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    乳腺X線圖像紋理分析鑒別乳腺小結(jié)節(jié)良惡性的價(jià)值

    2018-12-28 02:28:34彭文靜徐凱劉正立桂熙雯張孝庚路欣
    關(guān)鍵詞:峰度準(zhǔn)確度敏感度

    彭文靜,徐凱,劉正立,桂熙雯,張孝庚,路欣*

    1.徐州醫(yī)科大學(xué)醫(yī)學(xué)影像學(xué)院,江蘇徐州 221000;2.徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院放射科,江蘇徐州 221002;

    近年來(lái),乳腺癌的發(fā)病率及病死率逐年升高,是我國(guó)45歲以下女性惡性腫瘤最重要的死因之一[1]。早期診斷、早期治療可使乳腺癌患者的5年生存率達(dá)到94.6%[2]。國(guó)外有學(xué)者將直徑<2 cm的癌腫定義為小乳癌,早期診斷有助于進(jìn)一步降低乳腺癌的復(fù)發(fā)率[3]。乳腺X線攝影是乳腺癌的首選篩查方法,臨床上小乳癌常表現(xiàn)為惡性鈣化及小結(jié)節(jié)病灶[4-5]。鉬靶X線對(duì)鈣化灶顯示有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),但對(duì)于腫塊的診斷價(jià)值相對(duì)局限,導(dǎo)致其對(duì)以小結(jié)節(jié)為主要表現(xiàn)的小乳癌診斷敏感度和準(zhǔn)確度較低。國(guó)際上應(yīng)用于乳腺癌篩查的影像學(xué)檢查僅限于乳腺X線攝影;超聲和MRI對(duì)軟組織腫塊的診斷具有較高的敏感度,但尚未納入篩查手段,因此如何進(jìn)一步提高鉬靶X線對(duì)乳腺癌篩查的敏感度和準(zhǔn)確度是臨床診斷的難點(diǎn)。

    紋理分析是一種新興的計(jì)算機(jī)輔助診斷技術(shù),可定量顯示圖像像素與排列方式的細(xì)微變化,不受圖像灰度和診斷者主觀因素的限制,其對(duì)多種腫瘤異質(zhì)性的評(píng)價(jià)價(jià)值得到普遍證實(shí)[6];但對(duì)乳腺腫瘤異質(zhì)性的紋理研究多應(yīng)用于MRI檢查,乳腺X線應(yīng)用較少[7-8]。既往研究證實(shí),X線紋理分析可使乳腺病變顯示更加清晰[9]。本研究擬探討乳腺X線圖像紋理分析對(duì)乳腺小結(jié)節(jié)良惡性的鑒別診斷價(jià)值。

    1 資料與方法

    1.1 研究對(duì)象 回顧性分析2015年1月-2016年12月徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院乳腺疾病患者219例,均為女性,年齡 23~81歲,其中良性病變 91例,平均(41.64±9.26)歲,雙側(cè)發(fā)病10例、單側(cè)發(fā)病81例,共計(jì)101枚腫物,其中纖維腺瘤41例,腺病27例,腺病伴纖維腺瘤30例,乳管內(nèi)乳頭狀瘤2例,腺病伴乳管內(nèi)乳頭狀瘤 1例。惡性病變 128例,平均(52.33±10.83)歲,雙側(cè)發(fā)病1例,單側(cè)發(fā)病127例,共計(jì)129枚腫物,其中浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌116例,導(dǎo)管內(nèi)癌6例,Paget病2例,黏液癌2例,乳頭狀癌1例,浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌伴黏液癌2例。納入標(biāo)準(zhǔn):①首次經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為乳腺良性疾病或乳腺癌;②術(shù)前常規(guī)接受乳腺鉬靶X線檢查;③腫物直徑<2 cm;④圖像質(zhì)量滿足后處理要求。

    1.2 儀器與方法 手術(shù)病理活檢前使用GE Senographe DS新型全數(shù)字乳腺X線攝影機(jī)對(duì)患者行常規(guī)內(nèi)外側(cè)斜位(mediolateral oblique,MLO)和頭尾位(cranial caudal,CC)乳腺攝片。攝影均選用AUTO-TIME曝光模式。根據(jù)患者年齡及腺體發(fā)育情況自動(dòng)設(shè)定曝光條件,電壓28 kV,電流60 mAs。

    1.3 圖像處理與分析

    1.3.1 圖像選擇 由2名醫(yī)學(xué)影像學(xué)診斷醫(yī)師采用雙盲法對(duì)每位患者的內(nèi)外側(cè)斜位及頭尾位圖像進(jìn)行比較,選取病灶較清晰典型者上傳至工作站進(jìn)行紋理分析。

