雷智莉，司宏伟

（1.山西医科大学第一附属医院核医学科，山西太原030001； 2.安徽医科大学第一附属医院核医学科，安徽合肥230022）

据估计2015年我国恶性肿瘤的新发病例数为429.2万人，其中17.1%为肺癌（73.3万人），年死亡率约62.0万人［1］。虽然不断有新型靶向药物面市，但由于耐药性的出现，晚期和转移性肺癌患者的预后仍很差［2］。因此，作为高发病率和高致死率疾病，肺癌的早诊和早治成为提高患者5年生存率的重要措施［3］。约46%～60%的孤立性肺结节（solitary pulmonary nodule，SPN）是肺癌的早期表现。通常依据CT图像的形态、大小、毛刺等征象，就可鉴别病灶的良恶性，但常规CT的诊断准确率为77.0%，而增强CT的准确率可达91.0%［4］。不过，CT图像的鉴别诊断受阅片经验影响较大，虞涛等［5］的诊断准确率为86.36%（包括常规和增强CT），与病理吻合率为50%～70%。

综上所述，SPN的CT征象并非绝对可靠，因此有必要进一步以PET图像鉴别［6-7］。研究表明，单独 PET（SUVmax≥2.5）的诊断准确性仅 70%［8］，参考CT图像后可提高至87.3%［9］。文献报道的增强CT诊断准确率明显高于PET/CT。考虑到相当数量的SPN患者仅在CT诊断无法确诊时，才接受PET/CT检查，而有较大的选择偏倚。因此，绝大多数学者认为18F-FDG PET/CT有助于SPN的鉴别诊断。

因此，本研究尝试探讨PET/CT鉴别孤立性肺结节的临床应用价值。

1 材料与方法

1.1 临床资料

回顾我院2017年3月-7月间，接受PET/CT检查，并有病理检查结果的SPN患者。入选标准如下：CT图像上1～2个不透明实性结节（实性成分占总体积的80%以上）；直径0.5～3 cm；如为转移则仅分析直径最大者；无病理结果者，需经内科随访2年无明显进展。排除标准：双肺有≥3个结节；假性结节；完全钙化灶；CT图像质量不佳，难以观察细节。

1.2 CT图像评估

所有结节的大小（三径长度和病灶体积）及结节征象的观察和测量均通过诊断剂量（120 kV，200～250 mA）、薄层（层厚 1.25～2.0 mm）、多方位（轴位、失状及冠状位）CT图像获得。

所评价的CT图像特征有：结节内部征象（支气管充气征、支气管截断、空泡征、空洞、钙化和脂肪密度）、边缘征象（光滑与否、规则与否、分叶和毛刺征）和周围征象（胸膜凹陷征和血管集束征）。

1.3 PET图像评估

测量指标包括：SUVmax、T/B（SUVmax）、总糖酵解量（total lesion glycolysis，TLG）、以 SUV=2.5为等势线勾画的瘤体体积（cm3）和以SUV最大值（SUVmax）40%为等势线勾画的瘤体体积（cm3）。

1.4 统计学方法

收集病理结果及相关临床资料，录入SPSS（版本10.0）软件包，以Logistic二项回归探讨PET和CT征象与病理结果的相关性，认为P≤0.05有统计学意义。

2 结果

2.1 一般资料

19例SPN患者入选，中位年龄59岁（35～73岁）。CT均考虑为恶性，而PET/CT也仅1名患者考虑良性。患者的病理结果包括：腺癌（n=7）、鳞癌（n=5）、小细胞癌（n=1）、炎性假瘤（n=5）和组织增生（n=1）。患者病史和部分实验室检查结果与病理诊断的良性或恶性比较无统计学意义。结果见表1。

表1 一般资料的OR值

2.2 CT征象

CT图像上的病灶平均体积（1.79±2.21）cm3（0.20～6.96 cm3），最长径（1.86±6.96）cm（0.7～3.0 cm），短径（1.26±6.56）cm（0.4～2.6 cm）。CT 图像征象与病理诊断比较差异无统计学意义。结果见表2。2.3 PET图像

PET图像上，病灶的SUVmax在0.65～14.4（5.59±4.11）之间，SUV 均值在 0.51～11.70之间（4.16±3.00），体积 SUV2.5在 1.87～2.94 cm3之间（1.87±2.94 cm3），体积 SUV40%在（1.93±2.18）cm3～（0.249-8.21）cm3之间。PET各测量值与病理诊断比较差异无统计学意义。结果见表3。

2.3 良恶性SPN的特征

良恶性病灶间，仅最短径（t=2.419，P=0.029）和有无分叶（χ2=6.378，P=0.012）有统计学意义。因此，对该组患者来说，依据分叶和最短径构建的诊断流程如下（图1），该流程与病理结果的吻合率为 89.5%（n=17/19）。

该组患者中，SUVmax≥2.5并非恶性肿瘤的可靠诊断依据，一方面3/5炎性假瘤的SUVmax大于3.0（范围：3.0～8.5）导致假阳性，另一方面3/7腺癌的SUVmax小于2.0（范围：0.7～1.8）导致假阴性。SUVmax≥5.0的结果则相对较为可靠，仅1/8患者被误诊；对于SUVmax＜5.0的病灶，有分叶的病灶均为恶性（n=4），而5/7无分叶的病灶为良性病变。联合PET图像特征的诊断流程，与病理结果的吻合率为84.2%（n=16/19）。

