准确判读磨玻璃结节，论CT三维定量分析的重要性！

随着低剂量CT肺癌筛查的开展，磨玻璃结节的检出率明显升高，其在人群中的关注度逐渐提高。磨玻璃尤其混杂磨玻璃结节更倾向于早期肺癌诊断，但是炎症、病毒感染及许多良性病灶也表现为磨玻璃密度影，所以术前对磨玻璃结节的良恶性判断尤为重要。目前国际上及国内制定的各类管理策略在磨玻璃结节的管理中存在一定局限性，磨玻璃结节管理问题尤为突出。

目前对磨玻璃结节的处理办法主要还是影像评估结节的大小、密度，形态、是否有实性成分、实性成分比例及随访复查，一般情况影像科医生都是手动测量结节的一个截面长径，通过结节大小变化来确定结节是否增长这样主观性强，在LungRADS筛检结节管理指南中，结节生长（阳性筛检结果）定义为前后两次检测结节直径绝对值增加≥1.5 mm。该值接近观察者的最小测量误差，这可能会导致结节被错误地归类为生长，从而导致不必要的检查。另一方面，由于测量不准确，造成没有准确觉察结节增长，更有甚者由于判断不准确造成手术不及时而发生肺癌转移，导致诊断不及时影响预后。

利用CT图像数据三维结构的性质，肺结节三维定量分析技术可以更客观、更准确、更高效的分析结节的多种数据信息。

1、客观性：通常影像医生都是以手动测量的方法，主观判断需要测量的病灶数据，比如测量病灶长径时对病灶的截面只会选取常规截面，在测量的过程中手动操作也会有一定的误差，研究表明医师对3-18mm的结节的测量者之间差异性明显，CT扫描设备及测量软件均存在一定差异性。而利用肺结节三维定量分析技术，首先病灶是在一个三维立体的结构上进行整体范围标定；其次先进的定量分析是利用人工智能技术以像素级别的要求对病灶感兴趣区进行勾勒，再通过影像医生对标定范围进行微调整，去除密度相近的血管、支气管、空泡等非感兴趣区域；最后通过计算机算法计算出客观的数据信息，从而减少人为因素对磨玻璃结节诊断的影响，有利于客观的动态分析及随访。

2、准确性：影像医生以往采用的磨玻璃结节测量方法是测量一个结节在横断位、冠状位及矢状位的最长径，但是大部分结节在肺内的形态是不规则的。三维定量分析技术可以在三维空间上计算结节的空间最长径，并计算出结节的体积、三维空间上结节的轴向长轴、短轴，平均直径，冠向长轴，短轴，平均直径, 矢状长轴、短轴，平均直径，最大3D直径，最大密度、最小密度、平均密度、体积、质量、倍增天数等；可以精确结节的空间定位，显示结节与血管、支气管、胸膜等位置关系。这样既可以增加结节良恶性的诊断依据，也可以在随访过程中有更精确的定量数据做前后动态随访。

3、高效性：三维定量分析技术可一次测出几十种结节的数据信息，如果用人工的方法需要很长时间，甚至有些数据需要数学模型计算得出；而三维定量分析技术只需在勾勒感兴趣区域后，利用计算机算法计算结果，计算时间仅需要一、两秒钟，实现了数据分析的高效性，同时精准定量分析的数据加以辅助影像组学及人工智能技术，结节危险分级准确性进一步提高。

影像医生如何利用肺结节三维定量分析技术才能准确的诊断磨玻璃结节呢？

1、定量分析需要完整、清晰的的影像数据和图像，在图像扫描过程中的参数设置、扫描方式及重建方式都有一定的要求，才能满足分析数据的准确性，并且在随访过程中要求与之前扫描的图像采用相同的检查设备、扫描参数、扫描方式及重建方式等，这样分析出的数据才能具有诊断及随访意义。

2、定量分析过程中，需要对计算机标定的感兴趣区域进行一些微调整，这是一个主观性的操作，要求操作的影像医生有丰富的胸部影像学解剖知识，并且长期从事三维重建工作，并具有一定的操作经验，才能避免主观意识对数据的准确性产生影响。

3、三维定量分析技术是诊断磨玻璃结节的重要工具之一，同时医生的诊断经验也是很重要的。优秀的影像医生利用三维定量分析软件中测定的数据信息，结合自己多年累积的诊断经验，才能更准确的鉴别磨玻璃结节的良恶性。

下图为病灶随访缩小定量分析数据，可以发现直径仅仅变化2mm，而其他定量参数如结节体积、结节质量及密度等变化更明显。患者，女，62岁，3年前体检发现双肺结节,其中右肺下叶结节约7.5mm（未见报告），后每年随访，2018年示右肺下叶结节约8.5mm，今年报告随访示该结节较前增大，但通过量化分析得出病灶实际为缩小，轴向长轴向-8.1%、短轴-23.8%，平均直径-14.2%，冠向长轴-20.1%，短轴7.0%，平均直径-10.3%, 矢状长轴3.4%、短轴16.9%，平均直径9.2%，最大3D直径1.3%，最大密度522.73 %、最小密度1.86 %、平均密度22.58 %、体积-22.6%、质量19.8%、倍增天数为-169天等信息，形态学特征+量化分析数据考虑良性可能大。

术后病理为“右肺下叶部分肺”结节示：增生纤维及平滑肌，局灶间质疏松水肿，少量炎细胞及组织细胞浸润，小灶肺泡上皮增生；整体印象符合：肺良性纤维平滑肌瘤样错构瘤。手术切缘未见病变残留。

免疫组化结果：Ki-67（-），SMA（血管壁+），Desmin（血管壁+），CD31（内皮+），D2-40（-），HMB45（-）

可见肺结节定量分析技术对磨玻璃结节的诊断起到了重要的作用，影像医疗团队可以充分的、精准的利用这项技术，提高诊断磨玻璃结节良恶性的准确率，让磨玻璃结节无处遁形。近几年随着计算机技术发展，目前我们研究团队经过大数据训练的深度学习模型可对结节进行快速分割及量化，首先对低剂量CT图像质量进行优化，进而辅助多种影像定量方法预测纯磨玻璃结节侵袭性；敏感性为93.%，特异性达92%，大大提升了磨玻璃结节临床处理的精准度，同时模型可以自动对良恶性磨玻璃结节进行准确分类，对淋巴结转移早期预警，为磨玻璃结节患者制定个性化临床处理方案提供科学依据，从而提高筛查中发现结节的精准分层处理水平。