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论文在线分享-肺结节显示技术与癌症患者肺结节诊断研究

2021-04-13 15:08:32

  探讨厚层、薄层及不同层厚最大密度投影(MIP)和最小密度投影(MinIP)CT图像在筛查肺结节中的检出效能。

  材料与方法

  回顾性分析我院2017年3月-2018年3月诊断有肺结节的221名患者的影像资料。根据肺结节的密度,将其分为实性结节(SN)和磨玻璃结节(GGN)。两位放射医师双盲阅片,分别采用厚层(5mm)、薄层(1mm)CT图像及不同层厚MIP或MinIP图像对肺结节进行检出。采用5、10、15和20 mm层厚重建的MIP检出SN,采用3、8和15mm层厚重建的MinIP检出GGN。记录检出肺结节的大小、数目和位置,评估两位放射医师检出结节的一致性,并比较其采用不同CT图像检出肺结节的差异。

  结果

  两位放射医师在不同CT图像上检出肺结节的一致性较好(κ≥0.687)。对于总SN和直径<5 mm SN,MIP(10mm)图像的检出率明显高于其他CT图像(放射医师1:84.5%,83.8%;放射医师2:83.6%,82.2%)。对于GGN和直径<5mm GGN,除了薄层(1mm)图像外,MinIP(3mm)图像的检出率明显高于其他CT图像(放射医师1、93.3%和78.6%;放射医师2、95.0%和81.0%)。

  1材料与方法

  1.1研究对象

  回顾性分析2017年3月至2018年3月在我院诊断有肺结节的患者的胸部CT资料。纳入标准:①行薄层(1 mm)胸部CT检查;②肺结节直径<3cm;③没有其他肺部疾病,例如肺结核,尘肺,肺炎。排除标准:①肺部弥漫性病变;②图像存在伪影。

  1.2 CT检查

  采用西门子128-MDCT扫描仪(Somatom Defnition Flash,Siemens Healthcare)进行胸部CT检查。受检者取仰卧位,双臂上举,扫描范围从胸廓入口至后肋膈角尖端肺底水平,于深吸气末屏气完成扫描。扫描参数如下:管电压:110–120 kVp,采用CARE Dose 4D自动管电流技术,螺距:1.3,机架转速0.6s/r,采集矩阵:512×512,重建为1mm层厚的薄层图像。

  1.3图像分析

  将扫描数据上传至PACS系统,由两名经验丰富的放射科医师(分别有10、16年的胸部CT阅片经验)在对患者临床和影像信息不知情的情况下独立阅片。在研究开始之前,分别对两位放射医师进行培训以消除个人主观因素的影响。本研究根据结节密度将其分为SN和GGN两组,以便比较厚层、薄层及不同层厚MIP或MinIP对SN或GGN的检出效能。每位放射医师分别采用厚层、薄层及不同层厚(5、10、15、20mm)MIP图像独立地对SN进行六次评估,采用厚层、薄层及不同层厚(3、8、15mm)的MinIP图像独立地对GGN进行五次评估,记录每个结节的性质、大小、位置。为了避免主观记忆和CT窗技术对结节检出的影响,每位放射医师对同一个病人采用不同CT图像进行阅片的时间间隔至少为2周,且每种图像的窗宽、窗位均为1600HU、-600HU。最终,将两位放射医师商讨后的一致结果作为金标准。

  1.4统计学分析

  采用SPSS 20.0统计软件进行分析,计量资料以n(%)表示。分别计算两位放射医师采用厚层、薄层及不同层厚(5、10、15、20mm)MIP和不同层厚(3、8、15mm)MinIP图像对SN和GGN的总检出率。再根据结节大小(直径<5mm、5-10mm、>10mm)进行分组,分别计算不同大小SN和GGN在不同CT图像上的检出率。采用Wilcoxon秩和检验比较不同CT图像的检出率,P<0.05表示差异具有统计学意义。采用Kappa分析比较两放射医师检出结节的一致性。

