肺癌是全世界癌症致死的首要原因，肺癌每年的死亡人数超过了乳腺癌、结肠癌和前列腺癌的总和［１］。在美国每年有超过十六万人死于肺癌［２］，贾世杰等［３］在对２００２～２０１１年中国恶性肿瘤病死率水平及变化趋势调查中发现，标化病死率排在前３位的恶性肿瘤依次是肺癌、肝癌和胃癌，其中肺癌病死率有逐渐上升的趋势。肺癌在进展期前通常是无症状的，且有１０％是在与肺癌无关的胸片检查中偶然发现的。所以大多数患者在诊断为肺癌时已经到了进展期，此时寻找有效的治疗方法往往受限，而且患者的预后很差。肺癌患者的５年平均生存率仅为１６．９％［４］，国际早期肺癌行动计划（ｉｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌｅａｒｌｙｌｕｎｇｃａｎｃｅｒａｃｔｉｏｎｐｒｏｇｒａｍ，Ｉ－ＥＬＣＡＰ）已经证实了Ⅰ期肺癌患者术后的１０年生存率可达到８８％［５］。肺癌的早期诊断是提高患者生存率的关键，也是一个难点。孤立性肺结节（ｓｏｌｉｔａｒｙｐｕｌｍｏｎａｒｙｎｏｄｕｌｅｓ，ＳＰＮ）是指肺实质内单发孤立的圆形或类圆形、直径小于或等于３ｃｍ，不伴有肺不张、无淋巴结肿大或肺内其他异常的病变［６］。ＳＰＮ包括肺癌、感染、转移瘤和良性肿瘤等，ＳＰＮ的临床诊断及良恶性的鉴别是胸部影像学研究的重点与难点之一。因此，对ＳＰＮ的病因做出及时、准确的诊断能够极大地提高肺癌患者的生存率并改善预后。医学影像技术的发展显著地提高了ＳＰＮ的检出率及肺癌的早期发现能力。现就ＳＰＮ筛查相关的医学影像检查技术及应用进展综述如下。
１胸部Ｘ射线摄影检查
数字Ｘ射线摄影（ｄｉｇｉｔａｌｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ，ＤＲ）由于其成本低、操作简单及低辐射剂量仍然是检查胸部疾病时最广泛使用的成像技术。近年来，ＤＲ的时间减影技术通过对同一患者的先后两次检查图像的减影，可以消除如肋骨及肺血管等正常组织的影响，Ｓａｓａｋｉ等［７］研究证实了使用时间减影技术（ＡＵＣ＝０．９９０）与未使用时间减影技术（ＡＵＣ＝０．９５１，Ｐ＝０．０２８）和双重阅读方法（ＡＵＣ＝０．８９０，Ｐ＝０．００２）相比明显提高了肺癌检出的准确性。在日本，时间减影技术已应用于临床。ＤＲ的双能减影（ｄｕａｌ－ｅｎｅｒｇｙｓｕｂｔｒａｃｔｉｏｎ，ＤＥＳ）技术是利用高能和低能的Ｘ射线获得两幅原始图像，利用骨和软组织衰减的能量依赖性通过图像处理以单独显示骨组织和软组织的数字减影技术。由于双次曝光有短暂的时间间隔，可能会受到运动伪影的影响。计算机Ｘ射线摄影（ｃｏｍｐｕｔｅｄｒａｄｉｏｇｒａｐｈｙ，ＣＲ）单次曝光ＤＥＳ技术［８］，使用由一个只允许高能Ｘ射线光子通过的铜过滤板分开的两个片匣同时接受曝光，在第一个片匣上形成正常的胸片，在铜过滤板下的第二个片匣上生成骨组织的图像，再通过减影就可获得软组织图像，这样也消除了运动伪影的影响。ＤＥＳ的优势在于可以显示那些被肋骨、锁骨及肩胛骨遮挡的结节［９］，在ＳＰＮ的钙化检出方面，ＤＥＳ明显优于传统ＤＲ（Ｐ＜０．０５）［１０］。数字体层融合（ｄｉｇｉｔａｌｔｏｍｏｓｙｎｔｈｅｓｉｓ，ＤＴＳ）是一种全新的Ｘ射线诊断检查技术，从不同角度来采集连续断层图像，根据不同临床需求，采用相应的图像重建方式，能够有效避免ＤＲ摄影存在的重叠影像问题［１１］，是早期肺癌筛查较好的影像学检查方法。Ｇｏｍｉ等［１２］将ＤＥＳ技术与ＤＴＳ相结合（ＤＥＳ－ＤＴ），发现ＤＥＳ－ＤＴ对肺结节的检测准确度明显高于ＤＥＳ（７ｍｍ非钙化结节，Ｐ＜０．０５；钙化结节，Ｐ＜０．０１），其对７ｍｍ模拟肺结节的钙化检出的敏感性和图像的信噪比（ＳＮＲ）也较高。
