三维建模辅助检出肺部磨玻璃密度结节的临床教学分析

2023-10-19 00:48汤可袁小东张来星
结核与肺部疾病杂志 2023年5期
关键词:胸部玻璃结节

汤可 袁小东 张来星

肺结节是指密度高于正常肺组织、但是低于肺血管的结节灶,病灶直径≤3 cm[1]。其中,在胸部CT扫描影像中,磨玻璃密度结节的成像密度略高于周围的肺实质[2]。由于成像模糊,对于放射检查专业的初学者,这种结节较其他类型的肺结节不易发现[3]。

随着人工智能辅助影像检查的兴起,影像学判断肺结节性质的正确率逐渐增加[4]。但人工智能辅助诊断并不意味着放射检查专业学员放弃病灶影像识别的基本技能。关于肺结节,尤其是磨玻璃密度结节检出的临床培训依然重要。此外,目前人工智能影像组学能够有效辅助肺结节的诊断和预后判断,但其前提是准确找到肺结节并且进行轮廓勾勒[5]。即使采用人工智能手段自动识别勾勒肺部结节,临床医师也有进行监督和校正的责任。因此,更加需要临床医师具备准确识别和检出肺结节的能力。在临床教学中,由于不易发现肺部磨玻璃密度结节,初学者往往漏诊这些结节。通过反复实践可以逐渐提高发现肺部磨玻璃结节的能力,而放射检查专业的教学工作者有责任对学员的学习过程进行反思总结,并且开发新的教学手段改善学习接受进程。

采用医学影像进行三维建模能够呈现交互式三维解剖图像,有助于直观理解病灶与正常解剖组织的关系,从而为病灶的诊断和治疗提供重要信息[6-8]。因此我们尝试采用胸部CT扫描三维建模辅助临床教学,促进学员提高对磨玻璃密度结节的检出能力。

资料和方法

一、调查对象

2023年1—2月招募本年度于解放军总医院第八医学中心放射检查科实习的学员42名,男性23名,女性19名;年龄21~23岁,中位年龄22岁。学员来自徐州医学院和白求恩士官学院临床医学专业5年级。该教学研究遵循2013 年修订的《赫尔辛基宣言》(http://www.wma.net/en/30publications/10policies/b3/index.html)要求,数据匿名。伦理审查豁免得到本院医院伦理委员会批准(批准文号:S2022-798-01)。采用微软Excel 2007电子表格软件生成随机数对学员进行随机分组,计算机对应学号生成随机数排序后随机分为三维建模组21名(奇数序号)和对照组21名(偶数序号)。三维建模组年龄中位数(四分位数)为22(22,23)岁;对照组年龄中位数(四分位数)为22(21,23)岁;两组年龄比较,差异无统计学意义(U=279.012,P=0.117)。三维建模组男性11名(52.4%),女性10名(47.6%);对照组男性9名(42.9%),女性12名(57.1%)例;两组性别比较,差异无统计学意义(χ2=0.095,P=0.758)。两组学员有可比性。

二、影像资料和三维建模

在医院影像检查数据库(http://172.25.0.60/DicomWeb)收集肺部磨玻璃密度结节的胸部CT数据作为教学工具,包括胸部CT扫描数据和胸部增强CT扫描数据。普通胸部CT扫描结果用于读片学习和考核,增强CT用作三维建模辅助学习。胸部CT影像(平扫和增强扫描)采用日本东芝公司Aquilion ONE 320排动态容积CT扫描仪获得,扫描参数与文献[9]报道一致。将增强CT的DICOM 格式影像数据输入 Vitrea 虚拟现实图像处理工作站(日本东芝公司,软件:Vitrea fx 3.0),进行肺结节和周围解剖组织三维重建。采用阈值法进行图像自动分割[10],在纵隔窗图像中提取肋骨、心脏、支气管动脉图像;在肺窗图像中提取肺叶、支气管、磨玻璃密度结节图像(图1~4)。

