中国中西医结合影像学杂志   2019, Vol. 17 Issue (6): 576-579
0
HRCT鉴别肺内淋巴结和肺癌的初步研究[PDF全文]
张慧 , 郭君武
郑州大学第二附属医院放射科,河南 郑州 450014
摘要目的: 探讨肺内淋巴结(IPLNs)和肺癌的CT特征,提高对两者的鉴别诊断能力。方法: 收集经病理确诊的IPLNs 28例,肺癌37例,术前均行HRCT薄层扫描,记录肺小结节的位置、最大径、密度、形态、边界、边缘、内部结构、与邻近血管组织的关系及胸膜间距等,并行统计学分析。结果: 2组肺结节密度、边界、边缘(分叶征、毛刺征)、空泡征、支气管充气征、线状密度影(< 2条,2~4条,>4条)、肋胸膜间距(< 10 mm,>20 mm)、吸烟史,差异均有统计学意义(均P < 0.05)。结论: 通过HRCT薄层扫描观察肺小结节相关影像学特征(密度、边界、边缘、内部结构、邻近血管、组织的改变等),并结合病史,可对IPLNs和肺癌进行鉴别诊断,提高对肺小结节的诊断准确率。
关键词    淋巴结    肺肿瘤    体层摄影术, X线计算机    
Preliminary study on the differential diagnosis of intrapulmonary lymph nodes from lung cancer by using high-resolution CT
Zhang Hui , Guo Junwu
Department of Radiology, Second Affiliated Hospital of Zhengzhou University, Zhengzhou, 450014, China
Abstract: Objective: To explore the imaging features of intrapulmonary lymph nodes (IPLNs) and lung cancer presenting as solitary nodules, in order to improve the ability of differential diagnosis between IPLNs and small nodule lung cancers. Methods: Twenty-eight cases of IPLNs and 37 cases of lung cancer confirmed by pathology were collected. All subjects were scanned with high resolution CT before operation.The location size, density, shape, border, margin, internal structure, changes in adjacent blood vessels and tissue and the distance from the pleura to small nodules in the two groups were observed, and statistical analysis of the above data was made. Results: There were significant differences in nodule density, border, marginal lobulated sign, spicule sign, vacuolar sign, bronchogram, linear density shadow (< 2, 2~4, >4), pleural space (< 10 mm, >20 mm), smoking history between the two groups(all P < 0.05). Conclusions: The IPLNs and lung cancer presenting as solitary nodules could be differentiated through observing the imaging features (density, boundary, margin, internal structure, adjacent blood vessels, tissue changes, et al) of pulmonary nodules and combining with the patient's history. It is helpful to improve the accuracy of clinical diagnosis of small pulmonary nodules.
Key words: Lung    Lymph nodes    Lung neoplasms    Tomography, X-ray computed    

肺淋巴结通常指支气管旁淋巴结,主要位于支气管4级分支之前的气管分叉位置,仅少数存在于肺实质内,这些特定部位的淋巴结被称为肺内淋巴结(intrapulmonary lymph nodes,IPLNs)[1]。随着CT的普及,特别是HRCT的应用,越来越多的肺小结节被发现,包括IPLNs和表现为孤立小结节的肺癌。肺癌需手术干预,而IPLNs动态观察即可,因此,能够准确诊断IPLNs和肺癌,对临床治疗方案的制订有重要意义[2-3]。本文通过观察IPLNs和以孤立小结节为表现肺癌的HRCT特征,以提高对两者的鉴别诊断能力。

1 资料与方法 1.1 一般资料

收集2015年6月至2018年6月经术后病理证实的IPLNs患者28例,其中男17例,女11例;年龄35~78岁,平均(56.8±11.9)岁;共41个小结节;19例有吸烟史(>5年),其中女4例;均无原发肿瘤病史。选择同期经术后病理证实的孤立小结节肺癌37例,其中男22例,女15例;年龄31~86岁,平均(57.3±13.6)岁;共53个小结节;15例有吸烟史(>5年),均为男性,术前已确诊原发恶性肿瘤3例。

