引用本文： 吳張立, 吳振超, 王雯婷, 吳楠, 楊萍, 梁翠霞, 陳德彥, 許家璇, 鄭勁平, 王曉華, 賀蓓, 沈寧. 吸呼雙相肺部CT在慢性阻塞性肺疾病診斷應用中的價值. 中國呼吸與危重監護雜志, 2022, 21(2): 77-83. doi: 10.7507/1671-6205.202111022 復制
慢性阻塞性肺疾病（簡稱慢阻肺）是一種常見的慢性氣道疾病，具有高度異質性，其病理學改變主要是氣道和（或）肺泡異常，表型和嚴重程度因人而異，給社會經濟造成重大的負擔[1]。目前對慢阻肺的診斷方法除了依據危險因素、呼吸道癥狀、體征以外，還依賴于肺功能檢查結果，即吸入支氣管舒張劑后第1秒用力呼氣容積（forced expiratory volume in one second，FEV1）與用力肺活量（forced vital capacity，FVC）的比值（FEV1/FVC）小于70%，由此可認為其存在持續氣流受限。計算機斷層掃描（computed tomography，CT）是慢阻肺可視化的一種選擇，高分辨率CT（high resolution computed tomography，HRCT）能夠區分慢阻肺的形態結構變化和不同表型，輔助臨床醫生評估病情[2-5]。本研究基于慢阻肺影像學多維度評價系統定量評估慢阻肺患者和對照組的肺氣腫（emphysema，emph）、功能小氣道病變（functional small airway disease，fsad）和正常肺（normal lung，norm）的嚴重程度，以期優化慢阻肺的診斷方法，幫助臨床醫生更有效地診斷慢阻肺。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
前瞻性納入2019年12月至2021年9月在北京大學第三醫院呼吸與危重癥醫學科就診的慢阻肺患者26例作為慢阻肺組，以及同時期科室健康宣傳募集人員41例作為對照組。將慢阻肺患者根據慢性阻塞性肺疾病全球倡議（Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease，GOLD）分級分為兩組，即輕中度的GOLD Ⅰ～Ⅱ組和重度極重度的GOLD Ⅲ～Ⅳ組，分別為18例與8例。記錄年齡、性別、身高、體重、吸煙情況等一般資料。慢阻肺組納入標準：（1）慢阻肺診斷明確，符合中華醫學會制定的慢阻肺診治指南的診斷[6]；（2）患者12周內無急性加重；（3）雙氣相CT完整清晰。對照組納入標準：（1）肺功能檢查正常；（2）無呼吸道疾病；（3）能配合檢查，且雙氣相CT完整清晰。排除標準：（1）患者配合欠佳，圖像質量差；（2）胸廓畸形，肺切除術后；（3）其他可以引起阻塞性通氣功能障礙的疾病如支氣管哮喘、支氣管擴張癥、陳舊性肺結核等；（4）肺不張、肺實變、大量胸腔積液；（5）肺癌或其他肺部占位性病變；（6）其他系統有嚴重或未控制的合并癥。本研究通過北京大學第三醫院倫理委員會批準［2019醫倫審第（350-02）號］，所有研究對象均簽署知情同意書。
1.2 方法
1.2.1 吸呼雙相肺部CT掃描
所有受試者均在北京大學第三醫院放射科接受吸呼雙相肺部CT掃描。掃描前對受試者詳細介紹CT掃描流程與深吸氣末和正常呼氣末屏氣的方法，并多次訓練受試者，使其能與操作者密切配合。采用美國GE公司生產的256排螺旋CT機，患者取仰臥位，雙臂上舉抱頭，不注射對比劑。分別于深吸氣末及正常呼氣末從肺尖至肺底進行同參數掃描，條件為管電壓120 kVp，管電流采用自動管電流調制技術，STND算法重建。
1.2.2 肺功能檢查
所有受試者均在CT掃描后3 d內接受肺功能檢查和支氣管舒張試驗（美國MedGraphics公司肺功能儀），以避免吸入支氣管舒張劑對氣道的定量測量造成影響。
1.2.3 CT定量分析