２胸部ＣＴ检查
ＣＴ消除了重叠影像的影响，由于其灵敏度高，正常剂量ＣＴ被认为是目前筛查肺癌的金标准［１２］。美国国家癌症研究所进行了大规模的低剂量ＣＴ（ｌｏｗ－ｄｏｓｅｃｏｍｐｕｔｅｄｔｏｍｏ－ｇｒａｐｈｙ，ＬＤＣＴ）对比胸片筛查肺癌的随机对照研究（ｔｈｅｎａ－ｔｉｏｎａｌｌｕｎｇｓｃｒｅｅｎｉｎｇｔｒｉａｌ，ＮＬＳＴ）。结果表明ＬＤＣＴ组肺癌死亡数为２４７例／万人，胸片组为３０９例／万人，ＬＤＣＴ筛查肺癌相对胸片可以降低２０％的肺癌病死率（Ｐ＝０．００４）［１３］。高分辨率ＣＴ（ｈｉｇｈ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｃｏｍｐｕｔｅｄｔｏｍｏｇｒａｐｈｙ，ＨＲＣＴ）扫描技术主要包括薄的扫描层和用高空间频率算法（骨算法）重建，可以比较清晰地显示肺的细微结构，提供了非常丰富的诊断信息，如结节密度、大小、边缘特征及空洞、脂肪、钙化的存在，可以发现更多有价值的征象。Ｈａｒｄｅｒｓ等［１４］发现，ＨＲＣＴ诊断肺结节的灵敏度、特异度和准确性分别为９８％、２３％和８７％，其有着很高的灵敏度，但是对恶性结节诊断的特异度较低。Ｒａｖｅｎｅｌ等［１５］认为在测量肺结节体积时骨算法可以兼顾诊断准确性与图像主观质量，并推荐使用０．６２５ｍｍ或者不大于１．２５ｍｍ的层厚。但是由于薄层图像较多，会增加读片时间，Ｌｅｅ等［１６］推荐先使用厚层（５ｍｍ）图像寻找结节，然后再有选择性地在薄层（１ｍｍ）图像上观察结节的特征。动态增强ＣＴ可用于评价ＳＰＮ，Ｄａｂｒｏｗｓｋａ等［１７］使用简化的动态增强（平扫，注射对比剂后３０ｓ、４ｍｉｎ各扫一次）方案，以１５ＨＵ为阈值，其灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和诊断准确性分别为１００％、４１％、７０％、１００％和７５％，证明了减少了对比剂注射后扫描期数并没有影响肺结节检测的灵敏度，而这个简化方案的辐射剂量仅仅为传统４期增强扫描的１／４。多层螺旋ＣＴ灌注成像可以对ＳＰＮ的血流模式进行定量分析及评价，同时具有扫描速度快、空间分辨率高的优点，有助于临床上对良恶性病变鉴别诊断。有研究表明，良性结节的血流量（ＢＶ）、血容量（ＢＦ）和通透性（ＰＭＢ）值显著低于恶性结节（Ｐ＜０．０５）［１８］。双能ＣＴ的双能技术只需在注射对比剂后就可提供虚拟平扫图像和增强图像，可对同一感兴趣区域在平扫和增强图像上观察，减少了由于位置变化而引起的误差；它减少了一次平扫，其辐射剂量与单能ＣＴ没有明显差异。ＳＰＮ的虚拟平扫图像ＣＴ值与常规平扫的ＣＴ值及碘分布图像ＣＴ值与强化值显示出良好的一致性，其相关系数分别为０．８９、０．９１［１９］。ＳＰＮ内及纵隔淋巴结的钙化往往是良性结节的征兆，以真实平扫作为标准，虚拟平扫图像钙化检出率为９３．０２％（８０／８６）［２０］。Ｃｈａｅ等［２１］发现利用结节在碘图与普通增强图像的ＣＴ值来诊断肺恶性结节的准确性是可比的（分别为：灵敏度，９２％ｖｓ．７２％；特异度，７０％ｖｓ．７０％；准确度，８２．２％ｖｓ．７１．１％）。通过能谱ＣＴ成像的单能量图像、能谱曲线、碘基图像和碘物质定量分析，可以反映ＳＰＮ的血供特点及增强幅度，有助于良恶性的鉴别诊断。陈燕等［２２］研究结果显示，动脉期及静脉期恶性肺部占位性病变组在不同Ｋｅｖ下ＣＴ值均高于良性组，其中当单能量越低时ＣＴ值差别越大，肺部良恶性占位性病变组的曲线斜率及碘基值均高于良性组；肺鳞癌组与肺腺癌组ＣＴ能谱曲线斜率比较，动脉期及静脉期肺鳞癌组ＣＴ能谱曲线的斜率均高于肺腺癌组。
