18F-FDG PET/CT对孤立性肺结节的诊断价值及其数学预测模型的建立

来源 :温州医科大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:FuSoo
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目的:  1.通过ROC曲线分析比较PET代谢标准摄取值(SUV)、双时相显像及PET/CT联合诊断对186例孤立性肺结节(SPN)的诊断效率,以探讨18F-FDG PET/CT显像在SPN诊断中的价值。  2.通过单因素及多因素分析构建18F-FDG PET/CT诊断SPN良、恶性的数学预测模型,以ROC曲线分析并评价其诊断效率及临床应用价值。  材料与方法:  回顾性分析2011年9月至2013年6月我院因诊断为SPN而行PET/CT检查的186例患者。其中男100例,女86例,年龄为26-85岁,平均61.09±10.98岁。所有患者于静脉注射显像剂60min后行PET/CT早期显像,需行延迟显像者则于静脉注射后120min采集。  图像分析包括CT图像分析、PET代谢测量及PET/CT图像联合诊断。CT图像分析的指标包括:结节大小、密度、部位、边界、磨玻璃密度、分叶、血管集束、胸膜牵拉、毛刺、钙化、空泡、空洞。PET代谢采用半定量法对早期及延迟期病灶的标准摄取值(SUV)进行测定并自动计算病灶的平均SUV值(SUVmean)和最大SUV值(SUVmax),同时计算病灶代谢延迟滞留指数(RI)。PET/CT联合诊断则采用目视法或半定量法对病灶的代谢及形态学特征进行综合分析判断,判断结果分为良性、良性可能大、良性可能、恶性可能、恶性可能大、恶性,并依次以0、1、2、3、4、5分进行记录。  以病灶良恶性结果为应变量,对影响病灶结果的参数进行单因素和多因素分析,并建立诊断SPN良、恶性的回归数学模型。分别计算SUVmean、SUVmax、RImean、RImax、PET/CT联合诊断及数学模型诊断SPN的灵敏度、特异度、准确性、阳性预测值、阴性预测值,绘制各诊断指标的ROC曲线并比较各曲线下面积大小的差异性。以P<0.05为差异有统计学意义。  结果:  186例SPN中,恶性123例,良性63例。所有结节的平均SUVmean、SUVmax值分别为2.19±1.64、3.61±3.43。以SUV值≥2.5为阳性,<2.5为阴性,SUVmean及SUVmax诊断SPN的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值分别为41.5%、90.5%、58.1%、89.5%、44.2%及61.2%、76.2%、65.6%、83.1%、49.5%。共142例SPN行双时相PET/CT检查,其中良性结节延迟期SUV值与早期比较差异均无统计学意义(P>0.05);而恶性结节延迟期SUV值较早期显著增高(P<0.05)。延迟显像结节代谢滞留率RImean、RImax均值分别为18.1%、27.1%。以RI≥10%为诊断阳性,<10%为阴性,RImean及RImax诊断SPN的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值分别为67.0%、64.1%、66.2%、83.1%、42.4%及83.5%、51.3%、74.6%、81.9%、54.1%。PET/CT联合诊断SPN的价值较高,其灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值及阴性预测值分别为97.6%、79.4%、91.4%、90.2%及94.3%。  对186例SPN行单因素分析,结果显示患者年龄、结节大小、CT值、分叶、胸膜牵拉、血管集束、毛刺、空泡、SUVmean及SUVmax值良、恶性结节间差异具有统计学意义(P<0.01)。将单因素分析有意义的参数为自变量行二元logistic回归分析,结果显示,患者年龄、分叶、胸膜牵拉、血管集束及SUVmax为有统计学意义的自变量。经二元logistic回归分析建立18F-FDG PET/CT诊断SPN良、恶性的数学模型如下:p=ex/(1+ex),x=-8.111+0.091×年龄+1.351×分叶+3.565×血管集束+2.153×胸膜牵拉+0.447×SUVmax。以数学模型对SPN良恶性进行预测,其诊断SPN的灵敏度、特异度、准确性、阳性预测值及阴性预测值分别为87.8%、81.0%、85.5%、90.0%及77.3%。  分别绘制SUVmean、SUVmax、RImean、RImax、PET/CT联合诊断及数学模型诊断SPN的ROC曲线,并计算曲线下面积分别为0.734±0.037、0.748±0.036、0.713±0.052、0.707±0.053、0.951±0.015及0.927±0.019。PET/CT联合诊断ROC曲线下面积与数学模型比较,两者之间差异无统计学意义(P>0.05),但均显著高于SUVmean、SUVmax、RImean及RImax(P<0.05)。  结论:  1.单纯以SUV值或双时相显像代谢滞留率判断SPN良恶性的价值有限。  2.PET/CT联合诊断SPN的准确性高,ROC曲线下面积大,因此其在SPN诊断中的应用价值较高。  3.以logistic回归分析构建的数学预测模型准确性较高,与PET/CT联合诊断比较,其诊断SPN的效率无显著差异,因此其临床应用的可行性较高,是一种值得推荐的方法。
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