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在我国, 肺癌的发病率和致死率均居恶性肿瘤之首, 目前治疗非小细胞肺癌最有效的手段仍是以手术为主的综合治疗[1]; 淋巴结转移是非小细胞肺癌转移的最主要途径, 也是影响手术根治性及预后的主要因素[2-3]。因此, 术前对肺癌的准确分期会直接影响患者的预后及治疗效果。本研究主要探讨PET-CT以及PET-CT结合肺部容积式计算机辅助诊断(lung volume computed assisted reading, Lung VCAR)软件对肺门区淋巴结的诊断效能。
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选取于我中心行全身18F-FDG PET-CT检查发现肺内病灶, 并行病灶根治性手术及纵隔系统淋巴结清扫的患者49例, 其中, 男性33例、女性16例, 年龄34~85岁, 平均(62.7±13.0)岁; 恶性肿瘤47例, 包括腺癌26例、鳞癌14例、细支气管肺泡癌3例、肉瘤样癌3例、腺鳞癌1例; 良性病变2例, 病理证实均为慢性肉芽肿性炎。
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PET-CT仪采用美国通用电器医疗仪器公司生产的PET-CT一体机。18F-FDG由美国GE公司的Minitrace回旋加速器和化学合成系统自动合成, 放化纯度＞95%。
所有患者在行18F-FDG PET-CT检查前均禁食4~6 h, 显像前控制血糖浓度在正常范围内(＜7 mmol/L)。患者在安静状态下通过肘静脉注入显像剂, 注射剂量为5.55~7.40 MBq/kg。注射显像剂后患者需静卧40~60 min, 并于扫描前排尽尿液, 以限制尿液辐射剂量对肾集合系统及膀胱的影响。患者先行全身(自颅骨顶部至股骨上段)螺旋CT扫描, 随后行PET扫描, 一般采集6~7个床位, 每个床位采集2.5 min。图像重建采用有序子集最大期望值法(ordered subsets expectation maximization, OSEM), 利用CT投射扫描数据对PET图像进行衰减校正。应用Xeleris工作站进行图像融合, 同时获得横断、矢状和冠状面的PET、CT及两者的融合图像; 应用AW4.5工作站, 采用由GE公司开发的Lung VCAR软件对肺门区血管及肺内病灶进行三维重建。
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49例患者均在行PET-CT后的一周内行病灶根治性手术及系统淋巴结清扫, 手术医师按照国际肺癌淋巴结分期标准[4], 将术中所切除的各组淋巴结编号、记录后送病理检查; 由两位PET-CT医师在不知病理结果的情况下, 分别根据PET-CT图像以及PET-CT结合Lung VCAR软件的图像, 按照同样的国际肺癌淋巴结分期标准, 对49例患者的肺门区淋巴结(包括肺门淋巴结、叶间淋巴结、叶淋巴结、段间淋巴结、亚段淋巴结)分别进行诊断、测量及记录, 在纵隔窗测量肺门区淋巴结最大横断面上的短径、CT值, 在PET图像上测量肺门区淋巴结的最大标准化摄取值(maximum of standardized uptake value, SUVmax); 应用视觉分析法在纵隔窗上分析肺门区淋巴结与肺门区血管两者之间的密度差异, 把密度高于同层血管密度的淋巴结诊断为良性淋巴结, 把密度等于或略低于同层血管密度的淋巴结诊断为恶性淋巴结; 由第3位PET-CT医师负责追踪患者的手术病理并详细记录各组淋巴结情况; 将病理结果与两位医师各自的图像分析结果进行对比分析。将短径≥1 cm的淋巴结诊断为恶性淋巴结, 将短径＜1 cm的淋巴结诊断为良性淋巴结; 将SUVmax≥2.5的淋巴结诊断为恶性淋巴结, 将SUVmax＜2.5的淋巴结诊断为良性淋巴结。
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应用SPSS16.0统计学软件对数据进行分析, 应用t检验、卡方检验对所得的结果进行统计学分析, P＜0.05为差异有统计学意义。
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PET-CT分析共发现肺门区淋巴结103个(其中, 肺门淋巴结25个、叶间淋巴结27个、叶淋巴结50个、段间淋巴结1个), 病理结果为良性淋巴结86个、恶性淋巴结17个。