將雙氣相CT圖像導入東軟醫療系統股份有限公司研發的慢阻肺影像學多維度評價系統。系統使用改進的Demons配準算法對讀入的吸氣相和呼氣相CT圖像數據進行配準，配準完成后依據既往文獻的分類標準[2]進行定量測量：吸氣相<?950 HU且呼氣相<?856 HU代表emph區域，影像上用紅色表示；吸氣相>?950 HU且呼氣相<?856 HU代表fsad區域，影像上用黃色表示；吸氣相≥?950 HU且呼氣相≥?856 HU代表norm區域，影像上用綠色表示。最后用圖表顯示結果，并計算3種類別的全肺和各肺葉百分比，對受試者進行肺部改變的局部定位，見圖1。
圖1
慢阻肺影像學多維度評價系統CT定量測量示意圖
a. 橫斷面；b. 冠狀面；c. 矢狀面。男，66歲，GOLD Ⅲ級。其中紅色為emph區域，黃色為fsad區域，綠色為norm區域。
1.3 統計學方法
采用SPSS 26.0統計軟件。采用S-W檢驗得到相關數據的正態性分布，針對符合正態性分布的數據采用均數±標準差（
±s）表示，行獨立樣本t檢驗或單因素方差分析來判斷組間差異，而對不符合正態性分布的數據利用Wilcoxon分析或Kruskal-Wallis H檢驗來判斷組間差異。對不符合正態性分布的數據采用中位數（四分位間距）［M（IQR）］表示，行Z檢驗和斯皮爾曼相關性分析。采用主成分分析，對肺定量CT參數降維，得到影像特征函數計算公式，使用二元Logistic回歸分析驗證患病的獨立危險因素，用受試者操作特征（receiver operator characteristic，ROC）曲線分析預測患者是否患有慢阻肺。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 一般資料
67例受試者均為男性，年齡43～74歲，平均年齡（57.0±5.9）歲，體重（71.22±10.60）kg，體重指數（body mass index，BMI）（24.94±3.23）kg/m2，吸煙指數380（780）支年。其中慢阻肺組26例，對照組41例。兩組的年齡和吸煙指數差異有統計學意義，體重和BMI差異無統計學意義。結果見表1。
表1
慢阻肺組和對照組間一般資料比較［（
）/M（IQR）］
2.2 慢阻肺組和對照組的肺功能指標和定量CT參數的比較和相關性分析
2.2.1 肺功能指標和定量CT參數的比較
兩組的肺功能指標FVC占預計值百分比（FVC%pred）、FEV1占預計值百分比（FEV1%pred）、FEV1/FVC、最大呼氣中期流量（maximal mid-expiratory flow，MMEF）占預計值百分比（MMEF%pred）、殘氣量占肺總量的百分比（ratio of residual volume to total lung capacity，RV/TLC）、肺一氧化碳彌散量（diffusion capacity of carbon monoxide of the lung，DLCO）占預計值百分比（DLCO%pred）、每升肺泡容積的一氧化碳彌散量（diffusion capacity for carbon monoxide per liter of alveolar volume，DLCO/VA）的差異均有統計學意義，結果見表2。兩組間的定量CT參數全肺和各肺葉的emph%、fsad%、norm%的差異均有統計學意義，并且可以發現兩組的emph%低于fsad%，慢阻肺組全肺和各肺葉的emph%和fsad%顯著高于對照組，而norm%則低于對照組。除此之外，慢阻肺組內的emph病變更多集中于雙肺的中上葉，且fsad%高于emph%，結果見表3。
表2
慢阻肺組和對照組間肺功能指標比較［%，（
）］
表3
慢阻肺組和對照組間定量CT參數比較［%，（
）］
2.2.2 相關性分析
將慢阻肺組與對照組內的年齡、BMI、肺功能指標和定量CT參數進行相關性分析，發現年齡與FEV1%pred、FEV1/FVC呈負相關，與emph%、fsad%呈正相關；FEV1%pred和FEV1/FVC與emph%、fsad%呈負相關，與norm%呈正相關；BMI與肺功能和定量CT參數無顯著相關性。結果見表4。
表4
兩組肺功能與定量CT參數的相關性分析
2.3 不同的慢阻肺組內的CT參數的差異與意義
