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基于能谱CT多参数成像术前预测胃癌淋巴结转移的价值

2024-12-11 84 上传者：管理员

摘要：目的探讨基于能谱CT多参数成像术前预测胃癌淋巴结转移的价值。方法回顾性分析经手术病理证实的89例胃癌患者的临床病理资料及能谱CT资料，其中男65例，女24例；年龄40～84岁。以病理结果为金标准分为淋巴结转移组（n=61）和非转移组（n=28）,测量并计算胃癌原发灶能谱CT定量参数。对临床病理特征及能谱参数进行单因素分析，将其中差异有统计学意义的相关影响因素纳入多因素Logistic回归分析，筛选出胃癌淋巴结转移的独立影响因素，构建联合预测模型，同时绘制列线图将预测模型进行可视化显示。采用受试者工作特征（ROC）曲线对预测模型进行诊断效能分析。结果单因素分析显示：肿瘤的分化程度（χ2=14.161、P=0.001）、T分期（χ2=18.310、P=0.000）、肿瘤厚径（t=3.542、P=0.001）、动脉期碘基值（t=2.590、P=0.011）、动脉期标准化碘基值（t=3.384、P=0.001）、静脉期碘基值（t=2.562、P=0.012）、静脉期标准化碘基值（t=2.900、P=0.005）是胃癌淋巴结转移的相关影响因素；多因素分析显示：肿瘤的分化程度、T分期和静脉期碘基值是胃癌淋巴结转移的独立影响因素（优势比分别为2.768、3.136、1.141,95%可信区间分别为1.018～7.529、1.582～6.219、1.028～1.267,P<0.05）。该联合预测模型ROC曲线分析的AUC为0.841,95%CI为（0.747,0.936）,敏感性0.836,特异性0.786。结论基于能谱CT多参数成像构建的预测模型在术前对胃癌淋巴结转移预测有较高价值，可作为术前评估患者的重要手段。

关键词：
GC
列线图
淋巴结
胃癌
能谱CT成像
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在《Global Cancer Statistics 2020》报告中，胃癌(gastric cancer, GC)发病率排名第五，死亡率排名第四[1]。我国胃癌发病率在所有癌症中排名第四，死亡率高居第三[2],高于全球水平。淋巴结转移(lymph node metastasis, LNM)为胃癌重要转移途径之一[3],与手术方式及预后密切相关，因此，术前评估淋巴结累及情况对胃癌患者至关重要。然而，由于缺乏可靠的转移性淋巴结影像学标准，术前影像学准确评估仍然是一个挑战。美国国立综合癌症网络(NCCN)胃癌临床实践指南将CT作为胃癌术前评估的常用无创性检查[4],CT可以观察胃癌原发灶范围及周围淋巴结大小、形状及强化特点，但对淋巴结的定性价值有限。能谱CT成像利用物质分离技术和单能量成像，可以对病变组织进行多参数定量分析，使CT成像从宏观形态学进入微观定量研究领域[5]。能谱CT已被应用在肿瘤诊断和淋巴结分期等方面[6-8],然而能谱CT在胃癌淋巴结转移的诊断价值尚未得到充分研究。本研究目的在于探讨能谱CT多参数成像术前预测胃癌淋巴结转移的价值。

1、资料与方法

1.1 一般资料

回顾性分析2020-10—2023-02月就诊于蚌埠医科大学第一附属医院经手术病理证实的89例胃癌患者的临床病理资料及能谱CT资料，其中男65例，女24例；年龄40～84岁，平均(63.83±10.26)岁。以病理结果为金标准进行分组，其中淋巴结转移组(LNM+)61例、非转移组(LNM-)28例。纳入标准：①患者均行胃切除术及淋巴结清扫术，且有完整术后病理资料；②术前1周均行能谱CT双期增强检查，并有完整、清晰的影像图像；③术前未进行放、化疗。排除标准：①临床病理资料或CT检查资料不完整；②图像质量差无法完成有效图像分割；③胃充盈不佳；④合并有其他胃部疾病。

本研究经医院伦理学委员会审核同意。

1.2 检查方法

检查前患者禁食约6～12 h, 扫描前15～30 min饮温水约800～1 000 mL,胃腔充分扩张、充盈。设备：美国GE Revolution 256排CT;扫描模式：能谱成像模式(gemstone spectral imaging, GSI)。患者取仰卧位，对其进行呼吸屏气训练。行能谱CT平扫及双期增强扫描，扫描参数：80 kVp和140 kVp高低管电压0.5 ms瞬时切换，管电流根据患者体质量指数(BMI)选择不同模式(275～640) mA,扫描层厚5 mm, 层间距5 mm, 视野(FOV)36 cm×36 cm, 扫描上界膈顶部水平、下界耻骨联合上缘水平。增强扫描使用高压注射器经肘静脉注入碘克沙醇对比剂，流速3.0～3.5 mL·s-1,剂量1.5 mg·kg-1,于腹主动脉起始水平采用对比剂智能追踪技术监测，当监测阈值到达120 HU后5.9 s开始动脉期扫描，动脉期结束30 s后静脉期扫描。获得平扫及双期增强扫描所有40～140 keV层厚为1.25 mm的图像数据包datafile。