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86个良性淋巴结的CT值范围为29~333 HU, 平均CT值为(63.62±24.59) HU, 17个恶性淋巴结的CT值范围为27~63 HU, 平均CT值为(42.12±12.82) HU, t检验表明良、恶性淋巴结的CT值之间差异无统计学意义(t=-1.40, P＞0.05)。
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根据淋巴结与同层血管视觉上的密度差异, 将淋巴结分为两类, 即淋巴结密度高于同层血管密度和淋巴结密度等于或略低于同层血管密度, 与病理结果对照分析见表 1。
视觉分析 个数 病理结果 χ2值 P值 恶性 良性 高于同层血管密度的淋巴结 44 0 44 30.37 ＜0.05 等于或略低于同层血管密度的淋巴结 59 17 42 表 1 肺门区淋巴结密度的视觉分析结果与病理结果的比较
卡方检验表明, 视觉分析法对肺门区淋巴结良、恶性诊断之间的差异具有统计学意义。根据表 1计算得出, 视觉分析法对肺门区淋巴结良、恶性诊断的灵敏度、特异度和准确率分别为100%、51.16%和59.22%。
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以淋巴结短径1 cm为界限, 将103个淋巴结分为两类, 即一类为淋巴结短径≥1 cm, 一类为淋巴结短径＜1 cm; 以淋巴结SUVmax=2.5为诊断恶性肿瘤的阈值, 将103个淋巴结分为两类, 即一类为淋巴结SUVmax≥2.5, 一类为淋巴结SUVmax＜2.5, 与病理结果对照分析见表 2。
PET-CT图像分析 个数 病理结果 χ2值 P值 恶性 良性 淋巴结短径≥1 cm 38 13 25 27.40 ＜0.05 淋巴结短径＜1 cm 65 4 61 SUVmax≥2.5 69 17 52 20.06 ＜0.05 SUVmax＜2.5 34 0 34 注：表中，SUVmax为最大标准化摄取值。 表 2 淋巴结的短径、淋巴结SUVmax对肺门区淋巴结良、恶性判断的结果与病理结果的比较
表 2中分别对淋巴结短径和淋巴结SUVmax进行了χ2检验, 结果表明, 淋巴结短径和淋巴结SUVmax对肺门区淋巴结良、恶性诊断之间的差异具有统计学意义。
根据表 2计算得出, 淋巴结短径对淋巴结良、恶性诊断的灵敏度、特异度和准确率分别为76.47%、70.93%和71.84%;SUVmax对淋巴结良、恶性诊断的灵敏度、特异度和准确率分别为100%、39.53%、和49.51%。
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将淋巴结短径、淋巴结密度的视觉分析法以及淋巴结的SUVmax这3个条件综合起来对肺门区淋巴结的良、恶性进行诊断, 具体结果见表 3。
条件 个数 1 短径≥1cm 38 2 短径＜1cm 65 3 密度高于同层血管密度 44 4 密度等于或低于同层血管密度 59 5 SUVmax≥2.5 69 6 SUVmax＜2.5 34 注：表中，SUVmax为最大标准化摄取值 表 3 103个肺门区淋巴结的短径、密度及SUVmax的统计结果
本研究将符合条件1、4、5的淋巴结诊断为恶性淋巴结(图 1); 将符合条件2、6或同时符合1和3的淋巴结诊断为良性淋巴结(图 2、3)。根据以上条件对103个肺门区淋巴结进行诊断, 并将诊断结果与病理结果对比分析详见表 4。
PET-CT诊断结果 个数 病理结果 恶性 良性 良性淋巴结 82 4 78 恶性淋巴结 21 13 8 表 4 PET-CT综合淋巴结视觉分析法、淋巴结短径和淋巴结最大标准化摄取值3种诊断标准对肺门区淋巴结的诊断结果
综合以上各种诊断标准, 依据上表计算得出, PET-CT对肺门区淋巴结诊断的灵敏度、特异度和准确度分别为76.5%、90.7%和88.3%;与单纯应用密度视觉分析法、单独依靠淋巴结短径和仅通过PET上测得的淋巴结SUVmax对肺门区淋巴结诊断的效能进行卡方检验, 结果见表 5。
灵敏度 特异度 准确率 单纯应用密度视觉分析法 100.00 51.16 59.22 单独依靠淋巴结短径 76.47 70.93 71.84 仅通过淋巴结SUVmax 100.00 39.53 49.51 以上3种指标的综合分析 76.50 90.70 88.30 χ2值 18.13 112.25 15.27 P值 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 注：表中，SUVmax为最大标准化摄取值。 表 5 单纯应用密度视觉分析法、单独依靠淋巴结短径、仅通过淋巴结SUVmax和3种指标综合分析的诊断效能比较（%）
