肺结节处理指南的解读和比较

国家癌症中心发布的2015年中国恶性肿瘤流行情况报告显示,我国的肺癌发病率居恶性肿瘤之首(57.26/10万),新发肺癌病例约78.7万例,5年生存率仅19.7%[1]。提高肺癌生存率的有效办法是二级预防,即早发现、早诊断、早治疗。筛查是早期发现肺癌的重要途径,给予精准的防治是提高肺癌患者生存率的关键。一项长达10年的大样本研究显示,年度胸部低剂量CT筛查可发现85%的Ⅰ期肺癌,其接受手术切除的患者10年生存率高达92%[2]。2011年美国国家癌症研究所对53454例肺癌高危人群的大规模随机对照研究结果显示,采用低剂量CT筛查可使肺癌的病死率下降20%(P=0.004)[3]。

肺结节MRI检查的研究进展和临床应用

因肺部质子密度低、T2信号衰减迅速、磁场不均匀等原因,肺部MRI的临床应用一直颇具挑战。随着扫描序列参数的优化、去伪影技术的提升、扫描仪和线圈的技术进步、平行成像技术的调整、对比剂的使用、后处理技术的发展、更高的图像对比度和SNR提供了更高的空间分辨力,MRI检查在胸部疾病患者的管理中开始发挥补充作用。国际肺癌筛查协会和之前基于CT的各种肺癌筛查的研究结果显示,在常规临床实践中对肺部结节的管理需求越来越大[1]。CT是目前肺部疾病的主要检测及诊断工具,但存在辐射暴露(尤其是年轻患者,后续反复的CT检查随访可能是不可取的)、高危人群长期随访引起的累积辐射损害、乳腺及甲状腺等敏感器官射线反复暴露可能诱发新的肿瘤、孕妇及碘对比剂过敏者不宜接受CT检查等[2]不足,因此,具有无辐射损害,可多序列、多参数成像等优点的MRI检查得到越来越多的关注。

食管神经鞘瘤影像表现与病理分析

目的:探讨食管神经鞘瘤的影像学特征并与病理进行对照,以提高对该病的诊断水平。方法:回顾性分析经手术病理证实的21例食管神经鞘瘤的临床、影像学与病理学资料。结果:21例患者中,肿瘤均为单发,17例位于食管胸部上段,3例位于胸部下段,1例位于胸部中段。21例患者均行术前上消化道钡餐,均表现为食管管腔充盈缺损,管壁光整,黏膜未见明显破坏。18例患者行术前CT检查:长径平均值为(60±19)mm,CT平扫病灶均显示边界清晰的低密度灶,增强后15例轻中度均匀强化,3例不均匀强化,其中2例出现明显囊变区;5例患者行MRI检查,平扫T1WI等低、T2WI高信号为主,增强后实性部分动态增强曲线呈平台型;2例患者行PET检查,均见病灶FDG浓聚,代谢增高。21例病理结果中,18例呈富细胞型、Antoni A区为主,3例Antoni A区、B区混杂分布。结论:食管神经鞘瘤具有一定的影像特征,CT及MRI增强上多为均匀强化,囊变少见,与富细胞型、Antoni A区为主的病理学表现吻合。

含空腔结构肺腺癌的CT特征与病理类型分析

目的:探究表现为含空腔结构肺腺癌的CT表现及病理类型分析。方法:共收集表现为含空腔结构肺腺癌52例,54枚,按CT特征分为如下几型。I型:肿瘤组织向腔外生长;II型:肿瘤组织向腔内生长,HI型:肿瘤组织环绕空腔生长;IV型:多房囊腔。分析病灶影像及病理类型特征。结果:含空腔结构肺腺癌病理亚型以乳头为主型最多(26枚,4&15%),HI型病灶最多见(27枚,50%),37枚病灶影响支气管。病灶具有分叶征(28枚,51.9%)、瘤肺界面清楚(46枚,85.2%)等传统肺腺癌的影像学恃征,各型病灶又具有各自特点。结论:含空腔结构肺腺癌病理类型以乳头样为主型,腔壁增厚或壁结节有助于诊断。

时间-空间标记反转脉冲非增强肝门静脉TRANCE与bFFE成像对比研究

目的:应用Time-SLIP技术结合3D TRANCE和3D Balanced FFE进行非增强肝门静脉成像,评估两种方法在肝门静脉成像中的各自优势。方法:22名健康志愿者进行Time-SLIP 3D TRANCE和Time-SLIP 3D Balanced FFE肝门静脉血管成像,测量血管信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR),并对图像质量进行主观评分。结果:Time SLIP 3D TRANCE和Time SLIP 3D Balanced FFE图像测量的脾静脉、肠系膜.上静脉、门静脉主于、肝内两个主要分支的信噪比(SNR)和对比噪声比(CNR)统计学上均有显著性差异(P<0.01)。Time-SLIP 3D TRANCE图像中肝内门静脉右主干显示4级分支计数优于Time-SLIP 3D Balanced FFE(P<0.05)。两种成像方法图像质量评分有统计学显薯差异(P<0.05)。结论:时间-空间标记反转脉冲3D TRANCE和3D Balanced FFE两种成像方法均可用于肝门静脉成像,3D TRANCE获得的图像质量优于3D Balanced FFE.