GOLD Ⅰ～Ⅱ組和GOLD Ⅲ～Ⅳ組的年齡、體重和BMI差異無統計學意義，而GOLD Ⅲ～Ⅳ組的吸煙指數、改良英國醫學研究理事會呼吸困難指數（modified Medical Research Council scale，mMRC）評分和慢阻肺評估測試（COPD assessment test，CAT）評分明顯高于GOLD Ⅰ～Ⅱ組，結果見表5。兩組慢阻肺患者的全肺和各肺葉影像學參數也存在顯著的差異，GOLD等級越高，全肺和各肺葉emph%和fsad%也越高，全肺和各肺葉norm%則越低，反映了影像學參數的嚴重程度與肺功能嚴重程度的一致性。結果見表6。
表5
不同組慢阻肺患者的基線指標的比較［（
）/M（IQR）］
表6
不同組慢阻肺患者的影像學參數的比較［%，（
）］
2.4 肺定量CT參數的診斷意義
2.4.1 主成分分析
由于定量CT參數指標過多，因此對兩組67例受試者的全肺和各肺葉的emph%、fsad%、norm%進行主成分分析。主成分分析的KMO檢驗值大于0.6，巴特利特檢驗的P<0.05，說明數據滿足主成分分析的條件，根據表7可知，主成分分析方法從18個參數中提取了大多數特征，提取的部分均在70%以上，其中對于全肺的emph%、fsad%、norm%三個參數提取部分約99%，說明提取出來的主成分的數據損失有限，從而實現數據的降維。根據表8，成分1和2能夠解釋89.459%的方差差異，且與其他成分有明顯的差異，可以明確成分1和2為總數據中提取出來的兩個主成分，命名為影像學特征函數1和影像學特征函數2。根據表9的成分矩陣結果，可以得到2個函數的公式（公式1、2）。從公式中可以分析，影像特征函數1主要與全肺和各肺葉的emph%、fsad%呈正相關，反映了慢阻肺患者總體的影像學上的emph和fsad病變；而影像特征函數2主要與emph%呈正相關，反映了慢阻肺患者局部的emph病變。
表7
公因子方差
表8
總方差解釋
表9
成分矩陣*
公式1：
影像特征函數1=–0.27×norm%–0.261×norm左上%–0.259×norm右下%–0.255×norm左下%–0.25×norm右上%+0.25×fsad%+0.243×fsad右下%+0.241×fsad左下%+0.238×fsad左上%+0.237×fsad右上%–0.231×norm右中%+0.228×emph%+0.227×emph左上%+0.212×emph左下%+0.209×fsad右中%+0.206×emph右下%+0.206×emph右中%+0.205×emph右上%
公式2：
影像特征函數2=0.056×norm%+0.092×norm左上%–0.017×norm右下%–0.02×norm左下%–0.102×norm右上%–0.236×fsad%–0.155×fsad右下%–0.137×fsad左下%–0.277×fsad左上%–0.251×fsad右上%+0.127×norm右中%+0.335×emph%+0.308×emph左上%+0.325×emph左下%–0.332×fsad右中%+0.36×emph右下%+0.319×emph右中%+0.261×emph右上%
2.4.2 二元logistic回歸分析
將兩個影像特征函數與基線指標和與慢阻肺診斷相關的肺功能指標FEV1/FVC、FEV1%pred進行相關性分析。由表10可知，影像特征函數1與FEV1/FVC、FEV1%pred和影像特征函數2呈負相關（P<0.01），與年齡、吸煙指數呈正相關（P<0.01）。而影像特征函數2與年齡呈負相關（P<0.05）。這說明影像特征函數1可能輔助慢阻肺的診斷，且年齡和吸煙指數是影響影像特征函數1的混雜因素。將影像特征函數1、影像特征函數2、吸煙指數和年齡進行二元logistic回歸分析，影像特征函數1是導致慢阻肺的獨立危險因素（比值比=8.749，P<0.001)，結果見表11。
表10
影像特征函數與基線指標和相關肺功能指標的相關性分析
表11
二元logistic回歸分析
2.4.3 年齡、吸煙指數對影像學參數的影響
按對照組的平均年齡為界值將對照組分為<55歲組和≥55歲組，將兩組的影像學參數和影像特征函數1進行比較，發現兩組之間的影像學參數和函數1的差異無統計學意義（P>0.05）。除此之外，按照是否吸煙將對照組分為吸煙組和非吸煙組，并比較兩組的影像學參數與影像特征函數1，發現兩組的影像學參數和影像特征函數1差異無統計學意義（P>0.05）。