1.3 数据分析与图像处理

将重建的CT图像数据包传输至GE后处理工作站ADW4.7,利用GSI Viewer分析软件重建单能量图像(40、70和100 keV)、有效原子序数(effective atomic number, Zeff)图像及碘基图像，在显示肿瘤横断面最大层面及其上下两个层面连续绘制感兴趣区(region of interest, ROI)并取三者平均值，避开肿瘤边缘、血管及囊变坏死区，保证每次ROI的位置和大小基本一致。测量肿瘤厚径，即垂直于肿瘤最大层面上长轴的最大短径；测量肿瘤平扫Zeff; 分别测量上述单能量图像中肿瘤的CT值，计算能谱曲线斜率(slope of spectral hounsfield unit curve,λHU),λ=(CT40keV-CT100keV)/60;测量动、静脉期肿瘤的碘浓度(iodine concentration, IC),记录动脉期碘基值(iodine concentration at arterial phase, ICAP)、静脉期碘基值(iodine concentration at venous phase, ICVP),并测量同层面腹主动脉的IC,将动、静脉期肿瘤IC与同层腹主动脉IC比值作为标准化碘基值(normalised iodine concentration, nIC),可以得到肿瘤动、静脉期标准化碘基值(nICAP、nICVP)(图1～2)。上述测量均由2名高年资放射科医师独立观察与测量，取数值平均数为最终结果，诊断若有差异，采取商讨达成一致意见。

图1胃低分化腺癌伴淋巴结转移

图2胃中分化腺癌、无淋巴结转移

1.4 临床病理指标

包括患者年龄、性别、肿瘤部位、分化程度及T分期。肿瘤部位分为胃上区(贲门/胃底)、胃中区(胃体)、胃下区(胃窦部)以及两区及多区；分化程度是指肿瘤细胞分化的程度，反映肿瘤的恶性程度，分为高分化(G1)、中分化(G2)、低分化/未分化(G3);T分期代表肿瘤原发肿瘤的范围，分为T1:肿瘤侵犯固有层、黏膜肌层或下层，T2:肿瘤浸润至肌层或浆膜下层，T3:肿瘤浸润至浆膜层但未侵犯邻近脏器，T4:肿瘤侵犯至浆膜外结构。

1.5 统计学方法

采用SPSS 24.0分析数据，计量资料用

表示，符合正态分布的采用独立样本t检验，不符合的用秩和检验。计数采用χ2检验或秩和检验。多因素分析采用二元Logistic回归分析筛选出胃癌淋巴结转移的独立影响因素，构建联合预测模型；采用R语言绘制列线图将模型可视化。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线对预测模型的诊断效能进行分析。以淋巴结转移状态为金标准。P<0.05为差异有统计学意义。

2、结果

2.1 胃癌淋巴结转移情况

本研究共入组89例胃癌患者，其中淋巴结转移61例，未转移28例。

2.2 胃癌淋巴结转移影响因素分析

单因素分析显示：肿瘤的分化程度、T分期、厚径、ICAP、ICVP、nICAP、nICVP是胃癌淋巴结转移的影响因素(P<0.05);年龄、性别、肿瘤部位、有效原子序数、动静脉期各CT值、λA和λV不是胃癌淋巴结转移的影响因素(P>0.05)(表1)。

多因素分析显示：把单因素分析中差异有统计学意义的相关影响因素纳入多因素二元Logistic回归分析。结果显示，肿瘤的分化程度、T分期和ICVP是胃癌淋巴结转移的独立影响因素(表2)。

表1影响89例胃癌淋巴结转移的单因素分析

表2影响89例胃癌淋巴结转移的多因素分析

2.3 构建预测模型

将上述临床特征及能谱参数的独立影响因素建立术前胃癌淋巴结转移的联合预测模型，并绘制列线图将预测模型可视化(图3)。采用ROC曲线进行诊断效能分析，该模型的ROC曲线下面积(AUC)为0.841,95%CI为(0.747,0.936),以0.624为最佳诊断阈值，诊断敏感性0.836、特异性0.786(图4)。

图3胃癌淋巴结转移联合预测模型列线图(A)、校准曲线(B)

