直方图像素分析法在乏脂肪肺错构瘤鉴别诊断中的应用

刘鹏，武志峰，鄂林宁，吴山

（1．山西医科大学医学影像学系，山西太原030001；2．山西医学科学院山西大医院CT室，山西太原030032）

◁胸部影像学▷

直方图像素分析法在乏脂肪肺错构瘤鉴别诊断中的应用

刘鹏1，武志峰2，鄂林宁2，吴山2

（1．山西医科大学医学影像学系，山西太原030001；2．山西医学科学院山西大医院CT室，山西太原030032）

目的：评价直方图像素分析法对乏脂肪肺错构瘤CT负值成分及脂肪成分显示能力及对肺内孤立性结节鉴别能力。材料与方法：回顾性分析经手术及穿刺病理证实的90例肺内孤立性结节病灶，其中肺错构瘤28例、肺癌36例、肺结核球26例，HRCT病灶均无明显脂肪及钙化成分显示，采用直方图像素分析法对病变感兴趣区内全部像素进行分析并绘制直方图，统计负值像素百分比并比较各组间差异，利用受试者工作特征（ROC）曲线选择最适于鉴别肺孤立性结节病灶的负值像素百分比最佳临界值。结果：肺错构瘤组平均CT值、最低CT值低于肺癌组及肺结核球组（P＜0．05）、负值像素百分比及各像素区间百分比明显高于其余两组（P＜0．05）。ROC曲线结果显示以负值像素百分比为15．7％作为诊断肺错构瘤最佳临界值可以获得较高的灵敏度及特异度。结论：对HRCT无明显脂肪及钙化成分显示的肺错构瘤的诊断中，直方图像素分析法明显提高了CT负值成分及脂肪成分检出率，显著提高肺错构瘤诊断鉴别能力。

肺肿瘤；错构瘤；硬币病变，肺；诊断，鉴别；体层摄影术，螺旋计算机

孤立性肺结节（SPN）是指直径在2～30 mm之间的全肺唯一的类圆形孤立病灶[1]。多年来，尽管经过广大医务工作者及专家学者不懈研究，我们对SPN的认识有了很大的进步，但因为SPN病灶之间影像表现多有重叠，所以临床诊断中误诊率仍较高。肺错构瘤的发病率仅次于肺癌及肉芽肿性病变，占所有肺良性肿瘤的75％[2-3]，而缺乏典型影像表现的肺错构瘤据国内学者报道[4]术前误诊率可高达60．9％。脂肪成分显示是目前公认的肺错构瘤特征性表现，但仍有相当数量的肺错构瘤HRCT不能明确显示其内脂肪密度，本研究采用基于像素的直方图分析法对乏脂肪肺错构瘤进行分析，并与以周围型肺癌、肺结核球为代表的常见肺孤立性病灶进行鉴别。

1 材料与方法

1．1 一般资料

收集2012年5月—2015年10月期间在我院就诊的90例SPN病灶。入选标准：病例临床及影像资料完整，病变HRCT均未见明确脂肪、钙化及空洞影，直径小于2．5 cm，余双肺及淋巴结均无明显异常征象。

1．2 扫描方案

采用GE Optima 660 64排128层螺旋CT、Siemens SOMATOM Definition Flash双源CT进行胸部常规扫描，扫描范围由肺尖至双侧肾上腺水平，层厚5 mm，层距5 mm，电压120 kV，电流采用自动电流控制，有效电流100～240 mA，螺距0．969:1，采用标准高分辨率骨算法以1 mm层厚进行图像重建。

1．3 图像重建与后处理

将图像传至工作站（Advantage Workstation 4．6；GE Healthcare），纵隔窗窗宽350 HU，窗位50 HU。采用ADW 4．6工作站中Reformat选项卡，由2名高年资主任级放射科医生分别盲法独立处理及测量各项参数指标。

