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气道内超声诊断模式在周围型肺癌的应用探索

作　者: 任红岩
导　师: 陈正贤
学　校: 南方医科大学
专　业: 呼吸内科学
关键词: 气道内超声 高分辨率CT 周围型肺癌 癌胚抗原
分类号: R734.2
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


研究背景：随着外科学的不断发展和癌症领域新问题的不断攻克,化学药物治疗、放射治疗、中医中药治疗以及免疫治疗的开展及普及,越来越多的癌症能得到更早更有效的治疗,并取得良好的效果。然而,到目前为止,肺癌的治疗效果仍不能令人满意。目前我国肺癌发病每年增长26.9%,如不及时采取有效控制措施,预计至2025年,我国肺癌病人将超过100万,成为世界第一肺癌大国[1]。在胸部疾病CT诊断中,CT影像上呈结节状或肿块表现的,肺炎和周围型肺癌共占63.4%,其次为肺结核,周围型肺癌与肺炎或结核病变鉴别诊断困难,3cm及3cm以下点状或球状病灶误诊率可达15%～40%[2-4],人们不断探索更新的简便而又无创的方法补充放射影像学诊断方面的不足。气道内超声(Endobronchial Ultrasonography,EBUS)凭借超声探头通过纤维支气管镜进入气道进行扫描成像,借以探测气管壁、管腔外邻近肺组织和纵隔的组织结构的改变。能够对支气管壁和邻近约3厘米范围内的组织结构进行高清晰度成像。将内镜的视野范围从气道腔内扩展到腔外、从大气道扩展到外周直径1.4mm-2.0mm的小气道[5]。同时,国内外越来越多的研究者们发现,患者的临床资料,比如年龄、吸烟、恶性疾病病史以及肺肿瘤标志物(tumormarkers, TMs)等对PPLs良恶性的鉴别诊断起着不同程度的预测作用。CT检查目前仍然是公认最敏感、最有效、应用最频繁、创伤性最小的检出孤立性肺结节(Solitary Pulmonary Nodules,SPNs)的影像学方法,尤其是高分辨率CT(High Resolution Computed Tomography,HRCT)薄层扫描、动态增强扫描等研究不断深入,病变边缘及周边形态学,如毛刺征、分叶征、胸膜凹陷征、空泡征等征象被提出及病灶内部血流动力学情况不断被形象化,大大提高了微小病灶的检出率和PPLs定性诊断的准确率。我们希望通过分析EBUS图象特征与病灶良恶性之间的联系,使EBUS成为继胸部X线平片和CT扫描之外的一项价格低廉、操作方便简单、诊断价值较高的鉴别肺周围性病变(Peripheral pulmonary lesions PPLs)良恶性的影像学诊断方法。研究目的：1、尝试建立患者临床资料与EBUS图像特征、HRCT图像特征结合的恶性概率估算方程；2、比较EBUS和HRCT两种技术的诊断效果差异,为肺外周占位病变性质鉴别提供一种新的有效工具。研究对象：1.病例来源：从2010年9月1日～2011年10月30日期就诊于广东省人民医院呼吸内科、胸外科、肿瘤肺科、肿瘤内科的连续性患者,包括住院和门诊病人,因体检发现孤立性肺外周占位、术前拟行支气管镜检查,符合所有入选标准并且不具备任一排除标准者纳入研究。2.入选标准：(1)年龄18-80岁。(2)经胸部X线、CT检查发现占位病变,明确病变位于段及其以下支气管者。(3)经过知情同意者。3.排除标准：(1)有出血倾向或凝血功能障碍。(2)严重的心肺功能不全者。(3)不合作者和知情不同意者研究方法：1、HRCT资料变量选择及赋值：对于已完成EBUS图像特征记录的150例患者,收集其胸部HRCT图像原始资料,阅片及判别病变特征由我院放射科2位经验丰富的医师在不知情病人病理结果的前提下完成,观察的病变特征：病变部位、病变边界、病变大小、空泡征、增强CT值、毛刺征、分叶征、胸膜凹陷征、钙化、血管集束征、支气管改变、淋巴结改变,两人结果一致时该病人纳入,最终140例纳入。2、EBUS检查及变量选择与赋值常规纤支镜检查完成后,按照患者胸部HRCT病变定位即进行EBUS扫描。沿活检通道送入超声探头,调节增益、灵敏度时间控制、对比度和图像显示范围等参数,使图像成像清晰,采图3-5幅保存,术中持续行心电、血氧饱和度监测,术中、术后观察确保无并发症。我科经验丰富熟悉超声图像的医师在不知情病人病理结果的前提下对病变进行描述,超声特征包括：病灶外形、边界清晰与否、有无典型支气管充气征、回声异质、同心圆存在与否、无回声区存在与否、连续边缘与否、内部低回声、内部血管有无侵犯,两人结果一致时该病人最终纳入,若两人结果不一致该病人弃选,最终135例纳入研究。3、患者临床资料变量选择及赋值：收集患者临床资料包括：患者年龄、吸烟、胸外恶性病史。年龄为小于50岁记为0,大于等于50岁记为1；吸烟为现正在吸烟或既往有过吸烟史,计为1,否则记0；胸外恶性病史是指有肺癌以外其他器官组织恶性疾病史,计为1,否则为0；血清CEA的含量,以15ug/m1为界,小于该值记为0,反之记为1。