  2结果

  最终纳入221例患者,男性80例,女性141例,平均年龄为52.7±14.2岁,范围为19—82岁。两位放射医师共同讨论后得出一致结果:共检出439个真阳性SN和180个真阳性GGN,并以此作为参考标准。根据结节大小将SN和GGN分为三组,直径<5mm、5-10mm、>10mm SN和GGN分别有382(87.0%)、56(12.8%)、1(0.2%)和42(23.3%)、101(56.1%)、37(20.6%)。

  2.1一致性分析

  两位放射医师检出SN总数和<5mm SN数目的一致性较好(k=0.687-0.817),检出5-10mm和>10mm SN数目的一致性很好(k=0.763-1.000)。两位放射医师采用MIP(10mm)检出SN总数和<5mm SN数目的一致性明显高于其他CT图像。两位放射医师检出GGN总数、<5mm,5-10mm和>10mm GGN数目的一致性很好(k=0.796-1.000)。两放射医师检出结节的一致性随着结节直径的增大而提高。

  2.2实性结节

  两位放射医师采用不同层厚(5、10、15、20mm)MIP图像筛查SN的检出率明显高于厚层、薄层图像(表1)。对于不同大小SN,两放射医师采用MIP(10mm)图像筛查SN的检出率最高(图1),且SN检出率随着结节直径的增大而逐渐提高。

  表1六种阅片技术检出实性结节的个数(检出率)

  Table 1.Numbers(detection rates)of SNs detected by Six Screening Methods

  阅片方法≤5mm

  (n=387)5mm-10mm

  (n=56)>10mm

  (n=1)总结节

  (n=439)

  Reader 1

  5mm 123(0.322)44(0.786)1 168(0.383)

  1mm 175(0.458)45(0.804)1 221(0.503)

  Mip5 255(0.668)48(0.857)1 304(0.692)

  Mip10 320(0.838)50(0.893)1 371(0.845)

  Mip15 259(0.678)50(0.893)1 310(0.706)

  Mip20 225(0.589)48(0.857)1 274(0.624)

  Reader 2

  5mm 118(0.309)45(0.804)1 164(0.374)

  1mm 120(0.314)44(0.786)1 168(0.383)

  MinIP3 218(0.571)50(0.892)1 269(0.613)

  MinIP8 314(0.822)52(0.929)1 367(0.836)

  MinIP15 278(0.728)50(0.892)1 329(0.749)

  MinIP20 280(0.733)50(0.892)1 331(0.754)

  两放射医师采用不同CT图像筛查SN的检出率存在显著差异(表2)。两放射医师采用MIP(10mm)图像检出SN总数和<5mm SN数目明显多于其它CT图像(P≤0.01)。两放射医师采用六种不同CT图像筛查5-10mm和>10mm SN的检出率无明显差异。

  表2六种阅片技术在肺实性结节检出率的统计学差异

  Table 2.Statistical Significance of the Differences in SN Detection

  Between the Six Screening Methods

  阅片方法总结节<5mm 5mm-10mm>10mm

  Reader 1

  MIP10 vs 5mm 0.000 0.000//

  MIP10 vs 1mm 0.000 0.000//

  MIP10 vs MIP5 0.000 0.000//

  MIP10 vs MIP15 0.000 0.000//

  MIP10 vs MIP20 0.000 0.000//

  六组间比较0.000 0.000 0.176 1.000

  Reader 2

  MIP10 vs 5mm 0.000 0.000//

  MIP10 vs 1mm 0.000 0.000//

  MIP10 vs MIP5 0.000 0.000//

  MIP10 vs MIP15 0.000 0.000//

  MIP10 vs MIP20 0.000 0.000//

  六组间比较0.000 0.000 0.521 1.000

  SNs=Solid nodules,MIP=Maximum-intensity-projection.