３胸部ＭＲＩ检查
虽然由于肺部的低质子密度，ＭＲＩ在肺部成像的ＳＮＲ较低，而且易受到空气－组织界面产生的磁敏感伪影及呼吸与心脏搏动伪影的影响，使得肺部ＭＲＩ检查在临床不是“常规”检查方法。近年来，随着ＭＲＩ一些新技术的出现，如快速成像序列、动态增强ＭＲＩ（ｄｙｎａｍｉｃｃｏｎｔｒａｓｔｅｎｈａｎｃｅｄＭＲＩ，ＤＣＥ－ＭＲＩ）、扩散加权成像（ｄｉｆｆｕｓｉｏｎｗｅｉｇｈｔｅｄｉｍａｇｉｎｇ，ＤＷＩ）及呼吸、心电门控等，ＭＲＩ对肺结节的成像能力得到明显提高，有效消除了心跳、呼吸等影响，临床上的应用越来越广泛。动态增强ＭＲＩ在评估肿瘤血管、间质和血管内皮生长因子的表达，预测周围型肺癌患者的生存结果等方面有较好的作用。有研究报道，以最大强化率１１０％为阈值，恶性结节的阳性预测值、灵敏度、特异度分别为９２％、６３％和７４％；以增强斜率每分钟１３．５％为阈值，灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为９４％、９５％、８８％和７４％［２３］。虽然动态增强ＭＲＩ可用于区分良恶性结节，但是却难以区分急性炎症病变、活动期的感染和恶性病变［２４］。王克礼等［２５］研究发现，ＳＰＮ大小是ＤＷＩ的弥散敏感系数ｂ值选择影响因素。良恶性ＳＰＮ的表观扩散系数（ａｐｐａｒｅｎｔｄｉｆｆｕｓｉｏｎｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ，ＡＤＣ）值均随ｂ值增加而逐渐变小，最大直径小于１５ｍｍ组中，良恶性ＳＰＮ在ｂ值等于５００ｓ／ｍ２时，其ＡＤＣ值差异有统计学意义（ｔ＝２．３５，Ｐ＜０．０５）；最大直径大于１５ｍｍ组中，良恶性ＳＰＮ在ｂ值为８００～１０００ｓ／ｍ２时，其ＡＤＣ值差异有统计学意义（ｔ＝２．３０，Ｐ＜０．０５；ｔ＝４．０８，Ｐ＜０．０１）。zh
４展望
ＳＰＮ的诊断仍然是一个相当大的挑战，这些大量的不确定结节已成为临床医生和放射科医生诊断的难点。胸部Ｘ射线摄影检查由于其成本低、操作简单及低辐射剂量仍作为常规检查方法，但在检测微小的肺结节方面敏感性较低。ＣＴ消除了重叠影像的影响，由于其灵敏度高，正常剂量ＣＴ被认为是目前筛查肺癌的金标准［１２］。常规ＣＴ的辐射剂量仍然较高，因此ＳＰＮ的筛查应推广低剂量ＣＴ扫描技术。多层螺旋ＣＴ灌注成像可以对ＳＰＮ的血流模式进行定量分析及评价，已被证实为鉴别ＳＰＮ良恶性的有效方法。但是，各研究报道的灌注技术有很大的差别，包括扫描设备和分析软件，造成灌注技术和参数缺乏统一标准等，限制了该技术在临床上的广泛应用［１９］。双能量ＣＴ成像的单能量图像、能谱曲线、碘基图像和碘物质定量分析，可反映出ＳＰＮ的血供特点及增强幅度，有助于良恶性的鉴别诊断，有良好的应用前景。ＭＲＩ需提高检查效率才能适宜ＳＰＮ筛查。临床实践中合理选择不同的检查技术能对ＳＰＮ做出及时、准确的诊断，以提高肺癌患者的生存率并改善预后。
作者：宋婷妮 曾勇明 单位：重庆医科大学附属第一医院放射科
