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肺结节随访增大怎么办?三维重建明善恶!

发布于 2022-07-26 · 浏览 2983 · IP 上海上海

全景案例


简要病史:

患者,女,37岁,体检时发现右肺下叶一枚较大结节,遵循医嘱于3个月后进行了复查,却发现结节增大,为了明确结节性质,行进一步检查,结合病史,为她进行了高分辨率CT检查并行肺结节精细化三维重建。


CT影像资料如下

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CT图像示:右肺下叶背段一混杂密度磨玻璃结节,大小约9*8*10mm,实性成分比例大于50%,形态欠规则,且内部见一小空泡征,外缘可见磨玻样影,边缘小血管僵硬,内部细小血管扭曲,于是进一步行靶重建并对该结节行三维重建。


三维重建图像

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cVRT三维重建、清晰显示结节与血管三维空间关系

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SSD三维重建+伪彩标记+局部放大,显示病灶与胸膜、血管空间关系

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气道三维重建,显示病灶与周围气道关系

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综合CT影像表现以及三维重建后信息,医生考虑早期肺癌。后经手术病理结果为微浸润腺癌。


肺 癌


肺癌是最常见的恶性肿瘤之一,我国肺癌的发病率和死亡率均位于恶性肿瘤中的第一位[1]。

由于早期肺癌多无明显症状,临床上多数患者出现症状就诊时已属晚期,晚期肺癌患者整体5年生存率不高。


■ 肺 结 节

随着人们体检意识的提高,肺结节的检出率已升至22%-51%[2]。

定期随访、比较肺结节的外部结构和内部特征,精准地进行良恶性的鉴别诊断对肺癌防治具有重要意义。

肺结节在随访过程中有以下变化时,多考虑为恶性肿瘤:(1)直径增大、倍增时间符合肿瘤生长规律;(2)病灶稳定或增大,并出现实性成分;(3)病灶缩小,但出现实性成分或实性成分增加;(4)血管生成符合肺癌规律;(5)出现分叶、毛刺和/或胸膜凹陷征[3]。

肺癌的早期筛查

CT 是发现和确诊早期(亚临床期)肺癌的有效检查手段,是制定肺结节诊疗策略的关键。

指南强推荐低剂量螺旋CT(LDCT)进行肺癌筛查,不建议采用胸部X线检查进行肺癌筛查[4]。

LDCT用于肺癌筛查有较高的灵敏度和特异度。与X线检查相比,LDCT能明显增加肺癌(尤其是Ⅰ期肺癌)的检出率,同时降低肺癌相关死亡率。

采用低剂量螺旋CT(LDCT)对肺癌高危人群进行筛查可使肺癌死亡率下降20%[1]。


 直径≤8mm 实性肺结节的临床管理流程[3]

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直径8~30mm实性肺结节的临床管理流程

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肺结节精细化CT三维重建的应用优势

常规影像诊断方式采用二维横轴位图像观察,有潜在误诊、漏诊风险。

肺结节精细化 CT 三维重建优势:筛出病变采用靶结节重建(局部放大,层厚更薄 0.625mm),层厚减薄则缩小像素的纵向向量,实际上缩小了体素,提高了纵向空间分辨率,对病灶细节尤其是末梢支气管的显示有更好的效果;病灶单独提取、同时增加冠状面及矢状面重组显像+三维容积重建分析,信息更完整,诊断更准确,提高了肺结节支气管改变的显示,对肺癌及癌前病变的早期诊断提供了一种较好的诊断检查方法。


适应症:

1、高度怀疑恶性的结节:形态不太规整,体积较大(≥8mm),外缘有毛刺,不能分辨出来是不是有空泡,密度不均匀,是混合密度结节或者实性结节,此时可以通过三维重建了解肺结节真实的大小、所在的部位,以及内部结构,来判断这个结节是否需要尽快决定手术。

2、随访中发现变化的结节:肺结节缓慢长大,由磨玻璃结节变成半实性结节或实性结节或范围长大,长出毛刺,而无法确定良恶性,需做三维重建和此前的三维重建做对比,对肺结节进行动态分析,动态分析可提示肺结节生长的细微变化。

3、恶性肺结节术前规划:为术前个体化手术方案的制定提供重要依据,可以确保切除肺结节所在的肺段和/或亚段,做到精准预判精准切除,从而使患者获益最大化[5]。


注:文中案例归全景所有,盗用必究。

参考文献:

[1]中华医学会肺癌临床诊疗指南(2022版).中华医学杂志2022年6月21日第102卷第23期

[2]杨丽.钱桂生.肺结节临床精准诊断的新理念.中华肺部疾病杂志(电子版)2022年02月第15卷第1期

[3]张晓菊.肺结节诊治中国专家共识(2018版)解读 中华实用诊断与治疗杂志 2019年1月第33卷第1期 

[4]赫捷, 李霓, 陈万青, 等. 中国肺癌筛查与早诊早治指南(2021,北京)[J]. 中华肿瘤杂志, 2021, 43(3):243-268. 

[5]吴文奇,杨云龙.螺旋CT三维重建技术在胸腔镜手术中的应用 中国临床研究. 2021,34(10)1417-1419.

[6]刘子成, 杨赫, 王鸿亚, 等. 基于三维重建的影像学分析在部分实性肺结节中的研究进展. 中国肺癌杂志, 2022, 25(2): 124-129.

[7]高益萍,黎良山,沈志炜,李斌,肺结节CT 靶扫描及重建技术对肺腺癌支气管改变的诊断价值分析. 胸部影像学(2019)

[8]张怀瑢,孙潇,田兴仓,郝喜海. 基于深度学习的人工智能诊断系统在不同重建参数下对肺结节的识别研究,临床放射学杂志2020,39(11):2203-2206.

肺癌 (342)
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