首页 > 论文范文 > 医药卫生论文 > 影像检验论文 > 螺旋CT论文 > 肺结节患者CT征象分析及肺部影像报告和数据系统分级的诊断价值

肺结节患者CT征象分析及肺部影像报告和数据系统分级的诊断价值

2025-09-02 41 上传者：管理员

摘要：目的分析肺结节患者CT征象及肺部影像报告和数据系统分级的诊断价值。方法对河南省直第三人民医院2022年1月至2023年12月收治的150例肺结节患者进行回顾性分析，所有患者均接受螺旋CT扫描检查。将肺部影像报告和数据系统分级结果与病理检查结果进行对比，将不同CT征象在良恶性肺结节中的差异进行对比，对比肺部影像报告和数据系统（Lung-RADS）分级结果、CT征象诊断及2种方法联合诊断良恶性肺结节的价值。结果病理学检查结果示良、恶性的例数分别为25、125例，肺部影像报告和数据系统分级标准显示，2级、3级、4A、4B级的例数分别为30、6、48、66例；良恶性肺结节在各项CT征象对比中，差异有统计学意义（χ2=6.58、28.31、6.61、7.15，均P<0.05）；肺部影像报告和数据系统分级诊断恶性120例，良性30例，灵敏度为94.2%，特异度为60.0%;CT征象诊断恶性114例，良性37例，灵敏度为93.0%，特异度为47.2%;2种方法联合诊断得出恶性123例，良性27例，灵敏度为94.3%，特异度为66.7%，经对比，2种方法联合诊断的灵敏度、特异度均相较于单项诊断升高。结论在对肺结节良恶性的诊断中，CT征象与肺部影像报告和数据系统分级2种方法均有一定的临床价值，联合应用上述方法可提升诊断灵敏度、特异度及准确度，临床价值较高。

关键词：
恶性结节
肺结节
肺部影像报告和数据系统
良性结节
计算机断层扫描
加入收藏

根据结节的性质，临床可以分为良性结节和恶性结节。良性结节可能由炎症、感染、结核、真菌感染或其他非肿瘤性原因引起，恶性结节通常是肺癌或其他恶性肿瘤的表现［1-2］。大多数孤立性肺结节没有明显的临床症状，在一些情况下，可能会出现咳嗽、咳痰、胸痛等症状，并发症如肺不张或肺炎，可能会出现呼吸困难、发热、咳痰等。常用的检查方法包括胸部X线片、肺CT、支气管镜检查、心电图和心脏彩色超声心动图，根据结节的大小、形状、边缘、内部结构等特点，结合患者的病史和其他检查结果，医生可以对结节的性质进行评估［3］。目前临床常用的肺部影像报告和数据系统分级为肺癌CT筛查的重要标准，其用于指导肺结节的评估和管理，帮助医生作出更准确的临床决策。但有研究指出，肺部影像报告和数据系统（Lung-RADS）分级标准对于影像学征象的纳入标准较为模糊导致其分级证据不够充分［4］。随着CT近年来在临床上被普遍应用，其可对肺结节的形态、位置、大小等进行观察，从而使得肺结节的检出率也随之提升，但对于肺结节CT征象进行良恶性诊断的可靠性仍存在着不确定性［5］。本研究的创新性在于分析了肺结节患者CT征象联合肺部影像报告和数据系统分级的诊断价值，内容如下。

1、资料与方法

1．1一般资料

本研究中共纳入150例肺结节患者进行回顾性分析，选取时间为2022年1月至2023年12月，所有患者均来源于河南省直第三人民医院，所有患者中男性87例，女性63例；年龄28~76岁，平均（57±21）岁。纳入标准：与《中国肺部结节分类、诊断与治疗指南（2016年版）》［6］中的相关诊断标准符合者，且经CT诊断为肺结节，大小在30mm以下的患者；均为单发病灶者；未见胸腔积液、淋巴结肿大者等。排除标准：存在精神疾病无法配合完成研究者；患有重大脏器功能障碍者；临床资料不全者等。研究经院内医学伦理委员会审核并通过（伦理批号：L2024030015）。患者签署知情同意书。

1．2研究方法

1．2．1检查方法：

所有患者均接受螺旋CT扫描检查，采用西门子64排128层的螺旋CT机，型号：SOMATOMDefinitionAS，对患者肺尖处至双肺后肋膈角进行扫描，患者仰卧，设置扫描层厚、间距等参数，并控制扫描时间，扫描完成后将获取的数据传输至工作站内并进行多平面重建（MPR）重建，由2名经验丰富的影像科医生评定。

