为恶性与良性，良性主要有局灶性炎症、纤维化等，恶性则包括原位腺癌（adenocarcinoma in situ，AIS）、微浸润性 腺癌（minimally invasive adenocarcinoma，MIA）、非典型腺瘤样增生（atypical adenomatous hyperplasia，AAH）等癌前病变，此外还有浸润性腺癌（invasive adenocarcinoma，IAC）可归入肺腺癌的浸润前病变。根据GGN的密度以及实质成分不同，可以将GGN分为纯磨玻璃结节（pure groundglass nodule，pGGN）和伴有实性成分的混合磨玻璃结节（mixed ground-glass nodule，mGGN）[1-3]。近年来随着计算机断层扫描（CT）的广泛应用，肺结节的检出率越来越高，同时随着计算机辅助系统与影像技术相结合，为临床诊断的准确性提供了帮助，其中图像纹理特征分析技术具有良好的应用价值，国内外对此种技术的研究均相对较少[4-5]。本研究旨在分析计算机辅助CT图像特征在GGN早期肺癌诊断中的临床应用价值，为临床诊断提供可靠的参考依据，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

选择2015年8月至2017年8月四川电力医院收治的肺结节患者。纳入标准：①临床资料完整；②术前接受CT检查并经手术切除或穿刺活检病理证实为pGGN。排除标准：①合并心、肝、肾、造血系统等严重疾病者；②合并其他恶性肿瘤者；③合并精神疾病者；④妊娠期及哺乳期妇女；⑤影像资料不完整者。根据纳入和排除标准，共纳入128例早期肺癌患者，共有131个pGGN。128例患者中，男73例，女55例，年龄24～73岁，平均（51.84±6.92）岁。使用计算机辅助检测软件对pGGN进行全自动分割，获取有效的121个肺结节图像纹理特征参数，将其分为侵袭前组42例（AIS 31例，AAH 11例）及侵袭性组79例（IAC 43例，MIA 36例）。

1.2 检查方法

所有患者取仰卧位且双臂上举，应用西门子SOMATOM Definition双源CT进行扫描，将扫描层厚设置为8 mm，重建层厚为1 mm，管电压为100 kV，管电流为100 mAs，螺距为0.6。pGGN判定标准为在高分辨力CT肺窗上，其局部肺组织表现为模糊的轻度密度增高影。随后由计算机辅助检测软件自动识别肺结节并进行自动检测，后提取pGGN图像纹理特征参数。最后由2名经验丰富的阅片者对数据以及图像进行分析，有分歧的问题可共同商讨后一致认定。

1.3 观察指标

①对侵袭前组及侵袭性组的图像纹理特征参数进行分析比较，包括容积纹理特征参数（最大有效长径、体积、表面积、质量）、一阶纹理特征参数（平均密度、标准偏倚、峰度、偏度）以及二阶灰度共生矩阵参数（能量、逆差矩、对比度、自相关、熵）。②分析计算机辅助系统对肺结节的漏检情况，其中结节位置分为中心性（位于周围及肺门区域间）、胸膜下（与胸膜相连且两者关系为垂直与平行）、周围性（距离胸膜＜2 cm但未与胸膜相连）。③观察结节的大小、密度以及病灶、边缘、瘤-肺界面、内部状态、与周围组织关系等CT征象。

1.4 统计学方法

采用SPSS 20.0统计软件进行数据分析，计量资料以均数±标准差（±s）表示，组间比较采用t检验，以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 CT图像纹理特征参数的比较

侵袭性组容积纹理特征参数中最大有效长径、体积、表面积、质量，一阶纹理特征参数中平均密度、标准偏倚以及二阶灰度共生矩阵参数中逆差矩、对比度均高于侵袭前组，二阶灰度共生矩阵参数中能量低于侵袭前组，差异均有统计学意义（P＜0.05）；两组结节一阶纹理特征参数中峰度、偏度以及二阶灰度共生矩阵参数中自相关、熵比较，差异均无统计学意义（P＞0.05）。（表1）