各种方法之间诊断的灵敏度、特异度和准确率均存在显著差异。
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通过Lung VCAR软件对肺门区血管进行重建, 以区分肺门区血管与肺门区淋巴结。在PET-CT发现的103个肺门区淋巴结中, 有4个经Lung VCAR软件的重新分析发现并不是肺门区淋巴结, 对这4个病灶进行详细分析结果见表 6。
PET-CT诊断 个数 PET-CT结合Lung VCAR软件分析结果 恶性淋巴结 1 肺门增大，肺门区血管浓聚 良性淋巴结 2 肺门区血管浓聚 1 支气管软骨 注：表中，Lung VCAR为肺部容积式计算机辅助诊断。 表 6 Lung VCAR软件对PET-CT辨别错误的4个病灶的分析结果
由上表可见, 对于PET-CT, 肺门区血管的浓聚是影响肺门区淋巴结辨别的主要原因(图 4), 肺门处的血管断面呈局灶状放射性浓聚, 边界较清晰, 横断面与肺门区淋巴结影像类似。
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非小细胞肺癌是我国发病率和致死率最高的恶性肿瘤, 目前临床对非小细胞肺癌最有效的治疗手段仍是以手术为主的综合治疗, 如何在术前对肺癌进行准确的分期一直是国内外专家关注的焦点。国内外大量研究认为, 肺癌的胸内淋巴结引流途径通常是按一定的规律, 即由近及远、由下向上, 经肺门向纵隔引流, 与其发生部位及严重程度无关, 多数肺癌患者按此顺序出现转移, 但也有部分呈跳跃式转移[5-8], 因此, 对于肺门区淋巴结的准确诊断是非小细胞肺癌临床研究的关键。目前对肺癌淋巴结的术前诊断主要依靠CT, 但CT对于肺门区淋巴结诊断的准确率存在一定的困难, 原因在于肺门区淋巴结与肺门区血管关系密切, 且在CT上均呈软组织密度, 分辨存在一定困难; PET-CT检查是目前最先进的一种影像学检查手段, 其在肺癌诊断上的优势已获得了广泛的认可[9-15], 故本研究对非小细胞肺癌肺门区淋巴结的PET-CT诊断进行了详细分析。
对肺门区淋巴结的PET-CT诊断的主要问题是良、恶性淋巴结的鉴别以及肺门区淋巴结与肺门区血管的区分, 肺门区血管较多, 血管和淋巴结的密度多为软组织密度, 软组织的CT值范围一般为20~70 HU[16]。本研究统计学分析表明, 良、恶性淋巴结CT值之间差异无统计学意义, 无法通过淋巴结的CT值对淋巴结的良、恶性进行诊断; 但本研究的密度视觉分析法对肺门区淋巴结的良、恶性鉴别有重要意义, 即淋巴结密度高于同层血管密度的淋巴结是良性淋巴结的可能性大, 反之为恶性。PET上淋巴结出现异常放射性浓聚, 并非都是淋巴结转移, 有相当一部分假阳性淋巴结可能与肿瘤部位伴发感染、引流淋巴结反应性增大、年龄较长的老年人常见的亚临床感染所诱发的淋巴结反应有关[17-18], 因此, 如何准确地区分良性淋巴结与转移性淋巴结是提高PET-CT诊断效能的关键, 本研究对手术病理证实的103个肺门区淋巴结进行了详细的统计学分析, 结果为：通过PET上测得的淋巴结SUVmax对淋巴结良、恶性诊断的灵敏度最高, 但特异度和准确率较低; 应用密度视觉分析法进行诊断的特异度最高, 但灵敏度和准确率不高; 依靠淋巴结短径进行诊断的灵敏度、特异度和准确率均在70%左右; 将以上3个条件综合起来诊断肺门区淋巴结转移的准确率得到了明显提高, 即淋巴结短径≥1 cm、淋巴结视觉分析等于或略低于同层血管密度、淋巴结SUVmax≥2.5的淋巴结为恶性淋巴结的可能性很大。目前国内外大量研究都主要集中在纵隔淋巴结, 对肺门区淋巴结单独进行详细分析的报道较少[19-25]。
为了区分肺门区淋巴结与肺门区血管, 我们将PET-CT与Lung VCAR软件相互结合, 即通过Lung VCAR软件对肺门区血管进行重建。PET-CT发现肺门区淋巴结103个, 将患者的PET-CT图像应用Lung VCAR软件重新诊断发现肺门区淋巴结99个, 有4个病灶在PET-CT中认为是肺门区淋巴结, 经Lung VCAR软件重新分析后发现这4个病灶并不是肺门区淋巴结, 其中3个病灶是肺门区血管浓聚, 1个是支气管软骨, 可见对于单纯PET-CT, 影响肺门区淋巴结辨别的主要原因是肺门区血管的浓聚, 目前关于肺门区血管浓聚的相关文献较少, 仅党亚萍等[26]对5例有肺门区血管浓聚的患者进行了分析, 由于涉及例数较少, 显像原因尚难以明确, 有待进一步的研究。
PET-CT及PET-CT结合Lung VCAR软件对非小细胞肺癌肺门区淋巴结的诊断分析
Value of PET-CT and PET-CT combined with Lung VCAR software in the diagnosis of hilar area lymph nodes of non-small cell lung cancer