2.4.4 ROC曲線分析
將得到的影像特征函數1進行ROC曲線分析，從而評估影像特征函數1是否能診斷慢阻肺，診斷模型的ROC曲線下面積為0.843（P<0.001），約登指數最大值為0.592，所對應的影像特征函數的臨界值為?1.0039。結果見圖2。
圖2
影像特征函數1的ROC曲線
3 討論
本研究通過差異分析發現慢阻肺組和對照組的定量CT參數指標的差異具有統計學意義，尤其是慢阻肺組的全肺和各肺葉emph%和全肺和各肺葉fsad%高于對照組，這反映了慢阻肺患者的肺部病理改變主要為emph和fsad病變。此外，慢阻肺組內全肺fsad%高于全肺emph%，說明慢阻肺患者的fsad病變先于emph病變，這與McDonough等[7]報道的慢阻肺患者活檢結果中fsad病變先于emph病變一致。根據不同GOLD等級的慢阻肺組間的定量CT參數指標的顯著差異可知影像學參數能夠反映慢阻肺的嚴重程度，并且研究還明確兩組間肺功能指標和定量CT參數指標之間存在一定的相關性。這進一步說明影像學指標可用于輔助慢阻肺的診斷和評估。通過主成分分析法和二元Logistic回歸將全肺和各肺葉emph%、fsad%、norm%這一系列的參數值降維成主要成分—影像特征函數1和影像特征函數2，發現影像特征函數1和2分別與慢阻肺患者總體的病變和局部的emph病變相關，而且影像特征函數1是慢阻肺患病的獨立危險因素。影像特征函數2由于涉及局部的emph病變，與肺功能整體下降的相關性不高，因此未能成為影響慢阻肺患病的獨立危險因素。最后，影像特征函數1預測慢阻肺的ROC曲線下面積為0.843（P<0.01），具有良好的準確性，診斷慢阻肺的臨界值為－1.0039。由于本研究將定量CT參數指標細分到了每個肺葉，全面的參數指標能夠保證提取出最影響結果的因素，且能夠更加詳細地說明患者全肺的定量CT參數的具體情況，減少誤差，反映出不同肺葉病變的范圍與嚴重程度。本研究中肺功能檢查的實施存在一些局限性，比如一些無法配合完成檢查的潛在患者不能得到有效及時的診斷。此外，肺功能檢查結果實則不太敏感，因為只有當肺功能損害達到75%時FEV1/FVC等指標才能出現異常[8-9]，這會使人群中有高危因素且伴有呼吸道癥狀的肺功能正常的潛在患者被忽略[10]。并且肺功能結果僅反映肺功能損害的嚴重程度，而不能反映小氣道氣流受限的具體因素，很難區分慢阻肺的表型。因此，對這部分可疑的慢阻肺患者的評估需要一種更為直觀和客觀的方法。雖然定量CT已經應用于慢阻肺研究，但是傳統的定量CT參數如管壁厚度和管壁面積百分比等反映氣道病變的指標仍然存在一定的局限性。一方面是因為管壁厚度和管壁面積百分比目前尚未探索出具體的分型界值，人為地選擇不同位置的支氣管進行測量也不能綜合反映管壁增厚的總體情況。另一方面是傳統的影像學參數通過管壁增厚的程度來間接判斷fsad病變，缺少對慢阻肺fsad病變的直接評估，不能綜合反映慢阻肺患者的實際情況[11-14]。因此，本研究所提出的通過吸呼雙相肺部CT來判斷全肺和各肺葉的emph%、fsad%和norm%不僅與肺功能檢查的結果相似，輔助無法完成肺功能檢查的患者的肺部病變評估，更能通過直觀的圖像明確不同病變的范圍與形態，有效地輔助臨床醫生診斷慢阻肺，從而及時干預這類患者的治療。
本研究存在一定的局限性。首先，本研究樣本量較少且為單中心的研究，以致于兩組的年齡存在差異，基線水平不匹配。雖然后續進行年齡分組明確年齡差異并不影響影像學指標，但是基于有限的樣本量，在本研究中年齡對影像學指標的影響還有待評估[15]。此外，樣本只包括男性，可能會出現性別偏差，因此后續研究還需要繼續擴大樣本量。其次，本研究沒有考慮應用脈沖震蕩法來評估受試者，脈沖震蕩法對受試者的配合度要求低，并且已有研究表明脈沖震蕩法對慢阻肺的診斷有顯著的幫助[16]。最后，由于本研究需要患者接受兩次CT掃描，存在射線劑量增大的問題。雖然吸呼雙相肺部CT所導致的劑量輻射還是在安全范圍以內，但是否可能會對敏感人群有所影響仍需關注[17]。