1.2 仪器与方法

65例术前均使用Philips 256i CT进行扫描,扫描方向从头到足位,扫描范围从胸廓入口至膈肌水平。扫描参数:120 kV,250 mAs,准直器128×0.625 mm,层厚0.5 mm,重建层距0.75 mm,球管旋转时间0.27 s,螺距0.5,FOV 250 mm×250 mm,肺窗窗宽1 500~2 000 HU、窗位-600~-450 HU,纵隔窗窗宽250~350 HU、窗位30~50 HU。所有患者检查前均进行呼吸屏气训练,以减少呼吸伪影对图像质量的影响。

1.3 图像后处理及分析

图像质量评分采用5分法:5分,图像质量佳、结构清晰,无噪声及伪影;4分,图像质量良好,结构较清晰,有少量噪声或伪影;3分,图像质量尚可,可诊断,噪声及伪影出现但不影响主要解剖结构显示;2分,图像质量一般,仅提示病变,噪声及伪影影响主要解剖结构显示;1分,图像质量差,无法用于诊断,噪声及伪影无法容忍;3~5分符合临床诊断要求。由2名从事胸部CT诊断10年以上的放射科医师采用双盲法进行图像分析,从不同位置(矢状、冠状、轴位)进行观察,分别对2组肺小结节的位置(双肺上叶、下叶、右肺中叶)、大小、密度(实性、磨玻璃样)、形态(圆形、椭圆形、不规则形)、边界(清晰、模糊)、边缘(分叶征、毛刺征、漏斗征)、内部结构(空泡征、支气管充气征等)、与邻近血管组织的关系(血管集束征、胸膜凹陷征、线状密度影等)及肋胸膜间距等CT图像参数进行分析,意见不一致时,协商达成一致;其中肺小结节截面直径和肋胸膜间距各测量3次,取平均值。

1.4 统计学分析

采用SPSS 17.0统计软件进行数据分析。2组年龄比较行两独立样本t检验,图像质量评分采用Mann-Whitney U检验;2组性别、吸烟史及结节位置、大小、密度、形态、边界、边缘、内部结构、与邻近血管组织的关系、肋胸膜间距等比较行χ2检验。以P<0.05(双侧)为差异有统计学意义。

2 结果 2.1 2组基本资料及CT图像质量评分比较

2组年龄、性别比例差异均无统计学意义(均P>0.05),图像质量评分分别为(4.1±0.4)、(4.2±0.6)分,差异无统计学意义(P>0.05);2组吸烟人数所占比例分别为67.86%(19/28)、40.54%(15/37),差异有统计学意义(χ2=4.767,P=0.029)。

2.2 2组CT图像相关参数比较(表 1
表 1 2组CT图像相关参数对比 

2组小结节(双肺上叶、右肺中叶、双肺下叶)分布,差异均无统计学意义(均P>0.05)。IPLNs与肺癌的最大径均值分别为(6.17±1.46)、(9.84±1.19)mm,其中2组最大径≥10 mm的比例差异有统计学意义(P<0.05)(图 12)。2组小结节密度(实性、磨玻璃样)差异有统计学意义(P<0.05)(图 3)。2组小结节形态(圆/椭圆形、不规则形),差异无统计学意义(P>0.05)。2组小结节边界(清晰、模糊)、边缘(分叶征、毛刺征)情况差异均有统计学意义(均P<0.001)。2组小结节内部结构(空泡征、支气管充气征)个数比例差异均有统计学意义(均P<0.05)。2组小结节与邻近血管组织关系(血管集束征、胸膜凹陷征)差异均无统计学意义(均P>0.05)。2组小结节线状密度影(<2条、2~4条、>4条)差异均有统计学意义(均P<0.05)(图 4)。2组小结节肋胸膜间距均值分别为(10.25±2.79)、(19.37±2.53)mm,其中肋胸膜间距<10 mm和>20 mm个数比例差异均有统计学意义(均P<0.05)。

