多层螺旋CT的VR及MPR图像重组在肺结节良恶性胸膜凹陷征中的鉴别价值.pdf

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1、岁江医学2014年第42卷第5期ChineseYoujiangMedicalJournal2014,Vo1.42No.5.585.多层螺旋CT的VR及MPR图像重组在肺结节良恶性胸膜凹陷征中的鉴别价值吴伟成,单飞,邢伟,邱建国(江苏省常州市第一人民医院影像科,常州213003)【摘要】目的探讨多层螺旋cT容积再现(Volumerending,vR)及多平面重建(Multipleplannerreconstruction,MPR)图像重组技术在肺结节良恶性胸膜凹陷征(pleuralindentation,PI)中的鉴别价值。方法根据手术病理及临床

2、随访资料,将48例伴PI的肺结节分为良性组(18例)和恶性组(30例)。所有结节均进行多层螺旋cT扫描后行图像薄层重建,并行三维图像重组。依据肺表面VR图像中的凹陷中心及周围沟槽表现进行分类并比较。以MPR图像上显示的胸膜相关切迹征(Nodulenotchduetopleuralindentation,NNPI),比较两组显示率。结果VR图像显示的PI凹陷中心表现分为:小圆/点状型、斜线型、宽带型、不规则型;周围沟槽分为深长型和短浅型。恶性PI以小圆(点)或斜线型凹陷中心伴深长沟槽多见,而良性PI以宽带状凹陷中心伴短浅沟槽多见,两者存在明显差异

3、(P<0.05)。MPR所见NNPI中恶性组发生率明显高于良性组(P<0.O1)。结论VR及MRP图像重组技术对肺结节良恶性PI鉴别具有指导价值。【关键词】胸膜;肺结节;体层摄影术;x线计算机;图像处理;计算机辅助中图分类号:R563;R814.32文献标识码:ADOI:10.3969/j.issn.1003—1383.2014.05.023ValueofVRandMPRimagereconstructionofmulti-slicespiralCTindiferentiatediagnosisofbenignandmalignantpleur

4、alindentationinpulmonarynodulesWeicheng,SHANFei,XINGWei,QIUJianguo(DepartmentofRadiology,ChangzhouFirstPeople’SHospital,Changzhou213003,Jiangsu,China)【Abstract】ObjectiveToinvestigatethevalueofvolumerending(VR)andmultipleplannerreconstruction(MPR)techniquesmulti—slicespiralCT

5、indifferentialdiagnosisofbenignandmalignantpleuralindentation(PI).MethodsBasedonpathologyandclinicfollow—updata,48casesoflungnoduleswithP1weredividedintobenigngroup(18cases)andmalig·nantgroup(30cases).Alllungnodulesgotthin—slicetargetreconstructionafterundergoingmulti—slices

6、piralCT,and3Dre-formationwereperformedinallcases.ThentheywereclassifiedandanalyzedaccordingtotheappearanceofthecenterofPIandsurroundingfurrowinVRimages.Nodulenotchduetopleuralindentation(NNPI)wasdemonstratedinMPRimages,andthedetectionratesoftwogroupswerecompared.ResultsTheap

7、pearanceofthecenterofPIinVRimageswasclassifiedin-tofourtypes:smallround/punctiform,obliqueline,wide—bandandiregular;whilesurroundingfurowWasclassifiedintotwotypes:longanddeep,shortandsuperficia1.Thereweremainlysmallroundorobliquelinetypeofindentationcenterwithlonganddeepsurr

8、oundingfurrowinmalignantPI,whilewide—bandtypeofcenterwithshortandsuperficia

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