總之，本研究不僅為CT的定量測量提供了一種新型、客觀的評估工具，也發現了新的獨立危險因素和診斷指標，也為指導慢阻肺患者的個體化治療提供了一種新的思路。
利益沖突：本研究不涉及任何利益沖突。
慢性阻塞性肺疾病（簡稱慢阻肺）是一種常見的慢性氣道疾病，具有高度異質性，其病理學改變主要是氣道和（或）肺泡異常，表型和嚴重程度因人而異，給社會經濟造成重大的負擔[1]。目前對慢阻肺的診斷方法除了依據危險因素、呼吸道癥狀、體征以外，還依賴于肺功能檢查結果，即吸入支氣管舒張劑后第1秒用力呼氣容積（forced expiratory volume in one second，FEV1）與用力肺活量（forced vital capacity，FVC）的比值（FEV1/FVC）小于70%，由此可認為其存在持續氣流受限。計算機斷層掃描（computed tomography，CT）是慢阻肺可視化的一種選擇，高分辨率CT（high resolution computed tomography，HRCT）能夠區分慢阻肺的形態結構變化和不同表型，輔助臨床醫生評估病情[2-5]。本研究基于慢阻肺影像學多維度評價系統定量評估慢阻肺患者和對照組的肺氣腫（emphysema，emph）、功能小氣道病變（functional small airway disease，fsad）和正常肺（normal lung，norm）的嚴重程度，以期優化慢阻肺的診斷方法，幫助臨床醫生更有效地診斷慢阻肺。
1 資料與方法
1.1 臨床資料
前瞻性納入2019年12月至2021年9月在北京大學第三醫院呼吸與危重癥醫學科就診的慢阻肺患者26例作為慢阻肺組，以及同時期科室健康宣傳募集人員41例作為對照組。將慢阻肺患者根據慢性阻塞性肺疾病全球倡議（Global Initiative for Chronic Obstructive Lung Disease，GOLD）分級分為兩組，即輕中度的GOLD Ⅰ～Ⅱ組和重度極重度的GOLD Ⅲ～Ⅳ組，分別為18例與8例。記錄年齡、性別、身高、體重、吸煙情況等一般資料。慢阻肺組納入標準：（1）慢阻肺診斷明確，符合中華醫學會制定的慢阻肺診治指南的診斷[6]；（2）患者12周內無急性加重；（3）雙氣相CT完整清晰。對照組納入標準：（1）肺功能檢查正常；（2）無呼吸道疾病；（3）能配合檢查，且雙氣相CT完整清晰。排除標準：（1）患者配合欠佳，圖像質量差；（2）胸廓畸形，肺切除術后；（3）其他可以引起阻塞性通氣功能障礙的疾病如支氣管哮喘、支氣管擴張癥、陳舊性肺結核等；（4）肺不張、肺實變、大量胸腔積液；（5）肺癌或其他肺部占位性病變；（6）其他系統有嚴重或未控制的合并癥。本研究通過北京大學第三醫院倫理委員會批準［2019醫倫審第（350-02）號］，所有研究對象均簽署知情同意書。
1.2 方法
1.2.1 吸呼雙相肺部CT掃描
所有受試者均在北京大學第三醫院放射科接受吸呼雙相肺部CT掃描。掃描前對受試者詳細介紹CT掃描流程與深吸氣末和正常呼氣末屏氣的方法，并多次訓練受試者，使其能與操作者密切配合。采用美國GE公司生產的256排螺旋CT機，患者取仰臥位，雙臂上舉抱頭，不注射對比劑。分別于深吸氣末及正常呼氣末從肺尖至肺底進行同參數掃描，條件為管電壓120 kVp，管電流采用自動管電流調制技術，STND算法重建。
1.2.2 肺功能檢查
所有受試者均在CT掃描后3 d內接受肺功能檢查和支氣管舒張試驗（美國MedGraphics公司肺功能儀），以避免吸入支氣管舒張劑對氣道的定量測量造成影響。
1.2.3 CT定量分析
將雙氣相CT圖像導入東軟醫療系統股份有限公司研發的慢阻肺影像學多維度評價系統。系統使用改進的Demons配準算法對讀入的吸氣相和呼氣相CT圖像數據進行配準，配準完成后依據既往文獻的分類標準[2]進行定量測量：吸氣相<?950 HU且呼氣相<?856 HU代表emph區域，影像上用紅色表示；吸氣相>?950 HU且呼氣相<?856 HU代表fsad區域，影像上用黃色表示；吸氣相≥?950 HU且呼氣相≥?856 HU代表norm區域，影像上用綠色表示。最后用圖表顯示結果，并計算3種類別的全肺和各肺葉百分比，對受試者進行肺部改變的局部定位，見圖1。
