导语:根据肺结节达20%发现率的推测,我国的肺结节患病率在1.2亿左右,如此之高的数据已经不能轻松对待了,这说明我国每年的死亡病例大多是由于肺结节引起的。我们知道肺结节有良性恶性两类,一般来说患上肺结节之后没有特别明显的症状,很多人对此感到不在意,医院检查才发现,到了中晚期这时候想要治疗,已是难上加难。肺结节的发病病因一般为空气质量,大气污染等方面问题,这是因为肺结节的产生与呼吸管道,肺部毛细血管等脱不开关系,居住在空气质量不太好的城市,或者长期从事某种在危害气体中暴露的职业,均有可能患上肺结节并导致恶化。那么肺结节恶化有哪些征象呢?我们又该如何通过影像进行快速准确判断?
一、肺结节恶化有哪些征象
首先我们要清楚肺结节有良性恶性之分,通过CT影像,我们可以得知良性结节它有以下几个特征——短期内病灶外部特征没有太大太明显的变化;密度均匀或变大;没有出现分叶,或者是极深度分叶,边缘光整或模糊;病灶迅速变大,倍增时间小于15d;实性结节病灶在2a以上稳定,需要注意的一点是,磨玻璃结节也有这一特征,所以并不适合用于判断磨玻璃结节。
假如肺结节恶化的话,可能会出现以下几个方面的特征:
①从临床上的方面来看,因为良性结节,不会出现太大的症状,恶性结节的话,可能会带有胸痛,咳嗽,咳痰,消瘦等情况,由于恶性结节已经发生病变,所以患者可能会痰中带血。
②从结节直径的变化方面来看,良性结节的直径没有太大变化,而恶性结节直径增大,倍增时间是符合肿瘤生长规律的。
③从病灶方面来看,恶性结节的病灶会增大而且趋于稳定,出现了实性成分。也有可能是病灶缩小出现了实性成分并增加。
④从血管生成的方面来看,肺结节恶化,血管生成符合肺癌规律。
⑤从形态上来看,恶化的肺结节有分叶、毛刺或者是胸膜凹陷。
通过相关的影像手段,我们可以从病患身上更快更好的得出他体内的肺结节是否有恶化的倾向,如若发现了恶化倾向,定会加以干预和治疗。
二、如何通过影像快速准确判断
其实按照现在科技发展的速度,人工智能已经能够在某一领域帮助人类更快更好的完成工作了,其中肺结节诊断,就是采用人工智能帮助医生共同去判断肺结节良恶性程度如何。
根据相关的数据统计表明,基于深度学习的人工智能软件,可以和影像医师共同判断结节的病症如何,检出率达到了%,而且人工智能软件对肺结节检测的灵敏度要高于影像医师。
AI能够辅助医师,通过影像快速准确判断,那么恶性结节在影像上呈现出来的是什么样子呢?
影像一般呈现出来的信息有以下几种:分别是精细处边缘,球形度,钙化程度,内部结构,分业证,毛刺征,纹理及恶性程度等等,那么我们可以通过影像呈现出来的这些方面进行一个简单的判断。
⑴我们可以看病灶大小,微小结节直径小于5mm;小结节直径在5~10mm;肺结节在直径30mm以下。
⑵我们可以看结节的边缘,恶性结节边缘在影像上会呈现不规整和毛刺的情况。
⑶我们可以看结节内是否有空泡,恶性结节一般在影像上有空泡提示。
⑷我们可以看结节与周围组织的关系,影像上恶性结节有胸膜牵拉和小血管进入,则说明可能患上了恶性肺结节。
现在的诊断手段已经变得十分多样化了,我们可以基于影像组学去怼钡结节恶性程度进行预测,还可以通过基于深度学习的人工智能配合影像医师,加大对患者肺结节是否恶化的判断。
三、肺结节恶化要进行什么治疗
如果肺结节恶化的话要怎样去医院进行检查的时候,医生会根据我们身体的实际状况规划我们的治疗方案。
⑴从患者自身来说,患者要做到戒烟戒酒,远离二手烟的环境,做到环境隔绝,这样在一定程度上能够缓解肺结节的恶化。
⑵从治疗手段上来讲,对于恶性肺结节患者来说,采用手术治疗是疗愈效果较好的一种手段,现在推荐外科腔镜手术和机器人辅助手术,这种手术的术野比较广,疼痛轻,创伤小,术后康复快,对年老或者是体能比较虚弱的病患来说,是非常好的治疗手段。
⑶从前沿科学的角度来说,可以采用较新的射频消融治疗技术,这种技术主要是给心肺功能差,无法耐受手术的病患使用的,通过多种分子靶向和诱导肿瘤细胞凋亡的机制,能使人体内的肿瘤细胞迅速凋亡,调控信号转导、转录和翻译,致使肿瘤细胞失去活性,抑制肿瘤血管生成。
⑷从调理的方面来看,选用中医治疗,必须依据医师的指导进行,千万不可以自己去寻找偏方或采集草药,最后受伤的还是自己。
以上就是肺结节,恶化可以进行的治疗,我们要进行具体的治疗方案,就要从患者的实际出发,当前比较推崇的是个性化治疗方案。
结语:患上肺结节是每一个病患都不好受的,因为它对人体的心肺影响较大,减少患者寿命,降低患者生活质量,如果患上肺结节,能够在第一时间治疗就不要拖,日常要保证各项营养均衡,养成良好的生活方式,不要折磨自己的身体,不要过度消耗精力,从根源上防止疾病发生,这样我们才能够提高生活的质量。
参考文献:
[1]张晓菊.《肺结节诊治中国专家共识(版)》解读[J].中华实用诊断与治疗杂志,,33(01):1-3.
[2]李欣菱,郭芳芳,周振,张番栋,王卿,彭志君,苏大同,范亚光,王颖.基于深度学习的人工智能胸部CT肺结节检测效能评估[J].中国肺癌杂志,,22(06):-.
[3]杨春然,郭翌,汪源源.基于影像组学的肺结节恶性程度预测[J].肿瘤影像学,,26(02):97-.