表2 CT征象的OR值

表3 PET图像的OR值

图1 分叶和最短径的诊断流程

3 讨 论

仅以PET图像（SUVmax≥2.5）不能很好地鉴别SPN的良恶性，炎性假瘤是主要的假阳性来源，而另一方面也会漏诊低代谢的恶性肿瘤（特别是肺腺癌）。因此，PET/CT诊断过程中，仍需参考相应疾病的CT图像征象。

虽然，本研究的病例数有限，但良恶性病灶间的某些CT征象仍有统计学意义，可为今后的研究提供分析思路。这两个征象中，淋巴结短径常用于鉴别其良恶性，例如MRI咽后外侧淋巴结的鉴别诊断，但具体阈值尚无定论，其范围约在5～6 mm之间［10］；此外，淋巴结短径还被用于纵隔淋巴结的鉴别，并常以≤10 mm为阈值［11］。本研究与上述研究不完全相同，采用的是CT三维图像的最长径和最短径，良恶性SPN的最短径阈值为10 mm，虽然有可能用于SPN患者的良恶性鉴别，但仍需以大样本研究核实。

此外，分叶与否是本研究SPN良恶性鉴别的重要征象。该结果与一些国内研究相仿，深分叶常被认为是恶性SPN的重要特征，其与瘤体各方向生长速度不均有关。研究表明：2～3 cm以下的SPN，深分叶多见于恶性肿瘤；1～2 cm的SPN，即使为浅分叶，也有半数可能为恶性；而长径小于1cm者无特异性［12］。

国外大样本研究提示，年龄、结节直径、吸烟、肿瘤史、毛刺征和结节位置，均是恶性SPN的重要预测因素［13-14］。受限于病例数，本研究仅最短径与这些因素相关，而毛刺等特征则无统计学意义。因此，只有进一步扩大样本量，才能以多因素分析核实这些因素的诊断能力。综上所述，以PET/CT鉴别SPN良恶性时，CT征象是重要的鉴别依据。以PET/CT鉴别孤立性肺结节良恶性时，PET图像（SUVmax≥2.5）并非可靠的诊断依据，仍需结合CT图像加以甄别。

［1］Chen W，Zheng R，Baade P D，et al.Cancer statistics in China，2015［J］.CA Cancer J Clin 2016，66（2）：115-132.

［2］Michels S，Wolf J.Stratified treatment in lung cancer［J］.Oncol Res Treat 2016，39（12）：760-766.

［3］丁宁宁，毛友生.早期非小细胞肺癌淋巴结转移规律与清扫方式研究进展［J］.中国肺癌杂志，2016，19（6）：359-363.

［4］顾艳，周胜利，袁刚，等.肺部孤立性占位CT灌注与常规和计算机辅助诊断分析［J］.临床放射学杂志，2013，32（7）：963-967.

［5］虞涛，曲丽峰，李英华，等.肺部实质性占位病变110例影像学及病理学诊断的准确性［J］.昆明医科大学学报，2016，37（4）：128-131.

［6］Liu W，Liang W.Radiological experience needed when assessing PET/CT imaging［J］.Thorac Cardiovasc Surg，2011，59（5）：318.

［7］Yilmaz F，Tastekin G.Sensitivity of（18）F-FDG PET in evaluation of solitary pulmonary nodules［J］.Int J Clin Exp Med，2015，8（1）：45-51.

［8］Li S，Zhao B，Wang X，et al.Overestimated value of（18）F-FDG PET/CT to diagnose pulmonary nodules：Analysis of 298 patients［J］.Clin Radiol，2014，69（8）：352-357.

［9］刘欣，陈萍，陈仰纯，等.结合PET/CT中CT征象与18F-FDG最大SUV值提高诊断肺癌水平之方法学研究［J］.中国医学影像学杂志，2008，16（4）：246-249.

［10］Wang Y W，Wu C S，Zhang G Y，et al.Can parameters other than minimal axial diameter in MRI and PET/CT further improve diagnostic accuracy for equivocal retropharyngeal lymph nodes in nasopharyngeal carcinoma？［J］.PloS One，2016，11（10）：e0 163 741.

［11］Schmidt A F，Rodrigues O R，Matheus R S，et al.Mediastinal lymph node distribution，size and number：definitions based on an anatomical study［J］.J Bras Pneumol，2007，33（2）：134-140.

［12］崔军胜.分叶征在孤立性肺结节 CT 诊断中的价值［J］.中国现代药物应用，2012，6（19）：37-38.

［13］Herder G J，van Tinteren H，Golding R P，et al.Clinical prediction model to characterize pulmonary nodules：validation and added value of 18F-fluorodeoxyglucose positron emission tomography［J］.Chest，2005，128（4）：2 490-2 496.

［14］Gurney J W，Lyddon D M，McKay J A.Determining the likelihood of malignancy in solitary pulmonary nodules with Bayesian analysis Part II Application［J］.Radiology，1993，186（2）：415-422.