图4胃癌淋巴结转移联合预测模型ROC曲线

3、讨论

胃癌淋巴结转移是影响预后的重要因素，柳麒等[9]研究表明，胃癌患者发生淋巴管转移预后较差，病死率提高，同时也增加了预期治疗难度。因此，淋巴结转移状态的精准定性评估对胃癌治疗方案的选择、疗效评价、预后有重要的意义。目前，CT仍是胃癌术前主要检查方法，其判定淋巴结性质主要是依据淋巴结的形态、大小、数量及强化特征，但不能做到准确预测淋巴结是否转移，CT诊断胃癌淋巴结转移尚无统一标准[10-11],而且CT检查容易漏掉部分较小的转移淋巴结，这也是预测胃癌淋巴结转移的难点。

近年来，随着能谱CT的不断发展，能谱参数中碘基值在预测淋巴结转移中体现出一定价值。能谱CT成像基于双能量瞬时切换技术，获得不同物质的多个单能量keV图像，同时获得组织在不同能量下的基物质图像、有效原子序数及能谱衰减曲线，对病灶进行多参数定量分析[12-13],从而更全面、精准地对病灶进行评估。胃癌淋巴结转移机制的因素较多，其中原发灶的生物学特征尤为重要[14-15]。故本研究将胃癌原发灶的能谱CT参数纳入胃癌淋巴结转移分析，结合临床病理特征，构建胃癌淋巴结转移的预测模型。本研究结果显示：肿瘤的分化程度、T分期和肿瘤厚径是胃癌淋巴结转移的影响因素，与既往研究一致[16-17]。低分化的胃癌恶性程度高于中、高分化，多呈浸润性生长，侵袭能力强，侵犯淋巴管的风险更高，故发生淋巴结转移几率更大。T分期级别越高、肿瘤厚径越大，胃癌浸润程度越深，淋巴结转移风险程度越高，可能因胃壁浆膜层有丰富的淋巴结管道。Li等[18]研究指出，T4期胃癌患者更加容易发生淋巴结转移；马轶等[19]发现胃癌厚径与淋巴转移风险程度密切相关，且厚径越大，N分期越大。本研究结果表明，年龄、性别和肿瘤部位组间差异无统计学意义，与以往研究[20-21]一致。多因素二元Logistic回归分析显示，胃癌分化程度、T分期是胃癌淋巴结转移的独立影响因素，表明肿瘤恶性程度越高、浸润程度越深，提示发生淋巴结转移机会越大。本研究结果显示，ICAP、ICVP、nICAP、nICVP是影响胃癌淋巴结转移的相关影响因素，与Li等[18]研究结果一致。单能量图像(40 keV、70 keV和100 keV)中动、静脉期CT值，平扫期有效原子序数和能谱曲线斜率在淋巴结转移组和非转移组之间差异无统计学意义，与赵德雷[22]等研究一致。基物质图像利用物质分离技术，将碘和水作为标准基物质对，碘又是CT造影剂的主要成分，故能谱CT中IC值能够定量反映组织内碘的摄取和分布差异，与CT值相比较，更能反映肿瘤组织血流灌注情况。有研究[23-24]指出，IC值与肿瘤的血管内皮生长因子和微血管密度有关，病灶在动静脉中持续强化代表组织血流丰富，提示肿瘤血管生长活跃、侵袭性强。多因素二元Logistic回归分析结果显示，ICVP是胃癌淋巴结转移的独立影响因素，表明肿瘤的IC值越高，提示发生淋巴结转移机会越大，与上述研究一致。多项研究[25-27]表明，与IC值相比，nIC值在反映肿瘤的毛细血管密度和血供方面更具信服力，nIC值可减少技术原因和患者个体循环变化带来的影响，有助于重建相对均匀的碘摄取图像，对淋巴结转移有较高预测价值。故本研究纳入nIC进行分析，单因素分析结果显示动、静脉期nIC是影响胃癌淋巴结转移的相关影响因素，但多因素二元Logistic回归分析结果显示nIC值不是胃癌淋巴结转移的独立影响因素，与王睿等[16]研究不一致，可能因动、静脉期图像中主动脉CT值较高，且样本量不大，从而在CT值转化为IC值理论计算中的阈值设定失准产生了误差，因此nIC值对胃癌淋巴结转移的预测价值还需加大样本量进一步进行研究。

综上，基于能谱CT多参数成像结合临床特征构建的术前预测模型，对淋巴结转移有较高的诊断准确性，可作为患者术前评估的重要手段。但本研究为回顾性分析且样本量较小，可能会对结果带来选择偏倚的影响，存在一定局限性，需增加样本继续研究。

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