МСКТ-ДЕНСИТОМЕТРИЧНІ КРИТЕРІЇ МАЛІГНІЗАЦІЇ ЛЕГЕНЕВИХ ВУЗЛІВ ПРИ ОБ’ЄМНИХ УТВОРЕННЯХ ЛЕГЕНЬ
DOI:
https://doi.org/10.15407/oncology.2026.01.047Ключові слова:
мультиспіральна комп’ютерна томографія, легеневий вузол, контрастне підсилення, ROC-аналіз, рентгенівська денситометрія, малігнізаціяАнотація
Мета: визначити оптимальний МСКТ-денситометричний поріг малігнізації легеневих вузлів на основі аналізу показників контрастного підсилення та оцінити його діагностичну ефективність. Об'єкт і методи: проаналізовано 148 верифікованих випадків новоутворень легень (95 злоякісних, 53 доброякісних). Вимірювався приріст рентгенівської щільності (ΔHU) в артеріальну та венозну фази сканування мультиспіральної комп’ютерної томографії (МСКТ) органів грудної клітини. Статистичний аналіз проведено з використанням критерію Манна-Уїтні та ROC-аналізу (Receiver Operating Characteristic). Результати: встановлено статистично значущу різницю в накопиченні контрасту між групами (p < 0,001). Площа під ROC-кривою склала AUC = 0,89 (95% ДІ: 0,81–0,96); z = 9,8. Оптимальним порогом відсікання визначено ΔHU > 22,5, що забезпечує чутливість 88,3% та специфічність 86,8%. Висновки: кількісна МСКТ-денситометрія є високоінформативним методом диференціації об'ємних утворень легень. Використання порогу 22,5 HU дозволяє об'єктивізувати діагностичний процес та мінімізувати кількість необґрунтованих інвазивних втручань.
Посилання
Červeňák V, Chovanec Z, Berková A, et al. Diagnostic-therapeutic management of pulmonary nodules. Klin Onkol 2024; 37 (6): 408–18. https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39772821/
Wang Y, Chen E. Advances in the localization of pulmonary nodules: a comprehensive review. J Cardiothorac Surg 2024; 19 (1): 396. https://doi.org/10.1186/s13019-024-02911-8.
Chen D, Yang L, Zhang W, et al. Prevalence and management of pulmonary nodules: a systematic review and meta-analysis. J Thorac Dis 2024; 16 (7): 4619–32. https://doi.org/10.21037/jtd-24-874.
Martin MD, Henry TS, et al. ACR Appropriateness Criteria® Incidentally Detected Indeterminate Pulmonary Nodule. Journal of the American College of Radiology. 2023; 20 (11): 455-470. https://doi.org/10.1016/j.jacr.2023.08.024.
Horeweg N, van Rosmalen J, Heuvelmans MA, et al. Lung cancer probability in patients with CT-detected pulmonary nodules: a prespecified analysis of data from the NELSON trial. Lancet Oncol 2014; 15 (12): 1332–41. https://doi.org/10.1016/S1470-2045(14)70389-4.
Callister MEJ, Baldwin DR, Akram AR, et al. British Thoracic Society guidelines for the investigation and management of pulmonary nodules. Thorax 2015; 70 (Suppl 2):ii1–ii54. https://doi.org/10.1136/thoraxjnl-2015-207168.
Wyker A, Sharma S, Henderson WW. Solitary pulmonary nodule. In: StatPearls [Internet]. Treasure Island (FL): StatPearls Publishing; 2024. https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK556143/
MacMahon H, Naidich DP, Goo JM, et al. Guidelines for management of incidental pulmonary nodules detected on CT images: from the Fleischner Society 2017. Radiology 2017; 284 (1): 228–43. https://doi.org/10.1148/radiol.2017161659.
McWilliams A, Tammemägi MC, Mayo JR, et al. Probability of cancer in pulmonary nodules detected on first screening CT. N Engl J Med 2013; 369: 910–9. https://doi.org/10.1056/NEJMoa1214726.
Kundu K, Kumar A, Malik R, et al. The role of CT perfusion in differentiating benign versus malignant focal pulmonary lesions. Cureus. 2024; 16 (7): e63618. https://doi.org/10.7759/cureus.63618.
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. Chest 2013; 143 (5): e93S-e120S. 151 (4): 878–93. https://doi.org/10.1378/chest.12-2351/
Hu X, Gou J, Wang L, et al. Diagnostic accuracy of low-dose dual-input computed tomography perfusion in the differential diagnosis of pulmonary benign and malignant ground-glass nodules. Scientific Reports. 2024; 14: 17098. https://doi.org/10.1038/s41598-024-68143-x.
Kakinuma R, Ashizawa K, Kuriyama K, et al. Measurement of focal ground-glass opacity diameters on CT images: Interobserver agreement in regard to identifying increases in the size of ground-glass opacities. Acad. Radiol. 2012, 19, 389–394. https://doi.org/10.1016/j.acra.2011.12.002.
Ohno Y, Koyama H, Lee HY, et al. Contrast-enhanced CT- and MRI-based perfusion assessment for pulmonary diseases: basics and clinical applications. Diagnostic and Interventional Radiology. 2016; 22 (5): 407-421. https://doi.org/10.5152/dir.2016.16123.
Yi CA, Lee KS, Kim EA, et al. Solitary pulmonary nodules: dynamic enhanced multidetector row CT study and comparison with vascular endothelial growth factor and microvessel density. Radiology 2004; 233 (1): 191–9. https://doi.org/10.1148/radiol.2331031535.
Weir‑McCall JR, Joyce S, Clegg A, et al. Dynamic contrast‑enhanced computed tomography for the diagnosis of solitary pulmonary nodules: a systematic review and meta‑analysis. Eur Radiol. 2020; 30 (6): 3310‑3323. https://doi.org/10.1007/s00330-020-06661-8.