图 1 男,58岁,肺内淋巴结(IPLNs),HRCT示右肺下叶最大径为6.3 mm的实性结节,边界清,可见胸膜凹陷征,与肋胸膜的间距为5.8 mm

图 2 女,71岁,肺腺癌,HRCT示右肺下叶最大径为3.5 mm的磨玻璃样结节,可见分叶征及毛刺征,与肋胸膜的间距为23.5 mm

图 3 男,53岁,肺腺癌,HRCT示右肺中叶近纵隔处最大径为12.4 mm的实性结节,呈椭圆形,边界欠清,与肋胸膜的间距为17.1 mm

图 4 女,63岁,IPLNs,HRCT示左肺下叶最大径为8.5 mm的实性结节,边界清,可见3条线状高密度影(箭头),与肋胸膜的间距为6.1 mm

3 讨论

IPLNs是少见的肺实质内良性病变,由肺实质内正常淋巴组织反应性增生所形成,之前较多学者[1]认为肺淋巴结组织多位于气管或支气管旁,肺实质内不存在淋巴结。国外有研究[2]对2 000多例患者行淋巴管造影,发现IPLNs患病率高达3.7%。IPLNs患者在临床上常无特征性表现,少数患者可因咳嗽、咳痰等症状就诊,相关影像学报道也不多见[4]。由于IPLNs与早期周围型小肺癌鉴别较困难[5],造成大量患者接受胸腔镜手术后,无合理的治疗方案;再者,IPLNs可与多种疾病伴发,当肺癌与IPLNs同时发生时,可能会误诊为肺癌胸内多发病灶或肺癌伴转移瘤灶,从而影响手术方法的选择及肿瘤临床分期的确定,严重者会影响患者预后,所以对IPLNs的正确诊断及其与肺癌的鉴别尤为重要。IPLNs由皮质和髓质2个部分构成,皮质区位于被膜下,髓质区位于中心和淋巴结门部,主要功能是清除肺组织内的尘粒、细菌、病毒等,在巨噬细胞吞噬、分解颗粒过程中,释放多种细胞因子,参与局部的炎症和免疫反应。反复的炎症刺激淋巴滤泡增生,形成IPLNs[6-7]

IPLNs诊断常用的影像学方法有X线、CT、MRI、PET-CT,以及非影像学检查方法,如细针穿刺活检、纤维支气管镜等[8]。HRCT薄层扫描可直观显示肺内小结节的立体形态、密度、边界、边缘、内部结构,以及与周围血管组织的关系,大幅度提高其诊断准确率[9]。本研究发现2组有吸烟史(>5年)患者比例差异有统计学意义;部分研究[10]认为吸烟产生的刺激物,主要通过肺淋巴系统清除,导致巨噬细胞在吞噬和分解粉尘过程中,释放多种细胞因子,参与局部炎症反应及免疫反应,从而形成IPLNs。本研究78.05%的IPLNs分布在双肺下叶,可能与肺通气功能及淋巴液产生多于双肺上叶有关[11];IPLNs多为实性结节(87.80%),而小结节肺癌多为磨玻璃样结节(52.83%);IPLNs最大径均值为(6.17±1.46)mm,且仅1例> 10 mm,而小结节肺癌最大径均值为(9.84±1.19)mm,且28例小结节直径>10 mm,两者差异有统计学意义(P<0.05),与隋锡朝等[12]研究一致。IPLNs多数边界清晰(70.73%),而小结节肺癌多数边界模糊(71.70%);IPLNs较少有分叶、毛刺及漏斗征,而小结节肺癌上述CT征象所占比例较大,且11例合并分叶及毛刺征,与周莹等[13]研究显示毛刺征为周围型小结节肺腺癌的独立危险因素一致。本研究中IPLNs内部结构(空泡征、支气管充气征)较难观察,空泡征、支气管充气征所占比例与肺癌组比较差异均有统计学意义(均P<0.05)。有研究认为[14]直径<5 mm肺癌的影像学特征多数为内部结构的变化,多表现为空泡征、支气管充气征等。本研究65.9%(27/41)的IPLNs周围出现2条以上的细线样高密度影,为增厚的小叶间隔,内含增粗的淋巴管和肺静脉,与小结节肺癌比较差异有统计学意义(P<0.05),有学者[11]认为此征象为鉴别IPLNs与其他实性小结节最有价值的征象。IPLNs较多分布于近胸膜的间距<10 mm的双肺下叶处,可能与双肺下叶淋巴引流较多、胸膜下区域的淋巴管网更丰富有关[11, 15],而以孤立小结节为表现的肺癌多发生在近胸膜的间距>10 mm的肺下叶处。