选择病变轴位最大层面，手工测量病变最大直径。

设定感兴趣区（ROI）：选择轴位连续图像中结节最大层面进行测量，设定ROI时尽可能扩大面积包含全部病灶，但为了避免肿块最外缘的部分容积效应以及钙化区，我们选择的ROI边界距病变边缘2～3 mm。选择直方图显示模式（Histogram）测量ROI内全部像素值，系统自动绘制CT值分布曲线，X轴代表ROI内CT值坐标，Y轴代表各CT值出现的频率，软件自动获得ROI内平均CT值、最低CT值等参数。人工测量负值像素（CT值＜0 HU）所占百分比（其中包括-1 024～0 HU、-1 024～-10 HU、-1 024～-20 HU、-1 024～-30 HU四个区间）[5]。

1．4 统计学方法

将数据录入SPSS 20．0统计学软件，将所有病例分为肺错构瘤、肺癌、结核球3组并采用方差分析比较各组数据指标的差异，以P＜0．05为差异具有统计学意义。采用受试者工作特征（ROC）曲线选择肺SPN鉴别诊断敏感度及特异度的最佳临界值。所有数据采用均数±标准差形式表示。

2 结果

所选病例中男54例、女36例。年龄34～78岁，中位年龄54岁。62例经手术病理证实、28例经诊断性穿刺获得病理结果，其中肺错构瘤28例（病理证实均含脂肪成分）、周围型肺癌36例（腺癌30例、鳞癌6例）、肺结核球26例。

肺错构瘤、肺癌、肺结核球3组直方图分析：3组病例平均CT值、最低CT值及病变直径研究结果见表1、图1～3，根据方差分析结果，肺错构瘤组平均CT值低于肺癌组（P=0．003），而肺结核球组与其余两组平均CT值无明显统计学差异；肺错构瘤组最低CT值明显低于其余两组（P=0．000、P=0．000），而肺结核球组与肺癌组之间最低CT值无明显统计学差异；3组病例病变直径彼此之间无明显统计学差异（P＞0．05）。

表1 肺错构瘤、肺癌、肺结核球基本资料比较

表2 肺错构瘤、肺癌、肺结核球负值像素百分比比较

图1a 右肺上叶肺错构瘤。图1b 直方图分析示病变平均CT值及最低CT值分别为27 HU、-29 HU，负值像素百分比为10．3％。图1c 病理切片可见脂肪组织。Figure 1a.Right upper lobe pulmonary hamartoma．Figure 1b.The histogram analysis shows that the mean CT value and the lowest CT value of the lesion are 27 HU,-29 HU，negative pixel percentage is 10．3％．Figure 1c.Adipose tissue in pathological section．

3组病例负值像素百分比（包括-1 024～0 HU、-1 024～-10 HU、-1 024～-20 HU、-1 024～-30 HU四个独立区间）研究结果见表2、图1～3，根据方差分析结果，肺错构瘤组负值像素百分比明显高于其余两组（P=0．000、P=0．000）。对应到四个独立像素区间，肺错构瘤组所占百分比均明显高于其余两组（P=0．000）。

图2a 右肺上叶周围型腺癌。图2b 直方图分析示病变平均CT值及最低CT值分别为38 HU、10 HU，负值像素百分比为0。图2c 病理切片可见低分化腺癌组织。图3a 左肺下叶结核球。图3b 直方图分析示病变平均CT值及最低CT值分别为18 HU、-14 HU，负值像素百分比为11.1％。图3c 病理切片可见大量干酪坏死区。Figure 2a.Right upper lobe peripheral adenocarcinoma.Figure 2b.The histogram analysis showed that the mean CT value and the lowest CT value of the lesion are 38 HU,10 HU,negative pixel percentage is 0.Figure 2c.Poorly differentiated adenocarcinoma in pathological section.Figure 3a.Right upper lobe lung tuberculoma.Figure 3b.The histogram analysis shows that the mean CT value and the lowest CT value of the lesion are 18HU,-14HU,negative pixel percentage is 11.1％.Figure 3c.Caseous necrosis area in pathological section.