圖1
慢阻肺影像學多維度評價系統CT定量測量示意圖
a. 橫斷面；b. 冠狀面；c. 矢狀面。男，66歲，GOLD Ⅲ級。其中紅色為emph區域，黃色為fsad區域，綠色為norm區域。
1.3 統計學方法
采用SPSS 26.0統計軟件。采用S-W檢驗得到相關數據的正態性分布，針對符合正態性分布的數據采用均數±標準差（±s）表示，行獨立樣本t檢驗或單因素方差分析來判斷組間差異，而對不符合正態性分布的數據利用Wilcoxon分析或Kruskal-Wallis H檢驗來判斷組間差異。對不符合正態性分布的數據采用中位數（四分位間距）［M（IQR）］表示，行Z檢驗和斯皮爾曼相關性分析。采用主成分分析，對肺定量CT參數降維，得到影像特征函數計算公式，使用二元Logistic回歸分析驗證患病的獨立危險因素，用受試者操作特征（receiver operator characteristic，ROC）曲線分析預測患者是否患有慢阻肺。P<0.05為差異有統計學意義。
2 結果
2.1 一般資料
67例受試者均為男性，年齡43～74歲，平均年齡（57.0±5.9）歲，體重（71.22±10.60）kg，體重指數（body mass index，BMI）（24.94±3.23）kg/m2，吸煙指數380（780）支年。其中慢阻肺組26例，對照組41例。兩組的年齡和吸煙指數差異有統計學意義，體重和BMI差異無統計學意義。結果見表1。
表1
慢阻肺組和對照組間一般資料比較［（）/M（IQR）］
2.2 慢阻肺組和對照組的肺功能指標和定量CT參數的比較和相關性分析
2.2.1 肺功能指標和定量CT參數的比較
兩組的肺功能指標FVC占預計值百分比（FVC%pred）、FEV1占預計值百分比（FEV1%pred）、FEV1/FVC、最大呼氣中期流量（maximal mid-expiratory flow，MMEF）占預計值百分比（MMEF%pred）、殘氣量占肺總量的百分比（ratio of residual volume to total lung capacity，RV/TLC）、肺一氧化碳彌散量（diffusion capacity of carbon monoxide of the lung，DLCO）占預計值百分比（DLCO%pred）、每升肺泡容積的一氧化碳彌散量（diffusion capacity for carbon monoxide per liter of alveolar volume，DLCO/VA）的差異均有統計學意義，結果見表2。兩組間的定量CT參數全肺和各肺葉的emph%、fsad%、norm%的差異均有統計學意義，并且可以發現兩組的emph%低于fsad%，慢阻肺組全肺和各肺葉的emph%和fsad%顯著高于對照組，而norm%則低于對照組。除此之外，慢阻肺組內的emph病變更多集中于雙肺的中上葉，且fsad%高于emph%，結果見表3。
表2
慢阻肺組和對照組間肺功能指標比較［%，（）］
表3
慢阻肺組和對照組間定量CT參數比較［%，（）］
2.2.2 相關性分析
將慢阻肺組與對照組內的年齡、BMI、肺功能指標和定量CT參數進行相關性分析，發現年齡與FEV1%pred、FEV1/FVC呈負相關，與emph%、fsad%呈正相關；FEV1%pred和FEV1/FVC與emph%、fsad%呈負相關，與norm%呈正相關；BMI與肺功能和定量CT參數無顯著相關性。結果見表4。
表4
兩組肺功能與定量CT參數的相關性分析
2.3 不同的慢阻肺組內的CT參數的差異與意義
GOLD Ⅰ～Ⅱ組和GOLD Ⅲ～Ⅳ組的年齡、體重和BMI差異無統計學意義，而GOLD Ⅲ～Ⅳ組的吸煙指數、改良英國醫學研究理事會呼吸困難指數（modified Medical Research Council scale，mMRC）評分和慢阻肺評估測試（COPD assessment test，CAT）評分明顯高于GOLD Ⅰ～Ⅱ組，結果見表5。兩組慢阻肺患者的全肺和各肺葉影像學參數也存在顯著的差異，GOLD等級越高，全肺和各肺葉emph%和fsad%也越高，全肺和各肺葉norm%則越低，反映了影像學參數的嚴重程度與肺功能嚴重程度的一致性。結果見表6。