    1.3.2 紋理分析 將所選圖像以 DICOM 格式導(dǎo)入FireVoxel(https://wp.nyu.edu/FireVoxel)紋理分析軟件,由2名乳腺X線診斷醫(yī)師遵循盲法原則,手動(dòng)勾畫(huà)并填充感興趣區(qū)(ROI),見(jiàn)圖1。軟件自動(dòng)提取紋理參數(shù)包括均值、標(biāo)準(zhǔn)偏差、偏度、峰度、不均勻度和熵等,每項(xiàng)參數(shù)提取2次,取平均值。

    1.3.3 乳腺X線診斷 乳腺 BI-RADS分級(jí)參照美國(guó)放射學(xué)會(huì) 2003年發(fā)布的乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(breast imaging reporting and data system,BIRADS)[10]。本研究中以徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院影像科醫(yī)師診斷報(bào)告為準(zhǔn),將0~4A類歸為良性,4B~6類歸為惡性。

    1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 22.0軟件,計(jì)量資料以±s表示。采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)和Mann-WhitneyU檢驗(yàn)分析紋理參數(shù)的組間差異,對(duì)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義者繪制受試者工作特性(ROC)曲線。對(duì)比分析乳腺X線、紋理特征、乳腺 X線聯(lián)合紋理特征的診斷效能。P<0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    圖1 女,65歲,右側(cè)乳腺浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌。X線顯示乳腺小結(jié)節(jié)病灶(箭,A);對(duì)病灶局部放大(B);手動(dòng)勾畫(huà)ROI(C)

    2 結(jié)果

    2.1 乳腺 X 線診斷結(jié)果 共診斷 3~4A 類小結(jié)節(jié)125枚,其中93枚通過(guò)病理診斷證實(shí)為良性,32枚病理診斷為惡性;診斷4B~6類小結(jié)節(jié)105枚,其中97枚病理診斷證實(shí)為惡性,8枚病理診斷證實(shí)為良性。乳腺X線診斷小乳癌的敏感度、特異度和準(zhǔn)確度分別為 75.2%(97/129)、92.1%(93/101)和82.6%(190/230)。

    2.2 紋理分析結(jié)果 兩組均值、偏度和峰度比較,差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。惡性組標(biāo)準(zhǔn)偏差、不均勻度和熵值高于良性組,差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.001),見(jiàn)表1;紋理特征繪制ROC曲線得出曲線下面積(AUC)分別為0.641、0.645和0.681,以熵的AUC值最高(P<0.001),見(jiàn)表2、圖2。

    2.3 乳腺X線聯(lián)合紋理分析結(jié)果 乳腺X線、紋理特征和乳腺X線聯(lián)合紋理特征診斷小結(jié)節(jié)良惡性的AUC值、敏感度、特異度和準(zhǔn)確度見(jiàn)表3、圖3。紋理特征與乳腺 X線診斷小乳癌的敏感度和準(zhǔn)確度差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=1.17、2.22,P>0.05),特異度顯著低于乳腺X線(χ2=11.17,P=0.0008)。乳腺 X線聯(lián)合紋理特征診斷小乳癌的敏感度和準(zhǔn)確度均顯著高于乳腺 X 線(χ2=7.11、8.37,P<0.01),特異度與乳腺 X線差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=2.25,P>0.05)。

    表1 乳腺小結(jié)節(jié)良性組與惡性組X線圖像紋理特征值比較( ±s)

    表1 乳腺小結(jié)節(jié)良性組與惡性組X線圖像紋理特征值比較( ±s)

    分組均值標(biāo)準(zhǔn)偏差偏度峰度不均勻度熵良性組 2384.15±362.20 72.19±42.19 -0.21±0.82 0.70±2.74 0.03±0.02 4.13±0.41惡性組2297.17±391.24 79.67±26.91-0.39±0.44 0.06±1.03 0.04±0.02 4.37±0.36 t/Z值 -1.700 -3.681 -1.353 -0.542 -3.769 4.643 P值0.089<0.001 0.176 0.588<0.001<0.001

    表2 乳腺小結(jié)節(jié)良性組和惡性組X線圖像紋理參數(shù)的ROC分析

    表3 乳腺X線、紋理特征及乳腺X線聯(lián)合紋理特征對(duì)小結(jié)節(jié)良惡性的診斷效能

    圖2 標(biāo)準(zhǔn)偏差、不均勻度和熵對(duì)乳腺小結(jié)節(jié)良惡性診斷效能的ROC曲線

    圖3 乳腺X線、紋理特征及乳腺X線聯(lián)合紋理特征對(duì)乳腺小結(jié)節(jié)良惡性診斷效能的ROC曲線

    3 討論

    異