CT 阈值分割法在肺内亚实性结节病理学 分类和浸润等级判定中的应用
CSTR:
作者:
作者单位:

(南方医院增城分院 广州市增城区中心医院,广东 广州 511340)

作者简介:

黄伟康,男,副主任医师,主要从事 CT、MRI 影像诊断工作。

通讯作者:

中图分类号:

R 734.2;R 445

基金项目:

广东省医学科学技术研究基金项目资助课题(C2019077)


Application of CT Threshold Segmentation Method in the Pathological Classifi cation and Infi ltration Grade Judgment of Ground Glass Nodules and Partial Solid Nodules in the Lung
Author:
Affiliation:

(Zengcheng Branch Of Nanfang Hospital,Southern Medical University,Guangzhou Guangdong 511340)

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    摘要:

    〔摘 要〕 目的:探讨 CT 阈值分割法在肺内磨玻璃结节和部分实性结节病理学分类和浸润等级判定中的应用价值。 方法:选取 2019 年 1 月至 2020 年 11 月南方医院增城分院计算机断层扫描(CT)影像科检查出的 90 例肺内亚实性结节 (SSN)患者,根据病理检查结果分为低浸润组 50 例和高浸润组 40 例,比较两组患者的 CT 扫描定量参数及其在浸润等级 中的独立预测因素,进而分析 CT 阈值分割法对 SSN 患者病理浸润等级判断的临床价值。结果:不同 CT 阈值下,阈值为 –250 HU 时,亚实性结节类型诊断效能最高。高浸润组肺窗实性一维长径(1D–SCLW)、肺窗实性二维长径(2D–SCLW)、 纵膈窗实性一维长径(1D–SCMW)、纵膈窗实性二维长径(2D–SCMW)、安全阈值(SCT)等 CT 扫描定量参数均显著 高于低浸润组,差异均具有统计学意义(P < 0.001)。对 CT 定量参数进行多因素回归分析发现,SCT 是亚实性肺结节病 理浸润的独立预测因素〔OR = 1.164,95 % CI(1.137,1.192)〕。结论:CT 阈值分割法可准确判断 SSN 类型,并进行定 量体积分析,SCT 是病理浸润等级的独立预测因素,且 SCT 越大,肺结节浸润程度越高。

    Abstract:

    〔Abstract〕 Objective To explore the application value of CT threshold segmentation in the pathological classifi cation and infi ltration grade determination of ground glass nodules and some solid nodules in the lung. Methods Select 90 patients with subsolid nodules in the lung detected by the CT imaging department of Zengcheng branch of Nanfang hospital from January 2019 to November 2020, and divide them into low-invasive group with 50 cases and high-invasive group with 40 cases according to the pathological examination results, and compare the two groups The quantitative parameters of CT scans and their independent predictors in the level of invasion were analyzed, and the clinical value of CT threshold segmentation in judging the level of pathological invasion in patients with subsolid nodules in the lung was analyzed. Results Under different CT thresholds, when the threshold is -250 HU, the diagnostic effi ciency of subsolid nodules is the highest. The quantitative parameters of CT scan such as 1D-SCLW, 2D-SCLW, 1D-SCMW, 2D-SCMW, SCT in the high-invasive group were signifi cantly higher than those in the lowinvasive group (P < 0.001). Multivariate regression analysis of CT quantitative parameters found that SCT was an independent predictor of pathological infiltration of subsolid pulmonary nodules [OR = 1.164, 95% CI (1.137, 1.192)]. Conclusion The CT threshold segmentation method can accurately determine the type of subsolid pulmonary nodules, and perform quantitative volume analysis to determine that subsolid volume is an independent predictor of pathological infi ltration grade, and the larger the subsolid volume, the higher the degree of lung nodule infi ltration It has high clinical application value for pathological judgment and prognostic evaluation of subsolid nodules.

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  • 收稿日期:2020-01-16
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