简介：摘要目的探讨双层探测器光谱CT对肺癌与肺炎性结节的鉴别诊断价值。方法回顾性分析2019年3月至2020年9月上海交通大学医学院附属仁济医院92例肺部实性结节患者的临床及胸部光谱CT资料。分析病灶的常规CT征象并测量其常规CT参数及光谱CT参数，之后以差异具有统计学意义的参数作为自变量，进行多参数logistic回归分析，分别建立预测恶性结节模型，并采用ROC曲线分析常规CT征象、光谱CT参数及两者联合后的诊断效能，使用DeLong检验比较ROC曲线下面积。结果恶性及炎性肺结节患者分叶征（分别为42个、8个，χ²=10.779，P=0.001）、短毛刺征（分别为41个、7个，χ²=11.911，P=0.001）、胸膜凹陷征（分别为45个、9个，χ²=11.705，P=0.001）及血管集束征（分别为35个、8个，χ²=5.337，P=0.021）的分布及静脉期IC值［（2.1±0.5）mg/ml、（2.3±0.5）mg/ml，t=-2.464，P=0.016］、NIC值（分别为0.40±0.06、0.45±0.08，t=-6.943，P<0.001）、Zeff值（分别为8.38±0.21、8.49±0.19，t=-2.122，P=0.037）差异具有统计学意义，其余CT征象的分布及指标差异无统计学意义（P>0.05）。以分叶征、短毛刺征、胸膜凹陷征、血管集束征建立常规CT征象logistic模型，其鉴别诊断肺癌与肺炎性结节的曲线下面积为0.827；静脉期IC、静脉期NIC、静脉期Zeff建立光谱CT参数logistic模型，其鉴别诊断肺癌与肺炎性结节的曲线下面积为0.899；以上联合建立logistic模型，其鉴别诊断肺癌与肺炎性结节的曲线下面积为0.925。联合模型与光谱CT参数模型鉴别诊断肺癌与肺炎性结节的曲线下面积差异无统计学意义（Z=1.794，P=0.073），联合模型与常规CT征象模型鉴别诊断肺癌与肺炎性结节的曲线下面积比较差异具有统计学意义（Z=2.156，P=0.031）。结论光谱CT参数联合常规CT征象能提高肺癌与炎性结节的鉴别诊断效能。

简介：摘要目的探讨光谱CT评价基于2011及2020年版病理分级系统不同病理分级实性肺腺癌的价值。方法回顾性分析2019年1月至2021年9月在上海交通大学医学院附属仁济医院经手术证实的76例实性肺腺癌的临床及影像资料。根据2011及2020年国际肺癌研究协会提出的病理分级系统进行分组（低级别组为G1、G2级，高级别组为G3级），并以临床分期Ⅰ~Ⅱ为非进展期，Ⅲ~Ⅳ为进展期。采用独立样本t检验或Mann-Whitney U检验比较高级别组与低级别组的临床特征（性别、年龄、吸烟史、临床分期）、常规CT参数（肿瘤大小、形态学特征、平扫CT值及动静脉期强化幅度）及能谱参数［碘含量、有效原子序数、单能量CT值（CT40 keV~CT200 keV）及其曲线斜率k值］。采用受试者操作特征曲线及曲线下面积（AUC）分析各参数诊断肺腺癌病理分级的效能，AUC间比较采用Z检验。结果76例患者中，按照2011版病理分级系统，低级别组59例、高级别组17例；按照2020版病理分级系统，低级别组46例、高级别组30例。临床非进展期62例，按照2021版病理分级系统，低级别组50例、高级别组12例；2020版病理分级系统，低级别组37例、高级别组25例。临床进展期14例，2011及2020版病理分级结果均相同，均为低级别组9例、高级别组5例。对于非进展期肺腺癌，2011版病理分级系统中高级别组动脉期的强化幅度、k值、CT40 keV~CT60 keV以及静脉期的强化幅度、k值、CT40 keV~CT70 keV低于低级别组（P<0.05），其余指标两组间比较差异无统计学意义（P>0.05）；2020版病理分级系统中高级别组动脉期的CT60 keV及静脉期的CT50 keV~CT70 keV均显著低于低级别组（P<0.05）。2011和2020版病理分级系统进展期肺腺癌中高级别组的临床特征及CT参数与低级别组比较差异无统计学意义（P>0.05）。在非进展期腺癌中，动脉期的强化幅度、k值、CT40 keV~CT60 keV以及静脉期的强化幅度、k值、CT40 keV~CT70 keV对于2011版高级别肺腺癌具有较高的鉴别诊断效能（AUC为0.700~0.853），以静脉期CT50 keV最佳；但对于2020版高级别组肺腺癌，动脉期CT60 keV及静脉期CT50 keV~CT70 keV的鉴别诊断效能均较低（AUC为0.652~0.688），以静脉期CT60 keV最佳，当联合使用吸烟史及静脉期CT60 keV时，检出效能略有提高（AUC=0.772），但差异无统计学意义（Z=0.93，P=0.176）。结论光谱CT的能谱参数有助于区分实性肺腺癌的病理分级，且对于2011版高级别组肺腺癌的评价效能略优于2020版。