图4a 肺癌。Figure 4a.Lung cancer.

表3 肺错构瘤与肺结核球ROC曲线坐标

图4b 肺结核球。Figure 4b.Pulmonary tuberculosis.

表4 肺错构瘤与肺癌ROC曲线坐标

肺错构瘤、肺癌、结核球3组ROC曲线分析：所有实验数据均进行ROC曲线绘制，结果如图4a、4b所示，肺错构瘤组与肺癌组及肺结核球组分别比较时负值像素百分比所占曲线下面积均为最大（分别为0.971、0.919），说明该项指标的诊断效能最好，所以我们选择最佳临界值是以负值像素百分比为研究对象的。我们取“尤登指数”值（即敏感性+特异性-1）的最大值处作为最佳临界值，从表3、4中看到，肺错构瘤组与肺癌组鉴别最佳临界值为负值像素百分比等于11.9％时，对应敏感度与特异度分别为90.0％、100％；而肺错构瘤组与肺结核球组对应最佳临界值为负值像素百分比等于15.7％时，敏感度与特异度分别为83.3％、93.3％。

3 讨论

3.1 肺错构瘤概况

肺错构瘤是肺部最常见的良性肿瘤。在最新版2015年WHO肺部肿瘤组织学分类[6]及第16届世界肺癌大会中，一致将肺错构瘤排在间叶组织来源肿瘤第1位，病理上本病由至少两种间叶组织（如软骨、脂肪及纤维结缔组织等）和上皮组织组成。

病变内脂肪及钙化的检出对于肺错构瘤诊断有重要价值，普通放射学以瘤内“爆米花”样钙化作为诊断错构瘤的主要征象，而事实上，只有当肺错构瘤内的软骨钙化达到相当程度时才能被普通放射学检查所发现。文献[7-8]报道肺错构瘤的钙化发生率为20％～60％，而“爆米花”样钙化出现率也仅为12.5％～22.9％。实际工作中肺错构瘤的钙化发生率可能更低，通常认为直径＞4 cm的肺错构瘤病灶钙化发生率较高，而＜3 cm病灶钙化发生率则较小，王淼淼等[9]也有相关报道。因此普通放射学对本病的诊断正确率不超过25％～30％[10]。

不同于钙化的是脂肪征象对于肺错构瘤具有更高的诊断价值，因为其他的肺结节病灶内均不含有脂肪成分。Ge[11]也报道，只在良性疾病如错构瘤及类脂质肺炎中可出现脂肪。但不容忽视的是并不是所有错构瘤内都存在脂肪及钙化成分，国内外众多学者[12-14]均有报道经手术病理证实无钙化及脂肪密度的肺错构瘤。伍建林等[15]报道了25例肺错构瘤，其中脂肪病理检出率44％，而HRCT脂肪检出率仅为16％。

尽管并不是所有肺错构瘤内都存在脂肪成分，但多数学者认为CT上发现脂肪及钙化，即可立即诊断为肺错构瘤，特别是脂肪密度。因而敏锐的发现病变内脂肪成分成为提高肺错构瘤诊断率的关键环节。

3.2 直方图像素分析法诊断价值

CT值直方图是一种基于像素的密度测定法，可用来定量测量ROI内的所有像素数量、分布及变化情况，因此对病变诊断的准确性、敏感性及可重复性均较高，临床广泛应用于不均质组织内成分分析[16]。

关于病变大小的选择，国外学者意见有所不同，Kim[17]认为应选取直径小于3.5 cm病灶作为研究对象，病变太大内部可能出现小空洞会使CT值被平均而出现错误的CT负值，而Siegelman[5]则建议病灶直径小于2.5 cm。通过研究我们认为病变直径以2.5 cm为界较为合适，在该标准下我们并未发现明显空洞表现，而且如果病变过大，各病变特征性征象显示率大大提高，影像表现不难诊断，也不符合我们早期诊断的目的。

