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摘 要： [摘要]目的觀察能譜CT多參數定量分析預測原發性肺癌病理類型的價值。方法納入137例接受能譜CT檢查的肺癌患者，根據病理結果分為腺癌組(n=74)、鱗癌組(n=39)及小細胞肺癌(SCLC)組(n=24)。對比各組能譜CT參數，包括病灶40～100keV間隔為10keV的單能量CT值、碘
[摘要]目的觀察能譜CT多參數定量分析預測原發性肺癌病理類型的價值。方法納入137例接受能譜CT檢查的肺癌患者，根據病理結果分為腺癌組(n=74)、鱗癌組(n=39)及小細胞肺癌(SCLC)組(n=24)。對比各組能譜CT參數，包括病灶40～100keV間隔為10keV的單能量CT值、碘濃度(IC)、標準化碘濃度(NIC)及能譜曲線斜率等的差異。繪制受試者工作特征(ROC)曲線，計算曲線下面積(AUC)，分析各參數預測肺癌病理類型的效能。結果動脈期3組間40keV單能量CT值、IC、NIC及能譜曲線斜率差異均有統計學意義(P均<0.05);SCLC組40keV單能量CT值、IC、NIC及能譜曲線斜率與腺癌組、鱗癌組差異均具有統計學意義(P均<0.05)。靜脈期3組間40～100keV每間隔10keV單能量CT值、IC、NIC及能譜曲線斜率差異均有統計學意義(P均<0.05);SCLC組40～90keV每間隔10keV的單能量CT值、IC、NIC及能譜曲線斜率與腺癌組、鱗癌組差異均具有統計學意義(P均<0.05)。據此將腺癌組和鱗癌組合并為非小細胞肺癌(NSCLC)組，根據上述差異具有統計學意義的參數診斷SCLC與NSCLC的AUC均>0.7;聯合動、靜脈期40keV單能量CT值、NIC及能譜曲線斜率診斷SCLC與NSCLC的AUC分別為0.809和0.855。結論能譜CT多參數聯合定量分析預測原發性肺癌的病理類型具有較高效能。
[關鍵詞]肺腫瘤;病理學;體層攝影術，X線計算機
肺癌占全球新發癌癥的11.6%，死亡病例約占總死亡數的18.4%，均居首位[1]。目前臨床以采用有創方式獲得的穿刺病理結果作為肺癌分型的金標準，但部分患者不具備接受穿刺活檢的條件，且依從性較差。能譜CT的出現，使CT成像進入了聯合功能學及多參數定量分析進行診斷的新階段[2]。本研究評價能譜CT多參數定量分析預測肺癌病理類型的價值。
1資料與方法
1.1研究對象回顧性分析2015年12月—2019年7月137例就診于新疆醫科大學第一附屬醫院的肺癌患者，男79例，女58例，年齡41～85歲，平均(61.3±7.2)歲。納入標準：①經支氣管鏡、手術或穿刺活檢病理證實為肺癌;②能譜CT掃描前未接受抗腫瘤治療;③圖像質量佳。根據病理類型分為肺腺癌組74例，肺鱗癌組39例，小細胞肺癌(smallcelllungcancer，SCLC)組24例。檢查前患者均簽署知情同意書。
1.2儀器與方法采用GEDiscoveryHD750CT掃描儀，以高壓注射器經肘靜脈以流率2.5～3.0ml/s注入80～100ml碘佛醇(1.35ml/kg體質量)，開啟能譜掃描模式，前后于注射對比劑30s、55s后進行動、靜脈期掃描。掃描參數：高、低能量(140～40kVp)瞬時(0.5ms)切換管電壓，自動設置管電流，旋轉時間0.6s/r，層厚5mm，層間距5mm，螺距0.984∶1。
1.3圖像分析由2名具有11年以上工作經驗的影像科醫師采用ADW4.6工作站中的GSIViewer軟件，于不同層面70keV單能量薄層重建圖上病灶密度均勻處勾畫相同大小的ROI，盡量避開壞死、鈣化及血管;測量40～100keV、間隔10keV圖像中病灶的單能量CT值、碘濃度(iodineconcentrations，IC)和水濃度(waterconcentrations，WC)，以及同層面降主動脈碘濃度(IC降主動脈)、水濃度(WC降主動脈)及有效原子序數。計算標準化碘濃度(normalizediodineconcentrations，NIC)、標準化水濃度(normalizedwaterconcentrations，NWC)及能譜曲線斜率，NIC=IC/IC降主動脈，NWC=WC/WC降主動脈，能譜曲線斜率=(|CT40keV-CT100keV|)/(100-40)。對以上參數均測量3次，取平均值作為結果。見圖1～3。
