如何在肺內(nèi)占位性病變中發(fā)現(xiàn)肺癌(編輯修改稿)
2025-10-04 00:35 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 腳后間隙有無病變，觀察主肺動脈窗判斷喉返神經(jīng)有無受累，觀察膈的位置和有無矛盾運動判斷膈神經(jīng)有無受累。 第十二頁，共四十一頁。 中央型肺癌的影像學表現(xiàn) 直接征象：肺門腫塊 間接征象：背肺門側(cè) 阻塞性肺炎 第十三頁，共四十一頁。 阻塞性肺不張 左上葉中央型肺癌 新月征： 左上葉肺不張 (向前、向內(nèi)、向下移 )，下葉代償性氣腫向后上膨脹，正位胸片見不張肺的上外方呈透亮影 . 第十四頁，共四十一頁。 阻塞性肺不張 左上葉中央型肺癌 第十五頁，共四十一頁。 應注重對支氣管形態(tài)的觀察 肺癌常侵犯氣道，顯示氣道變化是最有診斷價值的征象 ? 支氣管突然截斷 ? 支氣管壁局限性增厚 第十六頁，共四十一頁。 肺鱗癌：右上葉后段支氣管截斷，周邊環(huán)繞腫塊，SSD示支氣管不均勻性狹窄截斷，仿真支氣管鏡顯示氣道腔內(nèi)狹窄 第十七頁，共四十一頁。 腫瘤沿一側(cè)管壁不均勻性生長 第十八頁，共四十一頁。 2024年 1月，我們回憶性地收集 2024年 1月至 12月連續(xù) SPN病例 352例作為訓練集，利用 Bayes分析法從訓練集中求出惡性 SPN的驗前比及各臨床和 CT指標的似然比，以此計算每個 SPN的惡性概率，以 50%為界判別良惡性，前瞻性地檢驗 Bayes分析在 132例 SPN測試集樣本中的診斷效能與預測概率精度，并與常規(guī)診斷方法比較。 周圍型肺癌的影像學表現(xiàn) 第十九頁，共四十一頁。 周圍型肺癌的影像學表現(xiàn) Bayes分析顯示： 空泡征、短毛刺、深分葉、非實性結(jié)節(jié)、強化值 20～59Hu等特征較能提示惡性診斷。 周圍型肺癌形態(tài)學征象臨床病例對照研究亦顯示 ? 空泡征、短毛刺、非實性結(jié)節(jié)與肺癌生物學行為存在相關性，是惡性結(jié)節(jié)較為特征的表現(xiàn)。 ? 胸膜凹陷征、支氣管征與血管聚集征雖然與肺癌生物學行為暫未見明確相關性，但因為其在惡性結(jié)節(jié)中發(fā)生率均高于 80%，一旦出現(xiàn)要引起警惕。 陳偉 ,等 .基于 Bayes理論的計算機輔助診斷系統(tǒng)在孤立性肺結(jié)節(jié) CT診斷中的應用 .第三軍醫(yī)大學學報 ,2024, 20 (10):
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