应用能谱CT定量壹期尘肺圆形小阴影中SiO2分布规律的研究

2021-11-01 11:00谢武桃金盛辉毕朝虎惠俊兰
影像研究与医学应用 2021年18期
关键词:肺野尘肺尘肺病

谢武桃,金盛辉,毕朝虎,王 威,惠俊兰

(重庆医药高等专科学校附属第一医院放射科 重庆 400060)

尘肺病是在职业活动中长期吸入生产性矿物性粉尘并在肺内潴留而引起的以肺组织弥漫性纤维化为主的疾病[1]。该病是我国最主要的职业病,不仅患病人数多,而且危害大,是严重降低劳动能力、致残和影响寿命的疾病,也是国家和企业赔偿的主要职业病。目前国内外对尘肺病的发病率、病死率也是高度关注[2-3]。根据国家卫健委发布《2019年我国卫生健康事业发展统计公报》显示,截至2019年底,全国共报告各类职业病新病例19 428例,其中职业性尘肺病15 898例,占81.8%。壹期尘肺患者最常见的影像学征象为小阴影,在X射线高千伏或数字化摄影(DR)后前位胸片上不能对其分布进行定量分析,常规CT和高分辨率CT(HRCT)也只能对尘肺小阴影进行CT值的定量分析[4]。而能谱CT成像在SiO2/Water基物质条件下,可以应用能谱成像分析软件GSI Viewer对尘肺患者肺组织内SiO2含量进行定量分析[5]。本研究应用GE128排Revolution能谱CT对已确诊壹期尘肺患者圆形小阴影和非接尘人员对照组进行SiO2在肺内分布规律的定量分析,为有争议的早期尘肺病诊断X线分区及鉴别诊断,以及为将来制定CT辅助尘肺病分期诊断原则提供科学客观的依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料

收集我院2020年3月—2021年1月经职业病鉴定专家组已确诊为壹期煤工尘肺病例30例患者作为尘肺组,年龄42~70岁,中位年龄为58岁,所有研究对象均为男性,每例均进行GE 128排Revolution能谱CT胸部扫描,检查前均已签署知情同意书。选取X线胸片无异常改变的非接尘人员30例作为对照组,年龄40~62岁,中位年龄为52岁,所有研究对象均为男性,每例均进行GE 128排Revolution能谱CT胸部扫描,检查前均已签署知情同意书。

1.2 仪器与扫描参数

30例壹期尘肺病患者及30例X线胸片无异常改变的非接尘人员,均采用美国GE 128排256层Revolution Es型能谱CT进行胸部扫描,扫描参数:GSI模式,电压80 kV~140 kV,电流GSI手动模式:200~450 mA,层厚0.625 mm,螺距0.992:1,FOV:30 cm,噪声指数9;扫描类型:螺旋扫描。转速:2 r/s,矩阵512×512,探测器覆盖宽度80 mm。肺窗采用高分辨率算法,纵隔窗采用标准算法。扫描范围为双侧肺尖至肺底。扫描流程:核对尘肺患者身份证-患者准备-仰卧位-深吸气并屏气-曝光-停止扫描。体检患者采用同样的流程。

1.3 图像数据处理

所有扫描图像重建0.625 mm DATA数据传入ADW4.7工作站GSI Viewer进行能谱分析,基于SiO2/Water基物质配对,测量感兴趣区的SiO2含量。选取主动脉弓,气管分叉及肺静脉干层面放ROI区。主动脉弓层面、支气管分叉层面、肺静脉干层面双侧肺野靠前、靠后及左右两侧肺野测量每个位置的ROI区域。用圆形或者类圆形ROI进行测量,大小为390~410 mm2,RIO尽量保证双侧对称,在同一病例中保证每个ROI大小形态一致,尽量避开肺部大血管、除尘肺结节其他以外的病变(如:钙化、纤维条索、炎症等)以及呼吸、心脏搏动所致的肺部伪影。一个病例总共为20个ROI区域。壹期尘肺患者30例在相应区域总共选择600个ROI,X线胸片无异常改变的非接尘人员在相应区域总共选择600个ROI。所有ROI区域数据均自动保存在Excel文件夹。分别对所有ROI区域的基物质SiO2/Water进行数据分析。

1.4 统计学方法

分别对尘肺组及对照组左右侧肺组织以及同一肺组织前后、上下所有数据用Excel表格记录和整理。应用统计数据软件SPSS 22.0对测量结果进行统计分析,肺组织数据以(±s)表示,采取正态性检验及t检验,以P<0.05为差异具有统计学意义。

2 结果

此次研究壹期尘肺患者30人,每人选择主动脉弓层面、支气管分叉层面及肺静脉干层面双侧肺野靠前、靠后各测量ROI 10处,共计600处。X线胸片无异常改变的非接尘人员对照组30人,每人选择主动脉弓层面、支气管分叉层面及肺静脉干层面双侧肺野靠前、靠后各测量ROI 10处,共计600处。尘肺组和对照组SiO2(Water)基物质在肺内沉积量如表1~4所示。

