肺结节的18F-FDG PET-CT功能代谢与CT形态学研究

肺结节的18F-FDG PET-CT功能代谢与CT形态学研究

论文摘要

第一部分:18F-FDG PET-CT结合胸部屏气螺旋CT扫描在肺结节诊断中的应用目的:研究肺结节18F-FDG PET-CT显像结合胸部屏气诊断性螺旋CT的功能代谢及形态学特点,评价18F-FDG PET-CT结合胸部屏气螺旋CT扫描对肺结节的诊断价值。材料与方法:因肺部结节就诊行PET-CT检查的患者154例,共计171个结节(≤3cm),其中123例行双时相PET-CT显像,所有患者均行胸部屏气CT扫描。18F-FDG摄取情况根据视觉比较法和半定量分析法综合进行判断。在胸部屏气螺旋CT图像上分析肺结节的形态学特征。分别计算PET-CT结合胸部屏气螺旋CT、PET-CT、胸部屏气螺旋CT以及用SUVmax≥2.5作为恶性结节诊断阈值这四种方法对恶性结节的诊断敏感性、特异性、准确性和约登指数。所有结果通过组织学、诊断性治疗或临床随诊证实。结果:118个恶性结节的平均直径为(2.05±0.73)cm,53个良性结节的平均直径为(1.48±0.72)cm,直径在良恶性结节的差异有统计学意义(P<0.01)。肺癌结节的大小在不同病理TNM分期中的差异无统计学意义(P>0.05)。PET-CT结合胸部屏气螺旋CT的诊断准确性在不同大小结节中的差异无统计学意义,而CT的诊断准确性在不同大小结节中的差异有统计学意义(P<0.05)。SUVmax在不同大小、不同密度结节之间的差异均有统计学意义(P<0.01)。恶性结节的SUVmax为4.51±3.06,良性结节为2.07±1.30。SUVmax在良恶性以及不同病理类型结节之间的差异有统计学意义(P<0.01)。腺癌不同组织学分级的SUVmax:G1为1.80±1.80,G2为3.50±2.01,G3为5.14±2.72,GX为4.72±1.92。SUVmax在腺癌不同组织学分级之间的差异有统计学意义(P<0.05),分化越好,SUVmax越小。SUVmax在不同部位、临床分期和T分期结节之间的差异无统计学意义(P>0.05)。SUVmax的大小与肺结节的大小呈正相关(r=0.613,P<0.01),与腺癌分化程度呈负相关(r=0.452,P<0.01),与年龄、性别、体重、结节部位、病理类型和临床分期无相关性(P>0.05)。双时相显像SUVmax常规与SUVmax延迟后的差异有统计学意义(P<0.01)。SUVmax常规与SUVmax延迟后在恶性、良性结节的差异有统计学意义(P<0.01)。四种方法中,PET-CT结合胸部屏气螺旋对恶性结节的诊断敏感性、准确性、约登指数最高,分别为95.8%、91.2%、0.77,特异性为81.1%。结论:结节的大小、密度、病理类型以及腺癌组织学分级不同,SUVmax亦不同。SUVmax的大小与肺结节的大小呈正相关,与腺癌分化程度呈负相关。双时相显像能够帮助鉴别结节的良恶性。由于能够获得更多的形态学信息,18F-FDGPET-CT结合胸部屏气螺旋CT在肺结节的诊断中优于18F-FDG PET-CT,具有更高的敏感性、特异性和准确性。第二部分:计算机辅助诊断的三维体积测量技术在实性肺结节随诊中的价值目的:评价计算机辅助诊断的三维体积测量技术在实性肺结节随诊中的价值。材料与方法;行2次或2次以上胸部CT扫描(GE lightspeed Ultra或GE lightspeedPro)的实性肺结节患者54例,共计67个结节。最大直径≤10、11~20、21~30mm的结节分别为35、29和3个。扫描参数:120kV,205mA,重建层厚1.25mm,重建层间距0.6~0.8mm,同一病人的扫描参数前后一致。在CT工作站上(GEAW4.1和GE AW4.2)用三维体积测量软件计算结节的体积、体积倍增时间(VDT)和体积增长率(VGR)。所有结果均经组织学、诊断性治疗或临床随诊证实。结果:(1)恶性结节16个。VDT为45~465 d(中位155 d),均<500 d。VGR为8%~329%(中位33.5%)。(2)良性结节51个。VGR为-63%~44%(中位-4%)。①25个体积增大或不变的结节,计算的VDT为302~55158 d(中位2365 d),22个>500 d,VGR为0%~44%(中位6.5%)。②26个体积缩小的结节,无法计算VDT,VGR为-4%~-63%(中位-16.5%)。(3)VDT在良恶性结节之间的差异有统计学意义(P<0.01)。肺癌和转移瘤之间VDT、VGR的差异无统计学意义(P均>0.05)。(4)以VDT≤500、400和300 d分别作为恶性结节的诊断阈值,各阈值在良恶性结节之间的差异均有统计学意义(P均<0.01),其敏感性分别为100.0%、93.8%、81.3%,特异性分别为88.0%、92.0%、100.0%,准确性分别为92.7%、92.7%、91.7%,约登指数分别为0.88、0.86、0.81。VDT≤500 d和VDT≤300 d之间的诊断准确性差异有统计学意义(P<0.05),VDT≤500 d和VDT≤400 d之间、VDT≤400 d和VDT≤300 d之间的诊断准确性差异无统计学意义(P均>0.05)。结论:(1)以VDT≤500 d作为恶性结节的诊断域值,具有很高的诊断准确性。(2)计算机辅助诊断的三维体积测量技术在实性肺结节的随诊中可早期发现病变大小的变化,对鉴别结节良恶性具有重要价值,可作为难以定性的实性肺结节(尤其是直径≤10 mm)随诊的常规方法。

论文目录

  • 目录
  • 图表索引
  • 英文缩略词
  • 中文摘要
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  • 前言
  • 18F-FDG PET-CT结合胸部屏气螺旋CT扫描在肺结节诊断中的应用'>第一部分:18F-FDG PET-CT结合胸部屏气螺旋CT扫描在肺结节诊断中的应用
  • 资料及方法
  • 结果
  • 讨论
  • 结论
  • 第二部分:计算机辅助诊断的三维体积测量技术在实性肺结节随诊中的价值
  • 资料与方法
  • 结果
  • 讨论
  • 结论
  • 参考文献
  • 综述
  • 本学位研究课题受下列基金资助
  • 致谢
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    • [4].查出肺结节?了解它就不可怕![J]. 福建医药杂志 2020(01)
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    • [12].基于CNN-L~1/L~2-ELM混合架构的肺结节分类研究[J]. 五邑大学学报(自然科学版) 2020(02)
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    • [17].16层螺旋CT在肺结节诊断中的应用效果评价[J]. 世界最新医学信息文摘 2019(24)
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