综上所述,吸烟患者、实性小结节、最大径<10 mm、边界清晰、出现多发线样高密度影且与胸膜的间距<10 mm,提示多为IPLNs;而孤立小结节肺癌多为磨玻璃样结节、最大径多>10 mm、边缘模糊、有分叶及毛刺征、有内部结构的变化,且与胸膜的间距多>10 mm。通过HRCT薄层扫描,观察肺内小结节结节影像学特征,可提高IPLNs与肺癌的鉴别诊断能力,从而为临床治疗方案的选取提供依据,具有重要的临床意义。

参考文献
[1]
Shaham D, Vazquez M, Bogot N R, et al. CT features of intrapulmonary lymph nodes confirmed by cytology[J]. Clin Imaging, 2010, 34: 185-190. DOI:10.1016/j.clinimag.2009.05.005
[2]
Honma K, Nelson G, Murray J. Intrapulmonary lymph nodes in South African miners——an autopsy survey[J]. Am J Ind Med, 2010, 50: 261-264.
[3]
Brunelli A, Kim AW, Berger KI, et al. Physiologic evaluation of the patient with lung cancer being considered for resectional surgery:diagnosis and management of lung cancer, 3rd ed:American College of Chest Physiciansevidence-based clinical practice guideline[J]. Chest, 2013, 143: e166S-e190S. DOI:10.1378/chest.12-2395
[4]
唐丽萍, 伍建林. 肺内淋巴结的临床与影像表现[J]. 中国临床医学影像杂志, 2016, 27(11): 826-828.
[5]
叶爱华, 胡粟, 苗焕民, 等. 肺内淋巴结的HRCT特征分析[J]. 临床放射学杂志, 2017, 36(12): 1763-1765.
[6]
Gould MK, Donington J, Lynch WR, et al. Evaluation of individuals with pulmonary nodules:when is it lung cancer? Diagnosis and management of lung cancer, 3rd ed:American College of Chest Physicians evidence-based clinical practice guidelines[J]. Chest, 2013, 143: e93s-e120s. DOI:10.1378/chest.12-2351
[7]
Sozio F, Rossi A, Weber E, et al. Morphometric analysis of intralobular, interlobular and pleural lymphatics in normal human lung[J]. J Anat, 2012, 220: 396-404. DOI:10.1111/j.1469-7580.2011.01473.x
[8]
柳德灵, 赖国祥, 林庆安, 等. CT引导下经皮肺穿刺活检并发症1324例分析[J]. 国际呼吸杂志, 2018, 38(1): 26-32.
[9]
唐丽萍, 伍建林. 肺内淋巴结的临床与影像表现[J]. 中国临床医学影像杂志, 2016, 27(11): 826-828.
[10]
Boubia S, Barthes FL, Danel C, et al. Peripheral intrapulmonary lymph node metastases of non-small-cell lung cancer[J]. Ann Thorac Surg, 2004, 77: 1096-1098. DOI:10.1016/S0003-4975(03)01275-X
[11]
Takenaka M, Uramoto H, Shimokawa H, et al. Discriminative fe-atures of thin-slice computed tomography for peripheral intrap-ulmonary lymph nodes[J]. Asian J Surg, 2013, 36: 69-73. DOI:10.1016/j.asjsur.2012.11.005
[12]
隋锡朝, 李运, 王煦, 等. 肺内淋巴结的临床和影像学特点[J]. 中华胸心血管外科杂志, 2012, 28(5): 271-273.
[13]
周莹, 刘士远, 李琼, 等. 临床ⅠA期周围型肺腺癌病理性脉管浸润与其薄层CT征象的相关性研究[J]. 中华放射学杂志, 2015, 49(4): 259-263.
[14]
吴瑞, 梁宇霆. 早期周围型肺癌的CT影像特征分析[J]. 中国现代医药杂志, 2018, 20(2): 26-30.
[15]
叶爱华, 胡粟, 苗焕民, 等. 肺内淋巴结的HRCT特征分析[J]. 临床放射学杂志, 2017, 12(9): 1763-1766.