  图1患者女,43岁,双肺散在小结节影(箭头)。厚层和薄层CT图像上没有看到明显的结节,在层厚为5mm、10mm、15mm、20mm的MIP图像上分别检出1、5、4和3个小结节。

  Fig.1.CT images in lung window settings show small nodules(arrow)scattered in the both lungs of a 43-year old woman.5mm(A),1mm(B)axial images cannot show the nodules,MIP with a slab thickness of 5,10,15 and 20mm can detect 1,5,4 and 3 small nodules,respectively.

  2.3亚实性结节

  两放射医师采用MinIP(3mm)图像筛查GGN的检出率最高,其次为薄层CT图像(表3)。对于不同CT图像,GGN的检出率随着结节直径的增大而增高(图2)。

  两放射医师采用不同CT图像筛查GGN的检出率存在显著差异(表4)。两放射医师采用MinIP(3mm)图像检出GGN的总数明显高于其他图像,差异具有统计学意义(P≤0.0125);两放射医师采用MinIP(3mm)图像检出<5mm GGN数目明显高于其他图像(1mm薄层图像除外),差异具有统计学意义(P≤0.0125)。而两放射医师采用六种不同CT图像筛查5-10mm和>10mm GGN的检出率均无显著差异。

  表3五种阅片技术检出肺亚实性结节个数(检出率)

  Table 3.Numbers(detection rates)of GGNs detected by five Screening Methods

  阅片方法≤5mm

  (n=42)5mm-10mm

  (n=101)>10mm

  (n=37)总结节(n=180)

  Reader 1

  5mm 19(0.452)87(0.861)32(0.865)138(0.767)

  1mm 27(0.643)97(0.960)36(0.973)160(0.889)

  MinIP3 33(0.786)98(0.970)37(1.000)168(0.933)

  MinIP8 13(0.310)56(0.554)26(0.703)95(0.528)

  MinIP15 2(0.048)12(0.119)14(0.378)28(0.156)

  Reader 2

  5mm 16(0.381)95(0.941)30(0.811)141(0.783)

  1mm 24(0.571)97(0.960)35(0.946)156(0.867)

  MinIP3 34(0.810)100(0.990)37(1.000)171(0.950)

  MinIP8 8(0.190)55(0.545)28(0.757)91(0.506)

  MinIP15 3(0.071)12(0.119)14(0.378)29(0.161)

  GGNs=Ground glass nodules,MinIP=Minimum-intensity-projection.

  The data are expressed as n(%).

  表4六种阅片技术肺亚实性结节检出率的统计学差异

  Table 4.Statistical Significance of the Differences in GGN Detection

  Between the Six Screening Methods

  阅片方法总结节≤5mm 5mm-10mm>10mm

  Reader 1

  MinIP3 vs 5mm 0.008 0.005 0.013 0.096

  MinIP3 vs 1mm 0.008 0.016 0.206 0.317

  MinIP3 vs MinIP8 0.000 0.007 0.000 0.000

  MinIP3 vs MinIP15 0.000 0.000 0.000 0.000

  五组间比较0.000 0.000 0.000 0.000

  Reader 2

  MinIP3 vs 5mm 0.004 0.000 0.058 0.020

  MinIP3 vs 1mm 0.006 0.008 0.361 0.317

  MinIP3 vs MinIP8 0.000 0.000 0.000 0.007

  MinIP3 vs MinIP15 0.000 0.000 0.000 0.000

  五组间比较0.000 0.000 0.000 0.000

  图2患者男,50岁,右肺下叶可见一个8mm GGN(箭头)。厚层和薄层CT图像显示右肺下叶密度增高影,边界不清。层厚为3mm的MinIP图像显示右肺下叶GGN边界清楚。层厚为8mm的MinIP图像几乎无法显示GGN。

  Fig.2.CT images,lung window settings in a 59-year old man,shows a 8-mm GGN(arrow)in the right lower lobe of.5mm.5mm(A),1mm(B)axial images shows a ground-glass opacity without a clear border.MinIP images(A)with a slab thickness of 3mm shows a GGN with clear border.MinIP images(D)with a slab thickness of 8mm can hardly show the GGN.