图1~4 患者,女性,44岁,肺腺癌。图1为胸部增强CT扫描轴位图像,显示磨玻璃密度结节与周围支气管和血管的关系,白箭示肺结节;图2为冠状位图,白箭示肺结节;图3为矢状位图像,白箭示肺结节;图4为三维建模,显示肺结节(黑箭所示绿色结构)、肋骨(浅蓝色结构)、双肺轮廓及其内部的支气管(黄色透明结构),以及心血管(红色结构)

蓝色折线显示三维建模组得分呈上升趋势,蓝点为该组21名学员得分的中位数,蓝色竖线为每次考核得分范围; 红色折线显示对照组得分呈上升趋势,红点为该组21名学员得分的中位数,红色竖线为每次考核得分范围图5 三维建模组和对照组每周考核结果

三、教学效果评价

开始教学的第1周,三维建模组和对照组均通过《医学影像诊断学》[11]学习肺结节的胸部CT扫描影像特征。三维建模组提供1例肺部磨玻璃密度结节的增强CT三维模型观察结节与周围解剖组织的关系。第1周结束时进行技能考核,从影像数据库中随机选取10例肺部磨玻璃密度结节的平扫胸部CT数据,10例正常的胸部平扫CT数据。考核时,两组学员对20例患者的CT扫描数据进行阅片,报告是否发现结节,未参与教学的独立观察员(科室技师)通过学员(正确发现肺结节例数+正确报告无肺结节例数)×5计算分值,完全正确为100分。第2周,三维建模组学员在第1周10例肺部磨玻璃密度结节的增强CT数据(普通CT发现肺部结节后采取增强CT扫描)中继续勾勒磨玻璃密度结节轮廓,并在教师指导下完成三维建模。这意味着第二周训练时三维建模组用第一周考核(考核时采用CT平扫)的患者的增强CT进行肺结节轮廓勾勒训练。学员继续观察学习和复盘总结。对照组仅在通过考核中选取的平扫CT影像中进行复盘总结。第2周结束时重新随机选取肺结节患者和正常的胸部CT扫描数据各10例,再次用相同方法进行考核。三维建模组第3~8周利用前1周用来考核的影像数据进行三维建模和复盘总结,结束时再次随机抽取影像进行考核。

四、统计学处理

采用R语言(4.1.2版)进行数据统计,考核得分为非正态分布,采用“中位数(四分位数)”描述。两组数据比较采用非配对Mann-WhitneyU检验;双侧检验P<0.05为差异有统计学意义。

结 果

一、两组学员考核结果变化趋势

两组学员每周考核得分呈递增趋势(图2),三维建模组第5周考核得分的中位数达90分;对照组第6周考核得分中位数达85分,第8周中位数达90分。

二、两组学员考核结果比较

三维建模组1~7周的考核得分高于对照组,两组得分比较差异有统计学意义(P<0.05)。三维建模组第8周考核得分高于对照组,两组得分比较差异无统计学意义(P>0.05)(表1)。

表1 三维建模组和对照组教学考核结果

讨 论

肺癌是发病率和病亡率最高的肿瘤,早期诊断肺癌是改善患者预后的关键因素[12]。肺结节是肺癌的早期影像学表现,因此正确检出肺结节具有重要意义[13]。胸部CT扫描是早期发现肺结节的影像检查, CT扫描被用于患者筛查[14]。由于肺结节直径小,可表现为类圆形或者不规则形等多种形态[15],因此临床放射检查专业的初学者有可能会漏诊肺结节。其中,磨玻璃密度结节更容易发生漏诊。同样,肺部增强CT扫描使肺部实性结节的高密度病灶更加突出显示,有助于结节的检出[16]。但肺部磨玻璃密度结节,即使采用增强CT扫描检查,仍会呈现模糊的轮廓[17]。因此,针对这种容易发生漏诊的肺结节,如何有效训练放射检查专业学员,提高肺部磨玻璃密度结节的检出率,是放射检查专业教学工作的一项重要任务。