表1 尘肺组和对照组SiO2(Water)基物质在肺内含量对比

尘肺组患者肺组织内SiO2(Water)基物质含量均值为(19.14±4.80)mg/cm3,对照组非接尘人员均值为(5.39±3.32)mg/cm3,两者之间的均值差为(-13.74±6.48)mg/cm3,两组差异有统计学意义(t=-5.60,P=0.001<0.05)。

表2 尘肺组患者SiO2(Water)基物质在左右肺分布情况对比

尘肺组患者SiO2(Water)基物质含量在右肺均值为(17.66±5.93)mg/cm3,在左肺均值为(17.92±6.24)mg/cm3,两者之间的均值差为(-0.25±4.32)mg/cm3,两组差异没有统计学意义(t=-0.32,P=0.74>0.05)。

表3 尘肺组患者SiO2(Water)基物质在上下肺野分布情况对比

尘肺组患者SiO2(Water)基物质含量在上肺野均值为(18.81±10.26)mg/cm3,在下肺野均值为(19.30±5.27)mg/cm3,两者之间的均值差为(0.48±11.68)mg/cm3,两组差异没有统计学意义(t=-0.228,P=0.821>0.05)。

表4 尘肺组患者SiO2(Water)基物质在肺野前后部分布情况对比

尘肺组患者SiO2(Water)基物质含量在肺野前部均值为(15.06±5.40)mg/cm3,在左肺均值为(19.86±7.95)mg/cm3,两者之间的均值差为(-4.79±9.05)mg/cm3,两组差异有统计学意义(t=-2.90,P=0.007<0.05)。

3 讨论

目前,我国尘肺病的诊断原则是根据GBZ 70—2015《职业性尘肺病的诊断》,以可靠的生产性粉尘接触史和X线高仟伏后前位胸片为主要依据,对照尘肺诊断标准片小阴影总体密集度至少达到1级,分布范围至少达到两个肺区,方可做出尘肺病诊断。技术合格的Ⅹ射线高千伏后前位胸片能有效观察疾病的病变分布、范围以及分级。但胸片存在着胸部不同组织相互重叠及密度分辨力低等方面的局限性,对有争议的早期尘肺病诊断也有一定困难。在GBZ 70-2015《职业性尘肺病的诊断》附录E中明确提出“以后前位胸片为常规检查,为诊断和鉴别诊断的需要可加做侧位、斜位、体层摄影或CT检查等”[1]。《尘肺病胸部CT规范化检查技术专家共识》(2020年版)也推荐使用CT的MPR和MIP技术,有利于检出微小结节与早期肺间质改变,但传统CT尚不能确定微小结节是否含有SiO2成分[6]。

传统CT对临床CT图像的评价主要基于邻近组织的不同X线衰减所产生的形态信息。相关的病理状态可通过异常的形态或者纹理表现出来,而可疑区域通常只能定性的评估其相对于周围物质的低密度、高密度或者等密度,无法给出定量的参数[7]。随着能谱CT的出现,不仅在常规CT所具备的高空间分辨率和时间分辨率的基础上,能谱CT又增加了能量分辨率及理化性质分辨率这两项参数,实现了多参数的成像:如碘基物质成像、单能量成像及有效原子序数测定等,使组织CT值内部的差异得到完全展现,更有利于物质成分的分析与鉴别。经过高低的两组电压扫描的X射线衰减的图像可以表达为两种基物质的密度,物质分离图像中的每一个体素反映了相应的物质密度信息,虽然基物质图像反应的物质并不一定是组织真实所含有的物质,但是当基物质是组织中所含有的两种主要成分时,对组织的鉴别就有一定的敏感性和特异性[8-9]。

刘荣荣等[10]研究通过对70~140 keV单能量图、有效原子序数及基物质对进行分析诊断,结果证明三种分析工具均能够区分矽肺结节与对照组结节,能够证明结节内含有SiO2成分,从而诊断矽肺,但未能对矽肺结节在肺内的分布规律进行相关性研究。

本次研究显示,尘肺组患者肺内SiO2(Water)基物质在肺内含量(19.14±4.80)mg/cm3显高于正常组的(5.39±3.32)mg/cm3,差异有统计学意义(P<0.05)。尘肺组患者SiO2(Water)基物质在右肺均值为(17.66±5.93)mg/cm3,在左肺均值为(17.92±6.24)mg/cm3,两者之间的均值差为(-0.25±4.32)mg/cm3,两组差异没有统计学意义(P>0.05);尘肺组患者SiO2(Water)基物质在上肺野均值为(18.81±10.26)mg/cm3,在下肺野均值为(19.30±5.27)mg/cm3,两者之间的均值差为(0.48±11.68)mg/cm3,两组差异没有统计学意义(P>0.05);尘肺组患者SiO2(Water)基物质在肺野前部均值为(15.06±5.40)mg/cm3,在左肺均值为(19.86±7.95)mg/cm3,两者之间的均值差为(-4.79±9.05)mg/cm3,两组差异有统计学意义(P<0.05)。

与传统的相对CT值的混合能量(KVP)成像不同,能谱CT可以实现基物质测量和定性、定量分析,我们研究发现通过能谱CT来测量壹期尘肺患者肺内SiO2(Water)基物质含量的分布规律是可行的,为有争议的早期尘肺病诊断X线分区以及将来制定CT辅助尘肺病分期诊断原则提供了一种新的研究方法。

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