1．2．2评定标准：

不同CT征象在良恶性之间是否有差异，在存在差异的CT征象中，其中恶性组大于良性组计1分/个，反之则计-1分/个，未见明显差异的则不计分［7］。将所有肺结节按照肺部影像报告和数据系统进行分类，Lung-RADS将肺结节分为不同的类别，从1类到5类，根据结节的特征和恶性潜能进行分类。Lung-RADS1类：阴性，无异常发现。Lung-RADS2类：良性或非常低风险的结节，建议常规随访。Lung-RADS3类：低风险结节，建议短期随访（通常3个月或6个月）。Lung-RADS4类：中等风险结节，需要进一步评估或随访。其中阴性结节为2级，阳性结节则为3、4A、4B级［8］。

1．3观察指标

①将肺部影像报告和数据系统分级结果与病理检查结果进行对比。②将不同CT征象在良恶性肺结节中的差异进行对比，CT征象包括结节大小、边缘、钙化等。③比较肺部影像报告和数据系统分级结果、CT征象2种方法单项及联合诊断良恶性肺结节的价值。

1．4统计学方法

采用SPSS24．0统计软件处理数据，病理检查结果等以例数（％）表示，采用χ2检验；计量资料以x±s表示，采用t检验。以P＜0．05为差异有统计学意义。

2、结果

2．1肺部影像报告和数据系统分级结果与病理检查结果比较

病理学检查结果得出，良、恶性的例数分别为25、125例，良性分类中不典型增生12例，错构瘤9例，硬化性血管瘤4例；恶性分类中腺癌75例，鳞癌27例，原位癌23例。肺部影像报告和数据系统分级标准显示，2级、3级、4A、4B级的例数分别为30、6、48、66例。

2．2不同CT征象在良恶性肺结节中的差异

良恶性肺结节在边缘、钙化、毛刺征、支气管血管征等CT征象的对比中，差异均有统计学意义（χ2＝6．58、28．31、6．61、7．15，均P＜0．05），见表1。

2．3肺部影像报告和数据系统分级、CT征象单项及联合诊断

良恶性肺结节的价值肺部影像报告和数据系统分级诊断得出恶性120例，良性30例，灵敏度为94．2％，特异度为60．0％；CT征象诊断得出恶性114例，良性37例，灵敏度为93.0％，特异度为47．2％；2种方法联合诊断得出恶性123例，良性27例，灵敏度为94．3％，特异度为66．7％，经对比，2种方法联合诊断的灵敏度、特异度均相较于单项诊断升高，见表2。

2．4典型影像分析见图1，2。

表1不同CT征象在良恶性肺结节中的差异

表2肺部影像报告和数据系统分级CT征象单项及联合诊断良恶性肺结节的价值

图1恶性结节影像图片

图2良性结节影像图片

3、讨论

肺结节可以根据其数量和分布特点分为孤立性和多发性2种类型，其中孤立性肺结节是指单个、边界清楚、长径通常＜3cm的肺部结节，孤立性肺结节通常没有明显的症状，多在胸部X线片或CT检查中偶然发现。多发性肺结节是指2个或2个以上同时存在的肺部结节，多发性肺结节可能具有不同的病因，包括感染、炎症、肿瘤转移等。目前临床针对恶性肺结节多通过手术或者放化疗的方法进行治疗，但患者预后较差，因此，及时对肺结节良恶性进行判定具有重要的临床意义［9］。