肺部磨玻璃密度结节CT影像识别的传统教学方式是通过教科书或者文献报道获悉结节CT特征的相关信息。例如,结节的磨玻璃密度改变是指结节密度较周围肺实质略增加,从而表现为模糊的结节影,结节内部或者附近可见到支气管轮廓,注射造影剂后扫描可见到结节内部或者周围毗邻的血管轮廓[18]。仅仅阅读文字描述获取的教学信息不能等同于直观印象,因此,需要通过阅片获取视觉信息进一步提高对结节的辩识能力。这个过程使学员逐渐熟悉磨玻璃密度结节的形态轮廓和灰度特征,能够掌握磨玻璃密度结节与实性结节的灰度区别。在放射检查专业指导教师的指导下,临床学员可以建立有助于肺结节检出的操作规范。例如,磨玻璃密度结节应该在胸部CT扫描的肺窗影像中寻找,而在胸部CT扫描的纵隔窗影像中通常无法发现肺部磨玻璃密度结节。但是,不正确的调节肺窗的窗宽和窗位也可能造成磨玻璃密度结节的错误识别。例如,胸部CT扫描影像中正常的局部肺组织灰度可能被调节得过度显示,从而可能被误诊为磨玻璃密度结节。同时,胸部CT扫描覆盖组织的范围较大,薄层扫描的轴位图像往往有数百层之多。因此,放射检查专业的初学者在逐一阅读每个层面图像的过程中,由于缺乏耐心仔细审视,也会时常出现漏诊。反复训练则有助于学员逐渐减少发生错误的概率,这一过程形成相应的学习过程。而放射检查专业指导教师有责任优化学员的学习过程,使之能够更快速地提高肺结节的检出能力。

三维解剖建模利用CT和MRI 等影像数据构建三维图像,通过任意旋转模型进行多视角观察,并且调节不同解剖组织的透明度来获取浅层组织和深层组织之间的空间关系,从而获得全面的视觉信息[19]。这种获取信息的方式具有方便快捷的优点,同时避免仅靠空间想象造成的对解剖关系的理解偏差[20]。目前该技术已经成功用于术前计划研究,获得良好效果[21]。我们将这一技术用于肺结节检出的临床教学中。通过三维建模为学员提供直观的视觉信息辅助训练和复盘总结,发现能够更快地提高对肺部磨玻璃密度结节的检出能力。由于三维解剖图像生动地展示结节的形态和部位,以及与周围血管和支气管的空间毗邻关系,有助于帮助学员加深学习印象,促使学员在返回CT断层图像阅片时更为谨慎地审查每个层面图像,合理地调节CT图像的窗宽和窗位,使肺部磨玻璃密度结节更加容易地与正常组织结构图像区分,从而提高磨玻璃密度结节的正确检出率。

我们的研究显示,通常2个月的时间能够使放射检查专业的学员初步形成满意的检出肺结节能力,而采用三维建模辅助教学的学员可能更早地熟练肺部磨玻璃密度结节的检出技能。数据结果显示三维建模组和对照组每周考核正确检出肺结节的得分逐步上升,说明相关知识学习配合临床实践能够逐步提升正确检出肺结节的能力。但在到达第8周以前,三维建模组的得分显著高于对照组,考虑三维解剖模型提供的直观信息对提升检出肺结节的能力具有促进作用。第5周,三维建模组的得分中位数达90(85, 95)分,早于对照组在第8周达到的得分90(80, 95)分,新的教学方法具有缩短学习时间的优势。传统教学与三维建模辅助教学方法均能提高临床学员对肺部磨玻璃密度结节的检出能力,三维建模辅助教学能够快速提高临床学员对肺部磨玻璃密度结节的检出能力,节约学习时间。

本研究是单中心的教学尝试,样本量有限。学员来自两所医学院校,不同学校可能影响学员的学习和接受度,但研究受到样本量限制未进行评价。因此,需要开展多中心的教学研究,并且扩大样本量,以进一步验证三维解剖建模提高检出肺部磨玻璃密度结节技能的教学效果。此外,肺结节的检出能力仅仅是放射检查专业相关技能的一部分,肺结节性质的判断对学员提出更高的要求,三维解剖建模是否能够帮助判断结节性质也有待进一步验证。

利益冲突所有作者均声明不存在利益冲突

作者贡献汤可:采集数据、统计分析、行政、技术及材料支持、论文撰写和修改;袁小东:采集数据、统计分析/行政/技术及材料支持、对文章的知识性内容作批评性审阅;张来星:行政/技术及材料支持、文章修改和指导、支持性贡献

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