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摘要:
目的 探讨PET-CT以及PET-CT结合肺部容积式计算机辅助诊断(Lung VCAR)软件对肺门区淋巴结的诊断效能。 方法 49例术前行全身18F-FDG PET-CT检查高度怀疑非小细胞肺癌, 并行病灶根治性手术及系统淋巴结清扫的患者资料纳入本研究, 由两名PET-CT医师在不知病理结果的前提下, 对肺门区淋巴结的PET-CT图像以及PET-CT结合Lung VCAR软件得到的图像进行分析, 然后再与病理结果进行对照。 结果 良、恶性淋巴结的CT值之间的差异无统计学意义(t=-1.40, P＞0.05), 但良、恶性淋巴结的密度视觉分析、淋巴结短径和淋巴结最大标准化摄取值(SUVmax)对肺门区淋巴结良、恶性的判断之间的差异具有统计学意义(χ2=30.37、27.40、20.06, P均＜0.05);以CT上淋巴结短径≥1 cm、淋巴结密度等于或略低于同层血管密度和PET上淋巴结SUVmax≥2.5为判断标准, PET-CT对肺门区淋巴结诊断的灵敏度、特异度和准确率分别为76.5%、90.7%和88.3%, 准确率明显高于单独的CT和单独的PET(χ2=15.27, P＜0.05);结合Lung VCAR软件发现, PET-CT诊断出的103个肺门区淋巴结中, 有4个不是肺门区淋巴结(3个为肺门区血管浓聚, 1个为支气管软骨)。 结论 采用淋巴结视觉密度分析结合淋巴结直径和SUVmax的PET-CT分析方法, 诊断非小细胞肺癌肺门区淋巴结的准确率较高; 肺门区血管的浓聚是影响肺门区淋巴结辨别的主要原因, 而Lung VCAR软件有助于诊断。 -
关键词:
- 癌, 非小细胞肺 /
- 肺门淋巴结 /
- 正电子发射断层显像术 /
- 体层摄影术, X线计算机 /
- Lung VCAR软件
Abstract:Objective To explore the diagnostic value of PET-CT and PET-CT combined with lung volume computed assisted reading(Lung VCAR)software in hilar area lymph nodes. Methods Preoperative whole body PET-CT imaging was performed in 49 patients who were highly suspicious of non-small cell lung cancer. PET-CT images of the hilar area lymph nodes and the PET-CT images of the hilar area lymph nodes from Lung VCAR software were evaluated by two experienced doctors, and then compared with the pathological diagnosis. Results There was no significant difference between the CT values of benign and malignant lymph nodes (t=-1.40, P > 0.05). But a significant difference was existed between the benign and malignant hilar lymph nodes with the density visual analysis, the lymph short diameter and the maximum of standardized uptake value(SUVmax)(χ2=30.37, 27.40, 20.06, all P < 0.05). The sensibility, specificity and accuracy of PET-CT in diagnosis of the hilar area lymph nodes were 76.5%、90.7%、88.3% respectively, and the accuracy of the diagnosis was significantly higher than that of CT and PET alone(χ2=15.27, P < 0.05) using the lymph