肺部影像报告和数据系统是一套用于评估和管理在胸部影像检查中发现的肺结节的标准系统，其考虑了多种参数来评估肺结节，包括结节的大小、形态、边缘、内部结构、生长速度等，针对特定类型的结节，如磨玻璃样结节，也有专门的评估和分类标准，根据肺部影像报告和数据系统分级的分类结果，医生可以制定相应的管理策略，包括随访时间间隔、进一步的影像学检查、生物标志物检测或活组织检查等；肺部影像报告和数据系统分级还提供了对不同类型结节的管理建议，如对4B和4X类结节的处理建议，以及对不同大小结节的随访建议，但该标准的评估依据及纳入标准缺乏充分性［10，11］。在肺结节的诊断中，CT扫描具有显著的优势，主要包括以下几个方面：CT扫描能够提供高分辨率的图像，清晰显示肺部的细微结构，有助于发现和评估小至几毫米的肺结节；可以进行MPR，允许医生从不同角度观察肺结节，有助于评估结节的形态、边缘和内部结构；可进行定量分析，如测量结节的体积、密度等参数，有助于评估结节的生长速度和恶性潜能；通过CT对比增强扫描，可以观察结节的强化特征，有助于区分良性和恶性结节；可全面评估肺部及其他器官的情况，有助于排除其他潜在的病变，并制定合理的治疗方案；此外，CT扫描是监测肺结节变化的理想工具，能够精确评估结节的大小变化和治疗效果［12，13］。本研究中比较了不同CT征象在良恶性肺结节中的差异，结果得出，良恶性肺结节在边缘、钙化、毛刺征、支气管血管征等CT征象的对比中，差异有统计学意义，表明CT检查出的不同征象可对肺结节的良恶性的诊断起到一定的参考作用，这一结果与余鎏和桂丹［14］基本相符。

本研究中结果得出，肺部影像报告和数据系统分级、CT征象联合诊断的灵敏度、特异度均相较于单项诊断升高，证实了将2种方法联合应用于良恶性肺结节的诊断中，可使诊断灵敏度、特异度及准确度提升，临床价值较高，这一研究结果与王逸飞［15］的研究结果基本相符，其原因在于肺部影像报告和数据系统分级主要基于结节的大小、边缘、内部结构等影像学特征，而CT征象则包括更多的定性信息，如结节的形态、位置、周围组织的变化等，联合应用这两种方法可以实现对肺结节的综合评估，提高诊断的准确度；单独应用肺部影像报告和数据系统分级可能会出现一定的假阳性或假阴性结果，联合CT征象可以提供更多有助于鉴别良恶性的信息，从而提高诊断的灵敏度和特异度；CT征象可以通过量化的方法进行评估，如测量结节的体积、密度等参数，更客观地反映结节的生物学特性，有助于提高诊断的可靠性；通过CT随访，可以观察结节的生长速度和形态变化，这些动态变化信息结合肺部影像报告和数据系统分级可以更准确地判断结节的良恶性［16］。

综上所述，在对肺结节良恶性的诊断中，CT征象与肺部影像报告和数据系统分级2种方法均有一定的临床价值，将上述2种方法联合诊断可使诊断灵敏度、特异度及准确度提升，临床价值较高。

参考文献:

[1]魏学强,万良红,张志斌,等.Lung-pro联合快速现场评估在周围型肺结节诊断中的作用[J].昆明医科大学学报,2020,41(5):80-84.

[2]付义彬,李晨光,窦文广,等.低剂量能谱CT结合ASIR重建对肺结节良恶性的鉴别诊断价值[J].中国CT和MRI杂志,2023,21(4):65-66,75.

[3]王俊,曾庆华,李永红,等.CT影像学检查对肺部磨玻璃样小结节样良､恶性的鉴别诊断价值及影响因素分析[J].中国CT和MRI杂志,2021,19(6):62-64.

[4]邬亮,姚树新,何东方.甲状腺影像报告和数据系统联合超声弹性成像对甲状腺良恶性结节的诊断价值[J].中国临床医学影像杂志,2018,29(5):309-312,319.

[5]戴正行,胡春洪,王希明,等.基于DenseNet网络深度学习法CT图像人工智能分析技术判断肺结节良恶性[J].放射学实践,2020,35(4):484-488.

[6]周清华,范亚光,王颖,等.中国肺部结节分类､诊断与治疗指南(2016年版)[J].中国肺癌杂志,2016,19(12):793-798.

[7]孟瑜,陈爱华,江龙,等.Lung-RADS分级､CT对孤立性肺结节的定性诊断价值[J].中国CT和MRI杂志,2021,19(9):51-53,63.

[8]杨倩,陈长春,刘玉林,等.肺部影像报告和数据系统2022版更新解读[J].中华放射学杂志,2023,57(9):948-954.

[9]洪琴,江建芹,崔磊,等.单､双指数模型DWI在良恶性肺结节鉴别诊断中的应用[J].放射学实践,2018,33(12):1256-1260.

[10]潘亚男,桑银洲,马永峰,等.Myrian影像后处理系统在孤立性肺结节定性诊断中的应用及影像学特征探讨[J].中国CT和MRI杂志,2022,20(9):67-69.