增强CT影像组学鉴别小肾癌与乏脂肪肾血管平滑肌脂肪瘤的价值

2021-07-31向玲玲吴晶涛郜言坤罗先富朱庆强田彤彤

肿瘤影像学 2021年3期

向玲玲，吴晶涛，郜言坤，罗先富，朱庆强，田彤彤

1. 大连医科大学第二临床学院，辽宁大连 116044；

2. 扬州大学临床医学院江苏省苏北人民医院影像科，江苏扬州 225001

小肾肿瘤指肿瘤直径≤4 cm的肾脏肿瘤［1］，临床上一般将肾癌的生物学特性、治疗方案及预后判断作为依据，以制定小肾肿瘤体积的界定标准，欧洲泌尿协会（European Association of Urology，EAU）将肿瘤直径≤4 cm的肾细胞癌（renal cell carcinoma，RCC）定义为小肾癌［2］，其大多为进展缓慢，且转移与复发率极低的早期局限性肾癌（T1a期），临床常推荐行保留肾单位术（nephron sparing surgery，NSS），因此4 cm常作为小肾肿瘤体积的界定标准。近年来，随着影像学检查技术的发展、普及，小肾肿瘤检出率呈逐年上升趋势，但由于肿瘤体积小，缺乏典型影像学征象，常规影像学诊断方法对小肾肿瘤良恶性的鉴别诊断价值有限。据报道，20%～30%的小肾肿瘤为良性［3］，以血管平滑肌脂肪瘤（angiomyolipoma，AML）最常见，但其中的乏脂肪肾AML（fatpoor renal AML，fpAML）因不含或仅含少量脂肪成分，与小肾癌影像学特征表现类似，临床影像工作中常难以鉴别，术前小肾癌和fpAML的误诊率高达1.7%～22.0%［4］，因此小肾肿瘤准确的术前定性诊断对临床治疗方案的选择具有重要意义，可以极大程度地避免不必要的手术。影像组学是一种新兴计算机辅助诊断技术，目前主要是应用计算机体层成像（computed tomography，CT）纹理分析技术［5］或仅基于单期CT扫描图像和二维病灶提取影像组学特征［6-7］。本研究旨在基于多期相CT增强扫描构建全肿瘤分析的影像组学模型，以鉴别小肾癌与fpAML，并比较各期的鉴别效能。