郭芳芳
- 作品数：4 被引量：67H指数：4
- 供职机构：天津医科大学总医院更多>>
- 发文基金：中央补助地方公共卫生专项资金国家教育部博士点基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：医药卫生更多>>
- 亚实性肺结节CT征象在良恶性鉴别及腺癌恶性侵袭程度评估中的价值被引量：30
- 2018年
- 背景与目的亚实性肺结节为肺原发腺癌的常见计算机体层成像(computed tomography,CT)表现,依据其CT影像特征预测病理分型对确定临床治疗策略具有临床价值。本研究根据病理分类,回顾性分析良性、不典型腺瘤样增生(atypical adenomatous hyperplasia,AAH)/原位腺癌(adenocarcinoma in situ,AIS)/微侵袭性腺癌(minimally invasive adenocarcinoma,MIA)、侵袭性腺癌三组亚实性肺结节的CT征象,评估其在良恶性鉴别及恶性侵袭程度判别中的价值。方法回顾性分析106例经手术切除亚实性结节的CT征象。依据手术病理分为良性和恶性组,恶性组根据侵袭程度分为无/微侵袭组(AAH/AIS/MIA)、侵袭性腺癌组,测量结节大小、实性成分比例、瘤肺界面、形状、边缘、胸膜牵拉征、空气支气管征、结节内血管异常等CT征象。根据单因素分析(χ2检验、非参数检验Mann-Whitney U检验)结果筛选有统计学差异的变量,纳入Logistic回归多因素分析。结果 Logistic回归分析显示清晰的瘤肺界面、空气支气管征以及结节内血管异常是恶性结节的重要预测指标,风险比分别为38.1(95%CI:5.0-287.7;P<0.01)、7.9(95%CI:1.3-49.3;P=0.03)、7.2(95%CI:1.4-37.0;P=0.02)。更大的实性成分所占比例是侵袭性腺癌与AAH/AIS/MIA组鉴别的重要指标,其风险比分别为1.04(95%CI:1.01-1.06,P=0.01)。结论亚实性结节中出现清晰的瘤肺界面、空气支气管征、结节内血管异常提示其恶性概率增加。恶性结节中实性成分所占比例越大预示着侵袭性更高。
- 郭芳芳李欣菱王欣悦郑文松王卿宋文静于铁链范亚光王颖
- 关键词：计算机体层成像恶性
- CT三维容积分析在实性肺结节恶性风险度评估中的价值被引量：20
- 2016年
- 背景与目的肺结节临床处理策略主要基于其恶性风险度评估,目前公认的计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像学标准为结节直径。容积CT及三维分析软件的应用使肺结节形态学特征显示更加清晰。本研究的目的是评估肺结节的容积及三维形态特征(边缘、形状、位置)在结节恶性风险度评估中的价值。方法应用三维分析软件对200例直径小于3 cm实性结节的CT影像资料进行回顾性分析,恶性结节经病理或组织学确认,良性结节经病理或两年随访无增大确认。对全部结节及亚厘米结节(直径小于10 mm)分别采用Logistic回归分析计算结节三维边缘(光滑、分叶、毛刺或不规则)、形状(球体、非球体)、位置(肺实质内、血管相贴、胸膜相贴)、结节容积的似然比(odds ratios,ORs),并通过受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线确定结节容积评估恶性风险度的最佳阈值。结果纳入研究的200例中恶性78例,良性122例。对全部结节的Logistic回归分析结果显示结节容积(OR=3.3,P<0.001)、边缘形态(分叶、毛刺或不规则的OR值分别为13.4、9.8,P均=0.001)具有预测价值,而结节的位置及三维形状不具备预测价值(P>0.05)。ROC分析显示结节容积对恶性风险度评估有价值(曲线下面积为0.928;P<0.01,最佳阈值为666 mm^3)。对亚厘米结节的分析显示仅边缘分叶、毛刺或不规则的结节恶性风险度高(OR=60.5,75.0;P=0.003,0.007)。结论结节的三维容积及边缘形态有助于判定结节的恶性风险度,容积大于666 mm^3可作为恶性高危结节的阈值;边缘分叶、毛刺或不规则是亚厘米结节的唯一高危因素。