表5
不同組慢阻肺患者的基線指標的比較［（）/M（IQR）］
表6
不同組慢阻肺患者的影像學參數的比較［%，（）］
2.4 肺定量CT參數的診斷意義
2.4.1 主成分分析
由于定量CT參數指標過多，因此對兩組67例受試者的全肺和各肺葉的emph%、fsad%、norm%進行主成分分析。主成分分析的KMO檢驗值大于0.6，巴特利特檢驗的P<0.05，說明數據滿足主成分分析的條件，根據表7可知，主成分分析方法從18個參數中提取了大多數特征，提取的部分均在70%以上，其中對于全肺的emph%、fsad%、norm%三個參數提取部分約99%，說明提取出來的主成分的數據損失有限，從而實現數據的降維。根據表8，成分1和2能夠解釋89.459%的方差差異，且與其他成分有明顯的差異，可以明確成分1和2為總數據中提取出來的兩個主成分，命名為影像學特征函數1和影像學特征函數2。根據表9的成分矩陣結果，可以得到2個函數的公式（公式1、2）。從公式中可以分析，影像特征函數1主要與全肺和各肺葉的emph%、fsad%呈正相關，反映了慢阻肺患者總體的影像學上的emph和fsad病變；而影像特征函數2主要與emph%呈正相關，反映了慢阻肺患者局部的emph病變。
表7
公因子方差
表8
總方差解釋
表9
成分矩陣*
公式1：
影像特征函數1=–0.27×norm%–0.261×norm左上%–0.259×norm右下%–0.255×norm左下%–0.25×norm右上%+0.25×fsad%+0.243×fsad右下%+0.241×fsad左下%+0.238×fsad左上%+0.237×fsad右上%–0.231×norm右中%+0.228×emph%+0.227×emph左上%+0.212×emph左下%+0.209×fsad右中%+0.206×emph右下%+0.206×emph右中%+0.205×emph右上%
公式2：
影像特征函數2=0.056×norm%+0.092×norm左上%–0.017×norm右下%–0.02×norm左下%–0.102×norm右上%–0.236×fsad%–0.155×fsad右下%–0.137×fsad左下%–0.277×fsad左上%–0.251×fsad右上%+0.127×norm右中%+0.335×emph%+0.308×emph左上%+0.325×emph左下%–0.332×fsad右中%+0.36×emph右下%+0.319×emph右中%+0.261×emph右上%
2.4.2 二元logistic回歸分析
將兩個影像特征函數與基線指標和與慢阻肺診斷相關的肺功能指標FEV1/FVC、FEV1%pred進行相關性分析。由表10可知，影像特征函數1與FEV1/FVC、FEV1%pred和影像特征函數2呈負相關（P<0.01），與年齡、吸煙指數呈正相關（P<0.01）。而影像特征函數2與年齡呈負相關（P<0.05）。這說明影像特征函數1可能輔助慢阻肺的診斷，且年齡和吸煙指數是影響影像特征函數1的混雜因素。將影像特征函數1、影像特征函數2、吸煙指數和年齡進行二元logistic回歸分析，影像特征函數1是導致慢阻肺的獨立危險因素（比值比=8.749，P<0.001)，結果見表11。
表10
影像特征函數與基線指標和相關肺功能指標的相關性分析
表11
二元logistic回歸分析
2.4.3 年齡、吸煙指數對影像學參數的影響
按對照組的平均年齡為界值將對照組分為<55歲組和≥55歲組，將兩組的影像學參數和影像特征函數1進行比較，發現兩組之間的影像學參數和函數1的差異無統計學意義（P>0.05）。除此之外，按照是否吸煙將對照組分為吸煙組和非吸煙組，并比較兩組的影像學參數與影像特征函數1，發現兩組的影像學參數和影像特征函數1差異無統計學意義（P>0.05）。
2.4.4 ROC曲線分析