4、病理结果记录及赋值：记录入选患者病理结果,良性病变记为0,恶性病变记为1。5、统计学方法：采用SPSS13.0软件包对数据进行统计分析。计量资料以均值±标准差(X±S)表示,筛选自变量(临床特征、各项HRCT征象、超声征象)采用单因素检验,计数资料间的比较采用X2检验,如四格表内期望频数小于1,或者1/5以上格子的理论频数小于5时,采用Fisher精确概率检验法。分析因变量(病灶良、恶性)与自变量(各项HRCT或超声征像联合临床特征)之间的关系采用二分类logistic回归运算,分别建立多变量回归方程。利用最终的诊断方程判断的每例本研究参与者PPLs性质,然后与最终病理学诊断对比,计算该logistic回归方程的灵敏度与特异度。统计学检验的显著性差异标准：a=0.05。研究结果：1、单因素分析发现：临床特征(患者血清CEA、吸烟史)、超声图像特征(边界清晰与否、有无典型支气管充气征、回声异质、同心圆存在与否、无回声区存在与否)、HRCT图像特征(病变大小、增强CT值、毛刺征、分叶征、胸膜凹陷征)在孤立性周围型肺癌中差异有统计学意义,而临床特征(年龄、胸外恶性肿瘤史)；超声征象(病灶外形、病灶边界连续、低回声、血管影)；HRCT征象(病变边界、钙化、血管集束征、空泡征、支气管改变、淋巴结增大)在PPLs良恶性的鉴别中差异有无统计学意义。2、将患者超声各征象结合对上述危险因素采用多因素Logistic回归分析,病变恶性概率回归方程：P=1/[1+e-(-1223+’188边界+1719异质-1688支气管充气影+1.845无回声)](说明,e为自然常数)；临床特征与患者超声征象结合时对上述危险因素采用多因素Logistic回归分析恶性概率P=1/[1+e-(-2986+1.993吸烟史+2293CEA+1.552边界+1616异质-2011支气管充气影+1.748无回声)](说明,e为自然常数)(病灶边界,不清晰记为1,清晰记为0；病变内部回声同质或异质,异质记为1,同质记为0；病灶内支气管充气征,存在记为1,不存在记为0；病灶内不规则无回声区,存在记为1,否则记为0；CEA,小于15ug/ml记为0,大于等于15ug/ml记为1；吸烟史,患者既往有过吸烟史,记为1,从未有过吸烟史,记为0)3、将患者HRCT各征象结合对上述危险因素采用多因素Logistic回归分析,病变恶性概率回归方程：P=1/[1+e-(-3748+2.735大小+1825毛刺+1696分叶+’591胸膜凹陷)](说明,e为自然常数)；临床特征与患者HRCT征象结合对上述危险因素采用多因素Logistic回归分析,病变恶性概率回归方程P=1/[1+e-(-5650+2.013邮吸烟史+1.651CEA+2.799大小+1616毛刺+1.871分叶+1.520胸膜凹陷)](说明,e为自然常数)(大小,直径小于30mm记为0,否则记为1；毛刺征,阳性计为1,反之计为0；分叶征,阳性计为1,反之计为0胸膜凹陷征,阳性计为1,反之计为0年龄,小于50岁记为0,大于等于50岁记为1；CEA,小于15ug/ml记为0,大于等于15ug/ml记为1；吸烟史,患者既往有过吸烟史,记为1,从未有过吸烟史,记为0)4、应用建立的肺癌诊断模型判断的每例本研究参与者PPLS’性质,然后与最终病理学诊断对比,计算单独EBUS指标、单独HRCT指标、EBUS联合临床特征、HRCT联合临床特征方程的灵敏度与特异度及准确率分别为81.8%,70.0%,88.4%；79.2%,72.4%,84.9%；89.6%,72.4%,92.6%；84.4%,77.6%,90.3%。研究结论：1、EBUS在PPLS的良恶性鉴别诊断方面,可以从病灶内部获得不同于其它放射学诊断方法所提供的信息,具有较高的应用价值,是一种安全、微创、价廉、检查时间短暂的影像学检查方法；2、将EBUS和HRCT多变量结合建立回归方程,比单变量预测病变良恶性准确性更高；3、将影像学检查与患者临床特征结合,建立二分类logistic回归模型,各指项标互相补充来预测PPLS概率,能同时提高其灵敏度、特异度及准确性,也符合临床诊断思路；4、与传统的HRCT技术相比,EBUS在肺外周占位病变中具有更高的灵敏度及准确率,值得在临床推广。

全文目录


摘要  3-9
ABSTRACT  9-15
第一章 前言  15-23
第二章 研究对象与方法  23-30
  一、研究对象  23
  二、方法  23-30
第三章 结果  30-48
第四章 讨论  48-62
第五章 结论  62-63
参考文献  63-71
中英文对照此表  71-72
致谢  72-74
统计学审稿证明  74

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中图分类: > 医药、卫生 > 肿瘤学 > 呼吸系肿瘤 > 肺肿瘤
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