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该研究由Rui-Yu Lin、Zhuo-Ma Lv、Fa-Jin Lv、Bin-Jie Fu、Zhang-Rui Liang和Zhi-Gang Chu共同完成，他们分别来自重庆医科大学第一附属医院放射科和重庆市渝北区第二人民医院放射科。研究论文于2023年2月发表在《Quantitative Imaging in Medicine and Surgery》期刊上，标题为“Quantitative evaluation of density variability in the lesion–lung boundary zone to differentiate pulmonary subsolid nodules”。

学术背景

随着多排螺旋计算机断层扫描（CT）在肺癌筛查中的广泛应用，肺部亚实性结节（subsolid nodules, SSNs）的检测变得更为常见。SSNs可分为部分实性结节（part-solid nodules, PSNs）和纯磨玻璃结节（pure ground-glass nodules, PGGNs）。尽管部分SSNs由炎症或出血引起，能够自发吸收，但一些稳定或逐渐增大的SSNs可能提示早期肺癌或侵袭前病变。因此，区分恶性SSNs与良性病变对早期诊断和治疗至关重要。然而，现有的研究主要基于SSNs的形态学特征，如分叶、毛刺、边界、边缘、空泡、空气支气管征和胸膜牵拉等，这些特征的主观性较强，依赖于放射科医生的经验。因此，本研究旨在探索一种定量评估SSNs边界密度变异性的方法，以区分良恶性SSNs。

研究流程

研究从2012年1月至2021年7月，回顾性纳入了229例恶性SSNs和84例良性SSNs，所有病例均经病理学检查确认。研究未在临床试验平台注册，研究方案也未公开发表。所有患者均接受了非增强胸部CT扫描，使用128层CT扫描仪（Somatom Perspective, Siemens Healthineers, Erlangen, Germany）进行。扫描参数包括管电压120 kVp、管电流时间乘积60-140 mAs、旋转时间0.5秒、图像切片厚度和间隔5/5 mm、螺距1.1、探测器准直0.6×64 mm、重建切片厚度1 mm、矩阵512×512。所有图像均使用高空间频率算法（迭代重建：SAFIRE 3；卷积核：B80f）进行重建。

图像分析由两位经验丰富的胸部放射科医生独立进行，他们分别有20年和15年的胸部CT诊断经验。两位医生在不知晓病理结果和临床信息的情况下，评估了SSNs的大小、位置和边界特征。此外，他们测量了磨玻璃成分（CT1）、邻近正常肺组织（CT2）和病灶-肺边界区（CT3）的CT值，并记录了CT3的标准差（SD）以评估密度变异性。

主要结果

研究结果显示，良性和恶性SSNs在CT1和CT2值上没有显著差异（p值均>0.05），但恶性SSNs的CT3值（-736.1±51.0 vs. -792.6±73.9；p<0.001）及其SD值（135.6±29.6 vs. 83.6±20.6；p<0.001）显著高于良性SSNs。此外，SD值随着恶性SSNs侵袭程度的增加而增加（r=0.657；p<0.001）。ROC曲线分析显示，当使用SD值（截断值=106.98）作为区分SSNs的指标时，曲线下面积（AUC）为0.927（95% CI: 0.896–0.959），而当仅包括CT1值≥-715 Hounsfield单位（HU）的结节时，AUC增加到0.966（95% CI: 0.934–0.985）。

结论

研究结果表明，病灶-肺边界区的SD值是一种有价值的客观指标，可用于区分良恶性SSNs，特别是对于CT1值≥-715 HU的结节，如果SD值>109.9，则更可能是恶性肿瘤。这一发现为SSNs的定量诊断提供了新的方法，减少了主观评估的依赖性，提高了诊断的准确性和一致性。

研究亮点

1. 重要发现：SD值在区分良恶性SSNs中表现出色，尤其是在CT1值≥-715 HU的结节中，其诊断性能显著提高。
2. 方法创新：研究首次提出并验证了使用病灶-肺边界区的SD值作为定量评估SSNs边界密度变异性的方法，克服了传统形态学特征的主观性。
3. 应用价值：该方法为临床医生提供了一种客观、定量的诊断工具，有助于提高SSNs的早期诊断和治疗效果。

其他有价值的内容

研究还发现，SD值随着恶性SSNs侵袭程度的增加而增加，这一发现可能为预测SSNs的侵袭性提供新的线索。此外，研究强调了CT1值在SD值诊断性能中的重要性，提示在未来的研究中应进一步探讨CT1值与SD值的关系，以优化诊断策略。

总体而言，本研究为SSNs的定量诊断提供了新的视角和方法，具有重要的科学价值和临床应用前景。