聶川

(開遠(yuǎn)市人民醫(yī)院放射科 云南紅河 661600)

Lung care軟件在隨訪肺部小結(jié)節(jié)病例中的運用

聶川

(開遠(yuǎn)市人民醫(yī)院放射科 云南紅河 661600)

目的：探討Lung care軟件用于肺部小結(jié)節(jié)隨訪病例的運用，以提高對肺部小結(jié)節(jié)的體積及密度改變的細(xì)致分析。方法：抽取我院2010年5月2013年5月經(jīng)正常隨訪并經(jīng)過胸腔鏡活檢有病理結(jié)果的15例肺小結(jié)節(jié)患者的CT影像學(xué)資料。結(jié)果：不典型腺瘤樣增生2例，曲霉菌感染3例，毛霉菌1例，結(jié)核桿菌9例。結(jié)論：Lung Care軟件在小結(jié)節(jié)隨訪觀察中，能較精確測量出結(jié)節(jié)體積，敏感的檢出結(jié)節(jié)體積變化，精確計算出結(jié)節(jié)的DT，為結(jié)節(jié)的定性診斷提供有效依據(jù)。

Lung care;肺部;小結(jié)節(jié);螺旋CT

肺結(jié)節(jié)的分類［1］：①肺結(jié)節(jié)：最大直徑＜3cm的圓形病灶。②小結(jié)節(jié)：最大直徑＜1cm的圓形病灶。③大結(jié)節(jié)：最大直徑≥1cm的病變。④微結(jié)節(jié)：直徑在3～5mm之間的病灶。隨著多層螺旋CT的普及，特別是2009年以來，螺旋CT的發(fā)展已經(jīng)進(jìn)入了128層CT時代，CT分辨率日益提高，近年來肺部小結(jié)節(jié)的檢出明顯增多，患者有增加的趨勢。

1.資料與方法

1.1 資料

一般資料2010年5月2013年5月經(jīng)正常隨訪并經(jīng)過胸腔鏡活檢有病理結(jié)果的15例肺小結(jié)節(jié)患者的CT影像學(xué)資料，本組資料中肺內(nèi)病灶均為最大直徑小于1cm結(jié)節(jié)，隨訪時間均大于18個月，病變邊緣光整，無毛刺、分葉及胸膜牽拉等惡性征象。

1.2 方法

應(yīng)用LungCare軟件的旋轉(zhuǎn)多平面重建(r-MPR)，感興趣區(qū)域(ROI)容積三維重建功能，對SPN的形態(tài)特征進(jìn)行分析，并與HRCT常規(guī)橫斷面及多平面重建(MPR)進(jìn)行比較，胸部HRCT掃描與LungCare軟件三維重建進(jìn)行對比，利用LungCare軟件具有的自動分析測量結(jié)節(jié)體積功能，可準(zhǔn)確地計算出結(jié)節(jié)體積X徑，Y徑，Z徑，最大徑，最小徑。

2.結(jié)果

通過15例病例36個月內(nèi)隨訪，2例結(jié)節(jié)體積增大，5例結(jié)節(jié)體積縮小8例結(jié)節(jié)體積不變，2例體積增大的結(jié)節(jié)中，經(jīng)胸腔鏡切除，病理證實均為不典型腺瘤樣增生，結(jié)論LungCare軟件對肺結(jié)節(jié)的診斷具有一定輔助作用，可以有效地測量結(jié)節(jié)大小變化，觀察結(jié)節(jié)的形態(tài)特征，適應(yīng)于對肺結(jié)節(jié)的長期隨訪觀察。

3.討論

肺部CT診斷中，SPN一直是備受關(guān)注的焦點，其對象可以是良性腫瘤、轉(zhuǎn)移癌或原發(fā)肺癌，研究結(jié)果表明［2］，直徑＜5mm的SPN的惡性概率為0～1%，直徑為11～20mm的SPN的惡性概率為33%～64%，直徑＞20mm的SPN的惡性概率達(dá)到64%～82%。早期做出正確診斷對患者的預(yù)后具有重要意義，隨著多排螺旋CT的應(yīng)用，肺結(jié)節(jié)的診斷和鑒別診斷水平有了質(zhì)的飛躍但是多排CT使每個患者有上百幅圖像，醫(yī)師難以對每一幅圖像進(jìn)行細(xì)致的觀察，加之診斷水平有限，難免會漏診或誤診，計算機輔助診斷技術(shù)(computed assisted diagnosis)隨之應(yīng)運而生，并顯示出其良好的應(yīng)用前景。