CT空间分辨率对影像组学模型鉴别肺磨玻璃结节浸润性效能的影响

目的:探讨超高分辨率计算机断层扫描(ultra high resolution computed tomography,UHRCT)靶扫描技术对肺磨玻璃结节(ground-glass nodule,GGN)浸润性鉴别的影像组学模型的效能影响。方法:回顾性分析1101例GGN患者的UHRCT资料。分别使用常规扫描数据和靶扫描数据建立logistic回归模型并比较二者效能。结果:基于常规扫描数据和基于靶扫描数据的影像组学模型的曲线下面积、正确率、敏感度和特异度分别为0.80 vs 0.83、78.7%vs 82.3%、81.6%vs 85.7%和60.7%vs 61.3%,其中基于靶扫描CT数据的组学模型在预测GGN的浸润性方面明显优于常规扫描下的组学模型(DeLong检验,P=0.01)。结论:超高分辨率靶扫描CT可以提高组学模型鉴别GGN浸润性的效能。

基于深度学习的肺结节良恶性判别模型在靶扫描CT数据的效能验证

评估使用常规肺CT扫描数据训练的肺结节良恶性判别深度学习模型,在肺结节靶扫描CT图像上的良恶性分类效能.方法回顾性分析上海市胸科医院2016年1月至2018年12月间胸部CT扫描发现肺结节并行手术切除的患者923例,共搜集有病理检测报告且在常规扫描和靶扫描数据集上可对应的结节969个.使用基于常规扫描CT数据训练的深度学习良恶性分类模型,对于本研究中搜集的常规扫描和靶扫描数据集进行评测,评估指标包含两者的曲线下面积(AUC)、准确率、敏感度和特异度,并使用综合判别改善指数及Delong测试比较两者的性能差异.结果常规扫描数据集上的曲线下面积、准确率、敏感度和特异度分别为0.80、82.0%、86.0%和56.6%,靶扫描数据集上的曲线下面积、准确率、敏感度和特异度分别为0.84、85.0%、88.8%和60.5%.综合判别改善指数为0.056,差异有统计学意义(Z检验,P<0.05),且ROC曲线下面积差异有统计学意义(Delong检验,P=0.01).结论基于常规肺CT扫描数据训练的深度学习肺结节良恶性分类模型,在肺部靶扫描数据上可以取得更好的诊断效能.

基于治疗前增强CT图像纹理特征预测非小细胞肺癌免疫治疗疗效

目的探讨基于治疗前增强CT图像纹理特征预测非小细胞肺癌(NSCLC)免疫治疗疗效的可行性。方法回顾性分析2018年1—7月在上海市胸科医院接受二线单药免疫治疗的42例NSCLC患者51个病灶的治疗前增强CT图像资料。应用MaZda软件计算感兴趣区内病灶图像的纹理特征参数,分别采用Fisher系数法、交互信息法、分类错误概率联合平均相关系数法筛选10个纹理特征参数。根据首次免疫治疗疗效,将51个病灶分为无进展组(26个)和进展组(25个),比较两组间各纹理特征参数的差异。分别采用主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)和非线性判别分析(NDA)方法对靶病灶的免疫治疗效果进行分类,计算各分类方法的灵敏度、特异度、准确性,并采用受试者工作特征曲线分析比较各分类方法预测疗效的效能。结果在Fisher系数、相关信息法和分类错误概率联合平均相关系数法提取的3组纹理特征中,进展组的Perc.50%、Perc.90%、S(4,4)SumEntrp和S(5,5)SumEntrp均高于无进展组(均P<0.05)。以分类错误概率联合平均相关系数法提取的纹理特征进行NDA法分类预测NSCLC免疫治疗疗效的效能最佳(曲线下面积为0.802,95%CI为0.674~0.930),其预测疾病进展的灵敏度、特异度、准确性、阳性预测值和阴性预测值分别为72.0%、88.5%、80.4%、85.7%和76.7%。结论治疗前增强CT图像纹理特征可以用于预测NSCLC免疫治疗的疗效。