Articles Vol. 66 No. CĐ20 - HNKH-Bệnh viện Ung bướu Hà Nội 06/11/2025

3. ĐẶC ĐIỂM HÌNH ẢNH CẮT LỚP VI TÍNH CÁC TỔN THƯƠNG PHỔI NHÓM LUNG-RADS 4 THEO ACR 2022 ĐỐI CHIẾU VỚI KẾT QUẢ GIẢI PHẪU BỆNH

Vuong Duc Trung1, Nguyen Dinh Huong1, Bui Duong Huong Ly1, Vu Quoc Huy1
1 Bệnh viện Ung bướu Hà Nội
Corresponding author: trungvuongduc@gmail.com
DOI: 10.52163/yhc.v66iCD20.3588
22 Views
10 Downloads
Keywords
Nốt phổi, cắt lớp vi tính lồng ngực, ung thư phổi, Lung-RADS.
Abstract

Mục tiêu: Mô tả đặc điểm hình ảnh cắt lớp vi tính của các tổn thương phổi được phân loại Lung-RADS 4 (theo ACR, 2022) và đối chiếu với kết quả giải phẫu bệnh.

Đối tượng và phương pháp: Nghiên cứu mô tả cắt ngang trên các bệnh nhân có tổn thương phổi được phân loại Lung-RADS 4 (theo ACR, 2022) tại Bệnh viện Ung bướu Hà Nội (3-7/2024), đáp ứng tiêu chuẩn chụp cắt lớp vi tính và có kết quả giải phẫu bệnh.

Kết quả: Tổng số 216 bệnh nhân Lung-RADS 4 (ACR, 2022) có kết quả giải phẫu bệnh gồm 186 tổn thương ác tính và 30 tổn thương lành tính. Tuổi trung bình 63,4; ung thư phổi chiếm 86,1%. Các dấu hiệu cắt lớp vi tính giá trị cao gồm: đậm độ đặc (độ nhạy 94,6%), bờ tua gai (độ đặc hiệu 76,9%), bất thường cây phế quản khí (OR 39,8). Lung-RADS 4X có độ chính xác chẩn đoán cao nhất (độ nhạy 87,2%, độ đặc hiệu 79,3%).

Kết luận: Các dấu hiệu cắt lớp vi tính như khối ≥ 30 mm, đậm độ đặc, bờ tua gai, bất thường cây phế quản khí và dấu hiệu đuôi màng phổi có giá trị cao trong chẩn đoán ung thư phổi. Phân loại ACR Lung-RADS (2022), đặc biệt nhóm 4X, cho độ nhạy và độ đặc hiệu cao, hỗ trợ định hướng chẩn đoán và chỉ định can thiệp sớm.

References
[1]
Lung-RADS-2022. Accessed February 21, 2024. https://www.acr.org/-/media/ACR/Files/RADS/Lung-RADS/Lung-RADS-2022.pdf Google Scholar
[2]
Lê Hoàn, Vũ Văn Giáp, Đinh Thị Thanh Hồng, Nguyễn Thị Như Quỳnh, Trần Khánh Chi, Lê Minh Hằng. Chẩn đoán căn nguyên nốt đơn độc ở phổi tại Bệnh viện Đại học Y Hà Nội. Tạp chí Nghiên cứu Y học, 2021, 147 (11): 123-130. doi:10.52852/tcncyh.v147i11.577. Google Scholar
[3]
Travis W.D, Brambilla E, Nicholson A.G et al. The 2015 World Health Organization Classification of Lung Tumors: Impact of Genetic, Clinical and Radiologic Advances Since the 2004 Classification. J Thorac Oncol, 2015, 10 (9): 1243-1260. doi:10.1097/JTO.0000000000000630. Google Scholar
[4]
Henschke C.I, Yankelevitz D.F, Mirtcheva R et al. CT screening for lung cancer: frequency and significance of part-solid and nonsolid nodules. AJR Am J Roentgenol, 2013, 178 (5): 1053-1057. doi:10.2214/AJR.11.1012. Google Scholar
[5]
Li Y, Wang J, Wu N et al. Accuracy of CT features in the diagnosis of pulmonary nodules: A meta-analysis. Clin Radiol, 2018, 73 (3): e1-e8. doi:10.1016/j.crad.2017.10.019. Google Scholar
[6]
Hoàng Thị Ngọc Hà, Đoàn Dũng Tiến, Lê Trọng Khoan. Nghiên cứu giá trị của cắt lớp vi tính ngực liều thấp trong phát hiện sớm các nốt mờ phổi ác tính. Tạp chí Y Dược học, Trường Đại học Y Dược Huế, 2020, 4 (10): 7-15. doi:10.34071/jmp.2020.4.1. Google Scholar
[7]
McKee B.J, Regis S.M, McKee A.B et al. Performance of ACR Lung-RADS in a clinical CT lung screening program. J Am Coll Radiol, 2015 Mar, 12 (3): 273-6. doi: 10.1016/j.jacr.2014.08.004. Epub 2014 Aug 28. PMID: 25176499. Google Scholar
[8]
Callister M.E, Baldwin D.R, Akram A.R et al. British Thoracic Society guidelines for the investigation and management of pulmonary nodules. Thorax, 2015 Aug, 70 Suppl 2: ii1-ii54. doi: 10.1136/thoraxjnl-2015-207168. Erratum in: Thorax. 2015 Dec;70(12):1188. doi: 10.1136/thoraxjnl-2015-207168corr1. PMID: 26082159. Google Scholar