从研究结果中，我们发现肺错构瘤组无论在负值像素还是对应的四个独立区间内，所占百分比均明显高于其余两组，提示尽管HRCT无明显脂肪显示的情况下，但基于肺错构瘤独特的病理基础，直方图像素分析仍然为检出脂肪密度提供了一种相对客观、准确的手段。肺结核球组及肺癌组在-1 024～-20 HU、-1 024～-30 HU两个区间像素百分比均为0，这提示该两组病例尽管含有负值像素（液性密度CT值为-20～20 HU），但均不含有脂肪成分（CT值范围为-20～-120 HU），这也符合肺癌及肺结核球的临床影像及病理特点。但值得注意的是在-1 024～0 HU区间肺结核球组负值像素百分比高于肺癌组（P=0.042），分析原因可能是结核球空洞发生率高于肺癌，较小时即可排出干酪物质而形成HRCT无法分辨的微小空洞，而肺癌空洞形成往往见于直径大于3 cm病灶。

在ROC曲线分析时，尽管我们得出肺错构瘤与肺癌及肺结核球分别鉴别时负值像素百分比的最佳临界值，但在实际应用中面对与不明诊断的肺SPN病灶，我们需要明确肺错构瘤负值像素百分比取何值时，才能取得相对较高的敏感度与特异度。通过研究表3、4中数据，我们认为当该值取15.7％时，临床意义较大，原因是尽管我们这样做的结果导致肺错构瘤在与肺癌鉴别时检出敏感性从90％降到了83％，但与肺结核球及肺癌组鉴别时整体特异度无明显降低，提示我们临床将肺结核球及肺癌误诊断为肺错构瘤的可能性并没有明显提高，尤其对于肺癌病例，临床意义更为显著。

不足之处：①我们只选择病理证实含脂肪成分肺错构瘤，对于无脂肪及钙化的错构瘤我们未进行研究，事实上各种影像手段对无脂肪错构瘤本身也没有明确诊断依据，多依靠病理结果。②直方图分析受病人的身体状态、运动伪影、ROI的位置、扫描参数影响较大，而且负值像素百分比数值本身较小，所以个别实验数据误差可能较大。

总之，通过直方图分析法我们发现CT无明显可见脂肪的肺错构瘤内依然可以敏感的测得脂肪成分及负值成分，但HRCT及平均CT值并不足以给我们明确的提示以致于临床出现漏诊甚至误诊情况。而通过受试者操作曲线，以负值像素百分比为15.7％为界值时，肺错构瘤在与其他肺SPN病灶鉴别时可获得较好的敏感度与特异度平衡。

[1]刘士远，肖湘生.孤立性肺结节的处理策略[J].中华放射学杂志，2005，39（1）：6-8.

[2]De Cicco C,Bellomi M,Bartolomei M,et al.Imaging of lung hamartomas by multidetector computed tomography and positron emission tomography[J].Ann Thorac Surg,2008,86(6):1769-1772.

[3]Heuschmid M,Küttner A,Schröder S,et al.Left ventricular functional parameters using ECG-gated multidetector spiral CT in comparison with invasive ventriculography[J].RoFo:Fortschritte auf dem Gebiete der Rontgenstrahlen und der Nuklearmedizin, 2003,175(10):1349-1354.

[4]金哲.23例肺错构瘤的诊治分析[J].中国医药指南，2008，6（5）：63-64.

[5]Siegelman SS,Khouri NF,Leo FP,et al.Solitary pulmonary nodules:CT assessment[J].Radiology,1986,160(2):307-312.

[6]Travis WD,Brambilla E,Nicholson AG,et al.The 2015 World Health Organization classification of lung tumors:impact of genetic,clinical and radiologic advances since the 2004 classification[J].J Thorac Oncol,2015,10(9):1243-1260.

