CT最大密度投影厚度与方位对显示尘肺小结节的优化选择研究

王成霞，柳澄，孙炳欣，仇路，闫成凤，张翼

1.淄博市职业病防治院 放射科，山东 淄博 255000；2.山东省医学影像研究所，山东 济南 250021

引言

尘肺病是在职业活动中吸入矿物性粉尘导致的弥漫性肺部纤维化，尘肺病的诊断和分期以高千伏和/或DR胸片表现为主要依据，胸片主要表现为圆形小阴影和不规则小阴影[1]。计算机断层扫描术（Computer Tomography，CT）对尘肺病的显示优于胸片，尘肺病在CT上表现为结节、蜂窝、支气管分支状影、小叶间隔增厚等影像，以结节表现为主[2-5]。尘肺结节的大小、分布、密集度是尘肺病诊断分期的重要参考依据[1]。单纯CT横断图像在显示解剖关系时有很多限制，难以区别小血管断面和肺部小结节。最大密度投影（Maximum Intensity Projection，MIP）是取每个像素最大密度进行投影，反映组织的密度差异，对比度高，可提高肺部弥漫小结节的检出率[6-7]。既往对MIP图像的研究主要集中在CT原始图像层厚、MIP对肺部病变的显示价值、MIP在尘肺诊断中的价值等方面[8-15]。MIP的投影厚度及投影方位对尘肺小结节诊断价值的影响研究较少。本研究通过感兴趣区MIP图像的计数定量研究，对30例尘肺病患者肺部CT不同投影厚度的冠状位及轴位MIP图像进行了比较。

1 资料与方法

1.1 临床资料

筛选我院在2016年5月至2019年10月期间首诊尘肺病患者30例为研究对象，均为男性，年龄46～72岁，中位年龄52岁；尘肺病诊断Ⅰ期25例，Ⅱ期5例；包括煤工尘肺Ⅰ期18例，Ⅱ期1例；矽肺Ⅰ期6例，Ⅱ期2例；铸工尘肺Ⅰ期1例；石墨尘肺Ⅰ期2例。入组的患者CT均以肺部小结节为主要表现，排除尘肺大结节（结节直径或宽度≥10 mm）、融合团块、小阴影聚集及有合并症的病例。尘肺病的诊断和分期由我院诊断组5名职业病诊断医师依据GBZ 70-2015《职业性尘肺病的诊断》集体诊断。本组病例的回顾性研究均未影响患者的诊疗过程。

1.2 仪器与方法

CT检查采用PHILIPS MX 16-slice设备。患者取仰卧位，双手上举，深吸气后屏气扫描，扫描部位从肺尖至两肺野最低处，采用标准分辨率1024×1024扫描，准直16×0.75 mm，螺距0.8631，旋转时间0.75 s，管电压120 kV，管电流根据患者体型选择180～300 mAs；肺窗滤波参数使用EB（标准骨模式），重建矩阵1024×1024，窗宽1500 HU，窗位-700 HU，用1 mm层厚和0.75 mm重建间隔成像；用此肺窗薄层图像重构冠状位及轴位MIP，窗宽1100 HU，窗位-300 HU，图像投影厚度分别为5、7、10 mm，成像间隔为投影厚度的一半。

1.3 结节的判定

在RadiAnt DICOM Viewer 5.0.2软件上打开图像，由2位具备尘肺病诊断资格的影像科医师共同阅片，其中一名副主任医师，一名主治医师。在轴位和冠状位MIP图像上尘肺结节最密集的相同层面和位置画面积8 cm2正圆作为感兴趣区。在每组图像感兴趣区内人工计数并统计确定结节数和可疑结节数，确定结节为单独存在的孤立结节，可疑结节是由于结节与周围结构重叠或与血管难于区分，不能明确判定为尘肺结节；确定结节与可疑结节的总数为结节总数，确定结节数与结节总数的比例为确定结节比率（%），确定结节比率越高说明对尘肺结节判断的准确性越好。

1.4 统计学分析

对比投影厚度5、7、10 mm冠状位与轴位MIP确定结节与可疑结节的数量；对比最大结节直径或宽度大于或不大于2 mm组MIP图像确定结节与可疑结节的数量；对比最高密度结节的CT值大于和不大于-600 HU 组MIP图像确定结节与可疑结节的数量；对比结节个数大于和不大于15组MIP图像确定结节与可疑结节的数量。采用SPSS 25.0软件对各组图像感兴趣区内小结节数量进行χ2检验。

2 结果

30例尘肺患者轴位与冠状位投影厚度5、7、10 mm MIP感兴趣区内确定结节的显示，投影厚度7 mm MIP比5 mm MIP对血管显示更清晰，易与结节鉴别，投影厚度10 mm MIP结节、血管影重叠增加，结节显示不如7 mm MIP，见图1。

图1 患者男，52岁，职业性矽肺一期图像

轴位MIP投影厚度5 mm与7 mm、5 mm与10 mm确定结节比率差异有统计学意义（P<0.05），投影厚度7 mm与10 mm差异无统计学意义（P>0.05）。冠状位MIP投影厚度7 mm与10 mm确定结节比率差异有统计学意义（P<0.05），5 mm与7 mm、5 mm与10 mm差异无统计学意义（P>0.05）。投影厚度5 mm轴位与冠状位MIP比较，感兴趣区内确定结节比率差异有统计学意义（P<0.05），投影厚度7 mm、10 mm轴位与冠状位MIP比较，感兴趣区内确定结节比率差异无统计学意义（P>0.05），见表1。