1.4統計學分析采用SPSS22.0統計分析軟件。以x-±s表示滿足正態分布且方差齊的計量資料，采用單因素方差分析比較組間各參數差異;以中位數(上下四分位數)表示不滿足正態分布或方差不齊的計量資料，采用Kruskal-WallisH秩和檢驗比較組間各參數差異。繪制受試者工作特征(receiveroperatorcharacteristiccurve，ROC)曲線，計算曲線下面積(areaunderthecurve，AUC)，分析差異有統計學意義的參數預測肺癌病理分型的效能;采用二分類Logistic回歸模型分析動、靜脈期NIC、40keV單能量CT值與能譜曲線斜率聯合診斷肺癌的效能，AUC<0.7為診斷效能較低，0.7～0.9為中等，>0.9為較高。P<0.05為差異有統計學意義。
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2結果
2.1能譜CT參數動脈期3組間病灶40keV單能量CT值、IC、NIC及能譜曲線斜率差異均有統計學意義(P均<0.05);SCLC組病灶40keV單能量CT值、IC、NIC及能譜曲線斜率與腺癌組、鱗癌組差異均有統計學意義(P均<0.05);腺癌組與肺鱗癌組各參數差異均無統計學意義(P均>0.05)，見表1。靜脈期3組間40～100keV、間隔10keV單能量CT值、IC、NIC及能譜曲線斜率差異均有統計學意義(P均<0.05);SCLC組40～90keV、間隔10keV單能量CT值、IC、NIC及能譜曲線斜率與腺癌組、鱗癌組差異均有統計學意義(P均<0.05);腺癌組與鱗癌組各參數差異均無統計學意義(P均>0.05)，見表2。
2.2診斷效能根據以上結果將腺癌組和鱗癌組合并為非小細胞肺癌(non-smallcelllungcancer，NSCLC)組。根據上述差異具有統計學的參數預測SCLC與NSCLC的AUC均>0.7，具有中等診斷效能，見表3;以動、靜脈期NIC、40keV單能量CT值與能譜曲線斜率聯合預測SCLC與NSCLC的AUC分別為0.809和0.855，見圖4。
3討論
能譜CT多參數定量分析技術現已廣泛用于定性診斷多種病變[3-4]、追蹤病變來源[5]及預測腫瘤病理類型[6]等。既往研究[7-8]已關注能譜CT多參數定量診斷肺癌病理類型，但對于不同能譜參數對肺癌病理類型的診斷價值存在一定爭議，尚未形成統一認識。
本研究中，腺癌組與鱗癌組各能譜CT參數差異均無統計學意義;動、靜脈期SCLC組與腺癌組、鱗癌組40keV單能量CT值均存在明顯差異，且靜脈期差異隨能量值升高而減小，AUC亦逐漸降低，與既往報道[9]相符。能量值越低，組織間對比度越大，提示醫師在觀察病灶內部的細微結構時應選擇低能量水平圖像，但低能量會增加噪聲，且對患者體型具有依賴性。王貴生等[10]認為70keV可平衡對比度與噪聲而達到最佳信噪比，故本研究選擇70keV單能量薄層重建的碘基圖、水基圖觀察病灶;因100keV后各組能譜曲線基本重合，因此針對40～100keV能譜斜率進行分析。本研究發現動、靜脈期SCLC組與腺癌組、鱗癌組能譜斜率均存在明顯差異，且靜脈期40keV單能量CT值及能譜斜率判斷病理類型的AUC均>0.80，具有較高敏感度和特異度，提示定量分析上述參數對于鑒別診斷SCLC與NSCLC具有較高參考價值。
NIC是對病灶區域碘含量的校正結果[11]。本研究動、靜脈期SCLC組IC及NIC與腺癌組、鱗癌組差異均有統計學意義，且判斷肺癌病理類型的AUC均>0.70，敏感度和特異度較高;腺癌及鱗癌組NIC均高于SCLC，而腺癌與鱗癌組間NIC差異無統計學意義，提示NSCLC血供較SCLC更為豐富，而腺癌與鱗癌血供無明顯差異;靜脈期IC及NIC均高于動脈期，可能與肺癌的供血來自支氣管動脈，病灶內血管網紆曲、雜亂，對比劑在血管內流速較慢有關[12]。水為人體的主要成分。本研究各組NWC差異均無統計學意義，提示不同病理類型肺癌之間水含量無明顯差異。
本研究ROC曲線分析結果顯示，聯合40keV單能量CT值、NIC及能譜曲線斜率預測肺癌病理類型的診斷效能高于單一參數，提示臨床工作中應采用多參數聯合預測肺癌病理分型。
綜上所述，能譜CT多參數聯合定量預測原發性肺癌病理類型具有較高效能。本研究的主要不足在于未考慮腫瘤部位、大小及分期的影響，且SCLC組病例數相對較少，需進一步收集病例深入觀察。——論文作者：王永麗1，楊帆2，劉文亞1*