short diameter≥1 cm of CT, the density of lymph node is equal to (slightly lower than) the same layer vascular density and the lymph node SUVmax≥2.5 of PET as the diagnostic criteria. One hundred and three hilar area lymph nodes were diagnosed by PET-CT and four nodes were not hilar lymph nodes proved by the Lung VCAR software (3 hilar vascular uptake, 1 bronchial cartilage). Conclusion The methods of PET-CT lymph visual density analysis plus lymph node diameter and SUVmax had a high diagnostic accuracy of non-small cell lung hilar lymph. For the PET-CT, the pulmonary vascular uptake was the main cause affecting the discrimination of hilar lymph nodes, while Lung VCAR software was helpful to diagnosis. -
表 1 肺门区淋巴结密度的视觉分析结果与病理结果的比较
视觉分析 个数 病理结果 χ2值 P值 恶性 良性 高于同层血管密度的淋巴结 44 0 44 30.37 ＜0.05 等于或略低于同层血管密度的淋巴结 59 17 42 
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表 2 淋巴结的短径、淋巴结SUVmax对肺门区淋巴结良、恶性判断的结果与病理结果的比较
PET-CT图像分析 个数 病理结果 χ2值 P值 恶性 良性 淋巴结短径≥1 cm 38 13 25 27.40 ＜0.05 淋巴结短径＜1 cm 65 4 61 SUVmax≥2.5 69 17 52 20.06 ＜0.05 SUVmax＜2.5 34 0 34 注：表中，SUVmax为最大标准化摄取值。
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表 3 103个肺门区淋巴结的短径、密度及SUVmax的统计结果
条件 个数 1 短径≥1cm 38 2 短径＜1cm 65 3 密度高于同层血管密度 44 4 密度等于或低于同层血管密度 59 5 SUVmax≥2.5 69 6 SUVmax＜2.5 34 注：表中，SUVmax为最大标准化摄取值
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表 4 PET-CT综合淋巴结视觉分析法、淋巴结短径和淋巴结最大标准化摄取值3种诊断标准对肺门区淋巴结的诊断结果
PET-CT诊断结果 个数 病理结果 恶性 良性 良性淋巴结 82 4 78 恶性淋巴结 21 13 8
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表 5 单纯应用密度视觉分析法、单独依靠淋巴结短径、仅通过淋巴结SUVmax和3种指标综合分析的诊断效能比较（%）
灵敏度 特异度 准确率 单纯应用密度视觉分析法 100.00 51.16 59.22 单独依靠淋巴结短径 76.47 70.93 71.84 仅通过淋巴结SUVmax 100.00 39.53 49.51 以上3种指标的综合分析 76.50 90.70 88.30 χ2值 18.13 112.25 15.27 P值 ＜0.05 ＜0.05 ＜0.05 注：表中，SUVmax为最大标准化摄取值。
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表 6 Lung VCAR软件对PET-CT辨别错误的4个病灶的分析结果
PET-CT诊断 个数 PET-CT结合Lung VCAR软件分析结果 恶性淋巴结 1 肺门增大，肺门区血管浓聚 良性淋巴结 2 肺门区血管浓聚 1 支气管软骨 注：表中，Lung VCAR为肺部容积式计算机辅助诊断。
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