- 李梦琦韩融城宋文静王欣悦郭芳芳苏大同于铁链王颖
- 关键词：肺结节计算机体层摄影风险度
- 不同类型肺结节的生长曲线分析被引量：5
- 2017年
- 背景与目的计算机断层扫描(computed tomography,CT)随访评估肺内结节的生长特性是临床判断结节良恶性的常用策略。不同生物学行为的肺结节可能具有不同的生长速度和生长模式。本研究的目的是绘制不同类型肺结节的体积生长曲线,了解其生长方式,为判断结节性质并制定肺结节随访方案提供依据。方法应用三维分析软件对111例接受2次及以上CT检查的肺结节(实性结节54例、亚实性结节57例)的影像资料进行回顾性分析。35例恶性及5例良性结节经病理或组织学确认,其余71例经两年随访无显著生长,经专家会诊确认为肺癌低危结节。所有结节按密度及性质分组:实性良性/低危结节、实性恶性结节、亚实性良性/低危结节、亚实性恶性结节。以随访间隔时间(d)为X轴,以随访结节的三维体积(mm3)和三维体积对数为Y轴,绘制体积线性及指数性生长曲线,由研究者主观观察曲线的形态。应用卡方检验比较不同性质肺结节的生长曲线的差异。结果实性恶性结节中12例(66.7%)生长曲线快速上升,3例(16.7%)先平缓-后上升,2例(11.1%)缓慢上升,1例(5.56%)平直。亚实性恶性结节中8例(47.1%)呈快速上升型,4例(23.5%)缓慢上升,3例(17.6%)平直,2例(11.8%)为先下降-后上升型。实性良性/低危结节中5例(13.9%)呈下降型,17例(47.2%)平直,8例(21.6%)缓慢上升,6例(16.7%)呈波浪型。亚实性良性/低危结节中4例(10%)呈下降型,21例(52.5%)平直,9例(22.5%)缓慢上升,6例(15%)呈波浪型。良性/低危结节与恶性结节生长曲线分布存在显著性差异(χ2=42.4,P<0.01)。结论肺癌生长曲线具有异质性,快速上升是恶性肺结节的特征性生长曲线,但部分可在一定时期内表现为平直、缓慢上升甚至下降。缓慢生长不能排除肺癌可能,尤其是亚实性结节。
- 王欣悦韩融诚郭芳芳李欣菱郑文松王卿宋文静于铁链王颖
- 关键词：肺结节计算机体层摄影体积
- 亚实性肺结节CT阈值分割:实性成分识别与定量被引量：15
- 2017年
- 背景与目的肺内亚实性结节(subsolid nodule,SSN)实性成分的识别与定量对SSN的鉴别诊断,病理预测和预后评估具有重要价值,但目前缺乏公认且客观的标准。本研究旨在应用计算机断层扫描(computed tomography,CT)阈值分割方法确定用于SSN实性成分识别与定量的最佳阈值。方法回顾性分析102例SSN的CT图像。由观察者确定SSN内是否存在实性成分并借助软件确定实性成分的体积,以此作为参照标准。应用CT阈值分割方法对所有SSN进行分析,测量其内不同CT阈值对应的体素体积,假定该体积即为实性成分体积,计算实性成分与结节整体的体积比率。所得结果与相应参照标准进行比较,应用受试者工作特征曲线及Wilcoxon检验筛选最佳阈值。结果阈值设为-250 HU时,识别SSN内实性成分的诊断价值最大(曲线下面积为0.982),以体积比率1.10%作为确认实性成分存在的界限值,其诊断效能最高。阈值设为-300 HU时诊断效能次之,对应曲线下面积和体积比率界限值分别为0.977、6.14%。阈值设为-250 HU、-300 HU时所得实性成分中位体积分别为202.7 mm^3(598.2 mm^3)、247.1 mm^3(696.0 mm^3),与参照标准199.5 mm^3(743.1mm^3)间无显著差异(P=0.125,1,0.061,3)。结论 CT阈值分割方法可对SSN实性成分进行准确识别与定量,阈值可设为-250 HU或-300 HU。
- 郑文松王卿王颖郭芳芳王欣悦于铁链
- 关键词：腺癌计算机断层扫描阈值分割体积测量