將得到的影像特征函數1進行ROC曲線分析，從而評估影像特征函數1是否能診斷慢阻肺，診斷模型的ROC曲線下面積為0.843（P<0.001），約登指數最大值為0.592，所對應的影像特征函數的臨界值為?1.0039。結果見圖2。
圖2
影像特征函數1的ROC曲線
3 討論
本研究通過差異分析發現慢阻肺組和對照組的定量CT參數指標的差異具有統計學意義，尤其是慢阻肺組的全肺和各肺葉emph%和全肺和各肺葉fsad%高于對照組，這反映了慢阻肺患者的肺部病理改變主要為emph和fsad病變。此外，慢阻肺組內全肺fsad%高于全肺emph%，說明慢阻肺患者的fsad病變先于emph病變，這與McDonough等[7]報道的慢阻肺患者活檢結果中fsad病變先于emph病變一致。根據不同GOLD等級的慢阻肺組間的定量CT參數指標的顯著差異可知影像學參數能夠反映慢阻肺的嚴重程度，并且研究還明確兩組間肺功能指標和定量CT參數指標之間存在一定的相關性。這進一步說明影像學指標可用于輔助慢阻肺的診斷和評估。通過主成分分析法和二元Logistic回歸將全肺和各肺葉emph%、fsad%、norm%這一系列的參數值降維成主要成分—影像特征函數1和影像特征函數2，發現影像特征函數1和2分別與慢阻肺患者總體的病變和局部的emph病變相關，而且影像特征函數1是慢阻肺患病的獨立危險因素。影像特征函數2由于涉及局部的emph病變，與肺功能整體下降的相關性不高，因此未能成為影響慢阻肺患病的獨立危險因素。最后，影像特征函數1預測慢阻肺的ROC曲線下面積為0.843（P<0.01），具有良好的準確性，診斷慢阻肺的臨界值為－1.0039。由于本研究將定量CT參數指標細分到了每個肺葉，全面的參數指標能夠保證提取出最影響結果的因素，且能夠更加詳細地說明患者全肺的定量CT參數的具體情況，減少誤差，反映出不同肺葉病變的范圍與嚴重程度。本研究中肺功能檢查的實施存在一些局限性，比如一些無法配合完成檢查的潛在患者不能得到有效及時的診斷。此外，肺功能檢查結果實則不太敏感，因為只有當肺功能損害達到75%時FEV1/FVC等指標才能出現異常[8-9]，這會使人群中有高危因素且伴有呼吸道癥狀的肺功能正常的潛在患者被忽略[10]。并且肺功能結果僅反映肺功能損害的嚴重程度，而不能反映小氣道氣流受限的具體因素，很難區分慢阻肺的表型。因此，對這部分可疑的慢阻肺患者的評估需要一種更為直觀和客觀的方法。雖然定量CT已經應用于慢阻肺研究，但是傳統的定量CT參數如管壁厚度和管壁面積百分比等反映氣道病變的指標仍然存在一定的局限性。一方面是因為管壁厚度和管壁面積百分比目前尚未探索出具體的分型界值，人為地選擇不同位置的支氣管進行測量也不能綜合反映管壁增厚的總體情況。另一方面是傳統的影像學參數通過管壁增厚的程度來間接判斷fsad病變，缺少對慢阻肺fsad病變的直接評估，不能綜合反映慢阻肺患者的實際情況[11-14]。因此，本研究所提出的通過吸呼雙相肺部CT來判斷全肺和各肺葉的emph%、fsad%和norm%不僅與肺功能檢查的結果相似，輔助無法完成肺功能檢查的患者的肺部病變評估，更能通過直觀的圖像明確不同病變的范圍與形態，有效地輔助臨床醫生診斷慢阻肺，從而及時干預這類患者的治療。
本研究存在一定的局限性。首先，本研究樣本量較少且為單中心的研究，以致于兩組的年齡存在差異，基線水平不匹配。雖然后續進行年齡分組明確年齡差異并不影響影像學指標，但是基于有限的樣本量，在本研究中年齡對影像學指標的影響還有待評估[15]。此外，樣本只包括男性，可能會出現性別偏差，因此后續研究還需要繼續擴大樣本量。其次，本研究沒有考慮應用脈沖震蕩法來評估受試者，脈沖震蕩法對受試者的配合度要求低，并且已有研究表明脈沖震蕩法對慢阻肺的診斷有顯著的幫助[16]。最后，由于本研究需要患者接受兩次CT掃描，存在射線劑量增大的問題。雖然吸呼雙相肺部CT所導致的劑量輻射還是在安全范圍以內，但是否可能會對敏感人群有所影響仍需關注[17]。
總之，本研究不僅為CT的定量測量提供了一種新型、客觀的評估工具，也發現了新的獨立危險因素和診斷指標，也為指導慢阻肺患者的個體化治療提供了一種新的思路。
利益沖突：本研究不涉及任何利益沖突。
