论文摘要
【目的】1、分析腮腺肿瘤的CT表现特点，探讨CT成像在腮腺良、恶性肿瘤鉴别诊断中的价值。2、分析腮腺肿瘤CT灌注成像中各参数的差异，探讨CT灌注成像在腮腺良、恶性肿瘤鉴别诊断中的价值。【材料和方法】1、研究对象第一部分：回顾性收集2001年5月—2007年3月经南方医院CT检查的腮腺肿瘤病例85例。第二部分：对2006年6月—2007年3月南方医院腮腺肿瘤患者23例行CT灌注扫描。2、仪器设备第一部分（1）Siemens Sonmatom Plus 4全身CT机或GE Lightspeed 16排螺旋CT机。（2）美国MEDRAD公司生产的KMP81OP型高压注射器。（3）非离子型对比剂，碘海醇注射液300mgI／ml。第二部分（1）GE Lightspeed 16排螺旋CT机。（2）高压注射器及对比剂同第一部分。3、扫描方法第一部分：横断位平扫，范围从外耳孔至下颌角，层厚5mm，螺距1.375，管电压120Kv，管电流120～180mA。平扫后行增强扫描，非离子型对比剂60～75ml，流速2.0～2.5ml／s，肘静脉注射后20秒扫描。第二部分：平扫同第一部分，确定肿瘤最大层面后行CT灌注扫描。CT灌注扫描采用5mm×4层轴扫模式，管电压120Kv，管电流40mA，非离子型对比剂总量40ml，流速4.0ml／s。肘静脉注射对比剂后5秒开始扫描，扫描50次，每次1秒，间隔时间1秒，共104秒。灌注扫描后，行常规增强扫描，对比剂30ml，流速2.5ml／s，肘静脉注射后立即扫描，扫描范围及条件同平扫。4、数据处理及图像分析第一部分：扫描结束后将原始数据传入GE ADW 4.2工作站重建。图像分析包括肿瘤的大小（用横断面最大径表示）、边界清晰与否、平扫密度是否均匀、增强幅值及颈部淋巴结等指标。第二部分：灌注成像数据通过GEADW 4.2工作站进行后处理，用工作站自带的CT Perfusion 3软件的头部肿瘤模式算法，选择肿瘤最大层面图像，在输入动脉、输出静脉及肿瘤内画出感兴趣区（ROI）后软件根据CT值绘制出时间一密度曲线（TDC），并自动生成的各灌注参数，包括血流量（BF），血容量（BV），平均通过时间（MTT）和毛细血管表面通透性（PS）。5、统计学分析第一部分：对良恶性肿瘤组的性别、部位、边界、平扫密度及颈部淋巴结肿大等指标行x2检验；对年龄、横断面最大径及CT增强幅值等指标行两独立样本t检验（Independent-Samples T Test）。根据肿瘤最大径、边界、CT增强幅值及颈部淋巴结肿大等指标建立判别函数。第二部分：对良恶性肿瘤组的血流量（BF），血容量（BV），平均通过时间（MTT）及表面通透性（PS）进行两独立样本t检验。两部分统计学分析均采用SPSS统计软件13.0版本，检验水准a=0.05，P＜0.05认为差异有统计学意义。【结果】第一部分（1）85例行CT扫描的腮腺肿瘤中，良性肿瘤65例，占76.5％，恶性肿瘤20例，占23.5％。（2）良性肿瘤在年龄、平扫边界、横断面最大径、增强幅值及颈部淋巴结等指标与恶性肿瘤对比，差异有统计学意义（P＜0.05）；而性别和肿瘤发生部位的比较，良、恶性肿瘤间差异无统计学意义。（3）以横断面最大径、边界、增强幅值及颈部淋巴结等作为变量对良、恶性肿瘤建立判别函数，对良、恶性肿瘤的判别符合率高，对良性肿瘤的判别符合率为93.8％，对恶性肿瘤的判别符合率为90.0％，整体的判别符合率为92.9％。第二部分（1）23例行CT灌注的腮腺肿瘤中，良性肿瘤17例，占73.9％，恶性肿瘤6例，占26.1％。（2）腮腺良、恶性肿瘤的灌注参数分别为：良性肿瘤组的BF值(57.92±37.08ml·min-1·100g-1)，BV值(4.69±2.05 ml·100g-1)，MTT值（5.92±3.14S），PS值(12.52±7.03 ml·min-1·100g-1)；恶性肿瘤组的BF值(141.40±99.91ml·min-1·100g-1)，BV值(7.78±3.38 ml·100g-1，MTT（5.74±2.65S），PS值(23.00±8.95 ml·min-1·100g-1)。良性肿瘤与恶性肿瘤组间的比较，BF、BV及PS值的差异有统计学意义，而MTT值差异无统计学意义。【结论】第一部分1、腮腺肿瘤与腮腺组织本身的脂肪成分形成良好的天然对比，CT扫描速度快、组织及空间分辨率高，是腮腺肿瘤的首选影像检查方法。2、通过CT平扫及增强扫描，不但能够明确腮腺肿瘤的部位、大小及与周围组织的关系，还可以观察周围结构有无受累和颈部淋巴结情况，对腮腺肿瘤定性诊断价值高。3、建立判别函数，可以对腮腺良、恶性肿瘤的各项观察指标进行综合考虑。本研究表明肿瘤边界、横断面最大径、增强幅值及颈部淋巴结等四项指标对良、恶性腮腺肿瘤的鉴别能力最好，以上述四项指标建立判别函数，对腮腺良、恶性肿瘤的判别符合率分别为93.8％和90％，整体的判别符合率达到92.9％。第二部分1、腮腺作为头颈部器官，位置固定，不受呼吸活动影响，有利于进行CT灌注研究。2、CT灌注成像作为一种无创的评价组织血流灌注状态的功能成像方法，能对腮腺良、恶性肿瘤的灌注变化进行定量观察。本研究显示腮腺恶性肿瘤的灌注指标BF、BV及PS明显高于良性肿瘤，差异有统计学意义，有一定的鉴别诊断价值。3、腮腺肿瘤CT灌注成像能够通过一次检查同时获得形态学及功能学两方面的信息，提供更多的诊断依据，有良好的临床应用前景。