表1 MIP对尘肺结节显示的比较[确定结节/结节总数（%）]

以感兴趣区内结节最大直径或宽度<2 mm与≥2 mm对30例患者分组，相同投影厚度的MIP图像，冠状位确定结节的比率均高于轴位，≥2 mm组确定结节比率均高于<2 mm组。各组投影厚度7 mm MIP确定结节的比率均最高，在冠状位≥2 mm组与5 mm 比较差异有统计学意义（P<0.05），在轴位<2 mm组5 mm比较差异有统计学意义（P<0.05），见表2。

以感兴趣区内确定的结节数量≥15和<15分组，<15组冠状位与轴位投影厚度7 mm确定结节比率均高于5 mm、10 mm，冠状位投影厚度7 mm与5 mm、10 mm差异有统计学意义（P<0.05），轴位投影厚度7 mm与5 mm比较差异有统计学意义（P<0.05）。结节数量≥15时，冠状位投影厚度5 mm确定结节比率高于7 mm、10 mm，差异无统计学意义，轴位投影厚度10 mm确定结节比率最高，与5 mm比较差异有统计学意义（P<0.05），见表2。

以感兴趣区内最大结节的最大CT值<-600 HU与≥-600 HU对30例患者分组，不同投影厚度的MIP图像在相同的投影方位，≥-600 HU组确定结节比率高于<-600 HU组。最大CT值≥-600 HU时，冠状位投影厚度7 mm MIP确定结节比率最高，与5 mm差异有统计学意义（P<0.05），轴位投影厚度10 mm MIP确定结节比率最高，与5 mm差异有统计学意义（P<0.05）。最大CT值<-600 HU时，轴位投影厚度10 mm确定结节比率最高，与5 mm MIP比较差异有统计学意义（P<0.05），不同投影厚度的MIP图像在冠状位上差异无统计学意义，见表2。

表2 MIP对各类结节的显示情况[确定结节/结节总数（%）]

3 讨论

MIP是运用投影方式获得的二维图像，即通过计算沿着被扫描物每条射线上所遇到的最大密度像素而产生的[14]，MIP能更准确地评价尘肺结节的数量与分布，尤其是在体现小结节的密集度上，最为清晰、逼真[8-17]。以往研究[16-17]主要比较尘肺病轴位和/冠状位MIP成像与胸片对尘肺病的诊断价值，认为MIP可以更好显示尘肺结节的形态、分布和密集度。王旭等[15]研究结果表明5 mm厚度的MIP图像显示尘肺结节优于3 mm和8 mm厚度的MIP图像，与尘肺病理结果的一致性最好。本研究通过对30例患者在不同投影方位和不同厚度的MIP图像，感兴趣区内结节计数定量研究。结果显示7 mm投影厚度的MIP图像优于5 mm和10 mm投影厚度的MIP图像（7 mm组感兴趣区内确定结节的比率高于5 mm和10 mm组），7 mm组与5 mm组和10 mm组差异无统计学意义。相同的投影厚度，即使结节的大小、密集度、CT值不同，冠状位MIP确定结节的比率均高于轴位。这与肺脏自身解剖结构有关，肺的支气管血管束都是从肺门向周围延伸，由内向外、上下方向斜行的，冠状位MIP能显示更长的血管及其分支的形态，轴位MIP显示血管断面较多，与结节难以区分，随着层厚增加，轴位MIP显示血管长度增加，血管可以清晰辨认。

小结节是尘肺病最重要的影像表现之一[6]，不同种类和程度的尘肺结节的大小、密集度、密度和分布不同，当结节与血管直径相近时，微结节与末梢血管区别有困难[12]。我们以感兴趣区内最大结节宽度或直径2 mm、最高密度结节的CT值-600 HU和结节个数15分别进行分组，研究MIP对不同尘肺病小结节的显示能力。即使结节的大小、CT值不同，冠状位7 mm投影厚度的MIP确定结节的比率高于5 mm和10 mm；当感兴趣区结节个数≥15时，5 mm投影厚度的MIP确定结节的比率最高，可能因增加了投影厚度使结节重叠增加，影响结节判断的准确性。在轴位MIP图像上，5 mm投影厚度的MIP对尘肺结节的显示能力明显低于7 mm和10 mm MIP，可能轴位图像肺部血管断面较多，增加投影厚度有利于区分尘肺结节与血管。

4 结论

结节是尘肺病最常见的病理改变，尘肺结节的数量是尘肺病分期诊断的重要指标[18]。通过对感兴趣区结节的定量研究，可以更准确评价不同投影厚度和投影方位的MIP图像对尘肺结节的显示能力。1 mm层厚断层CT图像重构7 mm投影厚度的MIP图像，在显示尘肺小肺结节的数量、准确率方面优于5 mm和10 mm投影厚度的MIP图像，冠状位MIP图像优于轴位MIP图像。尘肺病患者行CT检查，可以采用1 mm层厚断层图像重构7 mm投影厚度冠状位MIP图像用于观察尘肺小结节，当尘肺结节密集度较高时可以用5 mm投影厚度重构冠状位MIP图像，有助于医生更准确地判断尘肺小结节的数量，为尘肺病的诊断和分期提供更准确的依据。研究的不足之处是人工对感兴趣区的结节定量计数，难做到十分客观精准，如果训练AI用于尘肺结节的研究可能得到更加客观准确的研究数据。