表1 两组结节CT图像纹理特征参数的比较

2.2 计算机辅助系统对pGGN的漏检情况

经计算机辅助系统检测，共有12个pGGN漏诊，多为最大径＜5 mm或位于胸膜下及周围性的结节。（表2）

2.3 肺腺癌CT图像特征

典型肺腺癌的CT图像如图1所示，患者女，年龄50岁，在左肺上叶有AIS与MIA两处病变，CT显示左肺上叶前段AIS呈pGGN，无分叶征、毛刺征，且边界清楚；后段MIA同样呈pGGN，可见分叶征、胸膜凹陷征以及空泡征（图1A）。在病理镜下，AIS显示为肿瘤细胞连续紧密排列，沿肺泡壁表现为伏壁式生长，但无间质以及血管浸润（图1B）。在病理镜下，MIA显示为肿瘤细胞沿肺泡壁以伏壁式生长为主，但可见＜0.5 cm的浸润灶，在肺泡间隔中还可见纤维成分（图1C）。

表2 计算机辅助系统对pGGN的漏检情况

图1 肺腺癌患者的典型CT图像及病理图

3 讨论

肺癌具有较高的发病率以及病死率，临床越来越重视肺癌的预防及治疗。早期肺癌主要以肺腺癌为主，近年来肺腺癌的发病率也呈逐年上升趋势，初期无明显症状，部分患者可存在咳嗽、咳痰等症状，但随着病情加重，可导致咳血、呼吸困难等严重后果，威胁生命[6-8]。目前，胰腺癌治疗可以无需放化疗，采用微创性手术即可大大提高患者的生存率，因此，应当对肺腺癌进行早期诊断，以快速改善患者生存质量[9]。早期肺腺癌主要以肺结节为表现形式，肺腺癌的病灶大小与良恶性有关，一般结节直径越大，恶性的可能性越大，并且随着结节内实性成分增多，恶性程度也相应提高。肺结节多以CT为主要检查手段，经CT检查其表现为GGN影，呈较为淡薄的密度增高影，而GGN多见于多种肺部疾病，往往因炎性细胞浸润、液体潴留等因素导致局部肺组织密度增加，气体含量减少，从而形成GGN，当周围无组织浸润或者肺泡腔塌陷时，CT图像可表现为pGGN，反之表现为部分实性结节[10-11]。

因AIS、AAH、IAC、MIA之间征象重叠或征象表现完全相同，导致pGGN的侵袭性鉴别较为困难，基于此，临床需做出有效诊断从而给予患者针对性的治疗措施[12]。目前，临床可应用定量分析法分析GGN，如直方图分析法、三维定量分析法以及图像纹理特征分析法，其中图像纹理特征分析法在影像诊断类研究中得到广泛应用，如结合超声、CT、磁共振成像（MRI）以及正电子发射断层显（positron emission tomography，PET）-CT能够对良恶性肿瘤、肿瘤侵袭性进行有效鉴别，其主要经过肺区域分割、结节识别、结节分割以及辅助诊断4个步骤[13-14]。该方式不仅可以精确显示病变形态以及病灶代谢特征，从而提高诊断率以及准确率，还可以对患者病变发展状况、预后生存状况等进行预测，有助于及时采取有效治疗措施[15-16]。但是，在实际临床诊断中计算机辅助CT图像特征检出pGGN仍存在不足之处，由于pGGN密度较低，对结节采用全自动分割容易对瘤-肺界面识别不清晰，所获得的图像纹理参数有所偏差，影响阅片者的诊断，而其他分割方式，如半自动分割以及手动分割均须阅片者对分割线进行合理调整，付出一定精力，并具有丰富临床诊断经验，进而可得到较为准确的诊断结果，因此，全自动分割为当前诊断的有效方式，但仍需进一步提高准确性[17-18]。

本研究结果显示，侵袭性组容积纹理特征参数中最大有效长径、体积、表面积、质量，一阶纹理特征参数中平均密度、标准偏倚以及二阶灰度共生矩阵参数中逆差矩、对比度均高于侵袭前组，能量低于侵袭前组；而一阶纹理特征参数中峰度、偏度以及二阶灰度共生矩阵参数中自相关、熵比较，差异均无统计学意义，因此，通过分析计算机辅助CT图像特征可进行早期病理诊断并为医师选择适当的治疗方式提供可靠依据。此外，本研究结果还显示，最大径＜5 mm或位于胸膜下及周围性的结节容易漏检，说明计算机辅助检查肺结节仍存在不足，需结合其他检测方式共同检测，以提高检测准确率。

综上所述，计算机辅助CT图像特征在诊断GGN早期肺癌中具有良好的效果，可对肺结节的诊断提供帮助，同时在进行临床诊断的过程中，应当提高阅片者技术，准确把握影像特征，避免漏诊或误诊发生，并且应经大规模研究进行验证，提高后期研究的准确性，为临床诊断提供重要参考价值。