[7]尚延海，崔允峰，任德印.呼吸系统疾病影像诊断[M].济南：山东科学技术出版社，1996：82-84.

[8]Gjevre JA,Myers JL,Prakash UBS.Pulmonary hamartomas[J]. Mayo Clin Proc,1996,71(1):14-20.

[9]王淼淼，张丽芝，李智勇，等.肺错构瘤的影像学诊断[J].中国临床医学影像杂志，2002，13（Suppl）：48-50.

[10]Chow BJ,Hoffmann U,Nieman K.Computed tomographic coronary angiography:an alternative to invasive coronary angiography [J].Can J Cardiol,2005,21(4):933-940.

[11]Ge F,Tong F,Li Z.Diagnosis and treatment of pulmonary hamartomas[J].Chin Med Sci J,1998,13(1):61-66.

[12]SiegelmanSS,KhouriNF,ScottWWJr,etal.Pulmonary hamartoma CT findings[J].Radiology,1886,160(2):313-317.

[13]高治庆，毕聪珍，马佳华.肺错构瘤的CT诊断与鉴别[J].临床肺科杂志，2008，13（9）：500-502.

[14]夏宇，刘进康，周飞，等.无钙化及脂肪密度的肺错构瘤的CT诊断[J].中国临床医学影像杂志，2004，15（8）：434-436.

[15]伍建林，王园园.周围型肺错构瘤的HRCT表现与病理对照研究[J].中国医学计算机成像杂志，2000，6（5）：313-315.

[16]Bae KT,Fuangtharnthip P,Prasad SR,et al.Adrenal Masses: CT Characterization with Histogram Analysis Method[J].Radiology,2003,228(3):735-742.

[17]Kim JY,Kim JK,Kim N,et al.CT Histogram Analysis:Differentiation of Angiomyolipoma without Visible Fat from Renal Cell Carcinoma at CT Imaging[J].Radiology,2008,246(2):472-479.

The application of histogram analysis method in lipid-poor pulmonary hamartoma in differential diagnosis

LIU Peng1,WU Zhi-feng2,E Lin-ning2,WU Shan2
(1.Medical Imaging Department of Shanxi Medical University,Taiyuan 030001,China; 2.CT Department,Shanxi Academy of Medical Sciences,Shanxi Dayi Hospital,Taiyuan 030032,China)

Objective:To evaluate the ability of histogram analysis method in lipid-poor pulmonary hamartoma in differential diagnosis．Materials and Methods:We retrospectively analyzed 90 cases of solitary pulmonary nodules confirmed pathologically by operation and puncture,including 28 cases of pulmonary hamartoma,36 cases of lung cancer and 26 cases of pulmonary tuberculoma．There was not obvious fat and calcification components on HRCT．We used histogram analysis method to analysis lesions and the receiver operator characteristic curve to choose the optimal cut-off value to differentiate lipid-poor pulmonary hamartoma with other solitary pulmonary nodule．Results:The average CT attenuation and the lowest CT attenuation of the pulmonary hamartoma group is lower than that in the group of lung cancer and tuberculoma group(P＜0．05), the percentage of negative pixels,each pixels interval was significantly higher than that of the other two groups(P＜0．05)．ROC curve showed the percentage of negative pixels was 15．7％is the optimal cut-off value in differential diagnosis．Conclusion: Histogram analysis method can significantly improve the detection of lipid-poor pulmonary hamartoma without visible fat at HRCT．

Lung neoplasms;Hamartoma;Coin lesion,pulmonary;Diagnosis,differential;Tomography,spiral computed

R734．2；R814．42

A

1008-1062（2016）09-0625-04

2016-01-04；

2016-01-20

刘鹏（1989-），男，山西大同人，在读硕士研究生。E-mail：liupeng2034@163．com

武志峰，山西医学科学院山西大医院CT室，030032。E-mail：wuzhifeng2004@126．com

山西省自然科学基金资助项目（2013011046-3）。