3.1 Lung Care軟件三維重建對SPN診斷的適用范圍

Siemens雙源CT的Lung Care軟件是目前唯一通過美國食品及藥物管理局(FDA)認(rèn)證的肺結(jié)節(jié)CT分析軟件，它屬于計算機輔助診斷CAD軟件的一種，其除了容積分析功能以外，還具有旋轉(zhuǎn)動態(tài)顯示，也稱為旋轉(zhuǎn)多平面重組r-MPR或感興趣容積VOI法進(jìn)行三維觀察以確定結(jié)節(jié)真?zhèn)蔚墓δ?，同時也提供了測量結(jié)節(jié)密度分布及自動發(fā)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)的功能、應(yīng)用Lung Care軟件中的r-MPR或VOI法三維顯示標(biāo)定的肺結(jié)節(jié)時，顯示范圍包括了該肺結(jié)節(jié)周圍的部分肺野，與該結(jié)節(jié)鄰近的肺結(jié)節(jié)亦會出現(xiàn)在三維觀察圖像內(nèi)，r-MPR、VOI法能良好地顯示邊緣清晰的肺結(jié)節(jié)和大部分模糊的肺結(jié)節(jié);r-MPR法顯示模糊的肺結(jié)節(jié)略好于VOI法，但Y＇-MPR法圖像旋轉(zhuǎn)速度太快且只能在屏幕上觀察、對密度過淡的肺小結(jié)節(jié)r-MPR，VOI法都難以顯示，這與軟件設(shè)計有關(guān)，有待于進(jìn)一步改進(jìn)，鑒別模糊或密度較淡肺結(jié)節(jié)的真?zhèn)螘r，應(yīng)盡量使用Lung Care軟件的r-MPR，VOI兩種方法進(jìn)行觀察。

3.2 Lung Care軟件三維重建對SPN的形態(tài)特征檢出能力的價值SPN 的CT形態(tài)特征包括［3］(1)胸膜牽拉征，表現(xiàn)為規(guī)則線條狀影自結(jié)節(jié)牽拉胸膜，胸膜凹入形成典型的喇叭Ⅱ狀;(2)支氣管血管集束征，表現(xiàn)為支氣管或血管向結(jié)節(jié)集中或穿入;(3)毛刺征，表現(xiàn)為自結(jié)節(jié)邊緣向周圍伸展的放射狀、無分支、直而有力的短細(xì)線條影;(4)分葉征，表現(xiàn)為腫塊表面凹凸不平，由多個結(jié)節(jié)融合而成;通常將弦距與弦長之比以2/5為界分為淺分葉和深分葉;(5)支氣管氣相征和空泡征，指線狀、分支狀氣體密度的支氣管或小空泡，SPN的CT定性診斷關(guān)鍵是征象的檢出，如何敏感準(zhǔn)確地反映病灶的形態(tài)學(xué)改變一直是影像學(xué)中的難點，以往的影像研究都是建立在橫斷掃描基礎(chǔ)上，但是肺內(nèi)病灶的形態(tài)學(xué)改變是三維方向的，肺結(jié)節(jié)的許多形態(tài)特征會因為掃描角度的不同而在橫斷掃描圖像產(chǎn)生不同的影像表現(xiàn)，單純依據(jù)橫斷掃描圖像來判定肺內(nèi)病灶形態(tài)改變有其局限性，Lung Care軟件可立體顯示結(jié)節(jié)形態(tài)特征并可旋轉(zhuǎn)觀察，有助于觀察辨別結(jié)節(jié)細(xì)微形態(tài)學(xué)改變，本組研究中的15例患者，胸部HRCT常規(guī)掃描對結(jié)節(jié)體積估量誤差較大，LungCare軟件的結(jié)節(jié)隨訪模式，對判斷結(jié)節(jié)變化的能力明顯高于胸部CT常規(guī)掃描，Yankelevitz等［4］指出通過CT三維重建測量結(jié)節(jié)體積來觀察結(jié)節(jié)的生長速度能夠區(qū)別良惡性腫瘤，而通過測量腫瘤的最大橫徑來觀察腫瘤的生長速度，LungCare軟件可以顯示結(jié)節(jié)的立體形態(tài)，解決了病灶太小體積測量誤差較大的困難，但是其不足之處在于無法顯示結(jié)節(jié)的細(xì)微和內(nèi)部特征，如：空氣支氣管征、鈣化等需結(jié)合橫斷面和多平而重建圖像觀察。

3.3 總之，Lung Care軟件在小結(jié)節(jié)隨訪觀察中，能較精確測量出結(jié)節(jié)體積，敏感的檢出結(jié)節(jié)體積變化，精確計算出結(jié)節(jié)的DT，為結(jié)節(jié)的定性診斷提供有效依據(jù)。

［1］馬大慶.肺內(nèi)多發(fā)小結(jié)節(jié)的高分辨率CT鑒別診斷［J］.中華放射學(xué)雜志，2001，35(9)：647-650.

［2］WAHIDIMM，GOVERTJA，GOUDARRK，et al，Evidence for the treatment of patients with pulmonary nodules：when is ilungcancer：ACCP evidence-basedclinical practice guidelines(2ndedition)［J］.Chest，2007，132(3Suppl)：S94-S107

［3］米媛，王福江.CT對肺內(nèi)結(jié)節(jié)診斷［J］.中國誤診學(xué)雜志，2005，11 (7)：427-428.

［4］Yankclcvitz D F，Reeves A P，KostisWJ，et aL.Small pulmonarynodules：volumetrically determined growth rites based on CT evil-uation ［J］.Radiology，2000，(217)：251-256.

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1009-6019(2015)02-0265-01