  3讨论

  随着MDCT广泛应用于肺癌筛查,薄层CT图像使得越来越多的肺小结节被检出。但图像层厚变薄使得阅片数量明显增加,这不仅加重了放射医师的工作量,也在一定程度上增加了漏诊率和误诊率。因此,急需一种后处理技术来提高放射医师筛查肺结节的检出效率和准确性。Napel等研究发现,MIP可将射线在视线方向上的最高密度像素进行成像,从而能够充分利用容积数据,提高阅片效能[14,15]。以往的研究[17-19]表明,CT图像进行MIP重建后能显著提高肺结节的检出。Diederich等研究[9]发现,MIP(15mm)在检出肺结节方面略优于MIP(30mm),但其MIP图像是由层厚为5mm或10mm CT图像重建的,因此不适合用于薄层CT图像。Kawel等[7]研究了不同层厚(5、8、11 mm)MIP图像和容积再现图像检出肺结节的效能,结果表明层厚为8 mm的MIP图像优于其它重建图像。然而,这些研究均未提及重建方法及其层厚对检出不同密度结节的影响。

  根据肺结节的密度,可以将其分为SN和GGN。GGN是指肺内局灶性、结节样的密度增高影,其密度不足以掩盖肺内走行的血管和支气管影[20]。GGN在病理上通常是早期肺癌,恶性率可高达34%,而实性结节恶性率仅为7%。但由于GGN密度比较浅淡,因此在临床上容易漏诊[21]。MinIP将原始容积数据每条射线上的最低密度像素投影成二维图像,因此能够屏蔽肺血管和叶间裂等高密度结构的干扰而获得很高的对比度,以便显示肺组织内密度的异常增加(例如磨玻璃影)[22-24]。同时,重建层厚也是MinIP的重要参数,因此研究不同层厚MinIP对GGN检出的影响十分重要。

  本研究表明,MIP(10mm)图像可以明显提高肺SN的检出率,尤其是直径<5mm SN,与先前的研究结果一致[19]。此外,MinIP(3mm)图像对GGN总检出率和直径<5mm GGN的检出率明显高于其他系列图像(薄层CT图像除外)。尽管MinIP(3mm)图像和薄层CT图像筛查GGN的检出率无显著差异,但本研究结果显示MinIP(3mm)图像对GGN的检出略优于薄层CT图像。MIP和MinIP不仅提高了结节的检出率,还提高了肺结节的检出效率。MIP图像将一定层厚的CT图像进行叠加,使得更长的肺血管被显示,有助于区分肺小结节和血管截面,从而节省了鉴别诊断所需的时间。同时,MinIP通过仅投影最低密度像素而大大减少肺血管和叶间裂等高密度结构的干扰,更好地显示肺内密度增高影,从而避免漏诊密度浅淡的GGN。先前的研究[5,25,26]表明,计算机辅助检测(Computer-aided detection,CAD)系统有助于肺结节的检出,若将MIP与CAD相结合,可进一步提高肺结节的检出率。然而,这些研究均未充分认识到重建层厚和结节密度对其检出率的影响。本研究通过探讨不同层厚MIP和MinIP图像在筛查不同类型肺结节中的检出效能,得出了检出SN和GGN的最佳重建层厚。若将本研究结果应用于CAD,则可大大提高肺结节的检出效率,降低肺结节检出的假阳性。

  本研究存在的局限性:①本研究为一项回顾性研究;②未限制放射医师采用不同阅片技术检出结节的时间,但这样能更现实地反映MIP和MinIP在临床实践中筛查结节的检出效能;③CT扫描参数不完全一致可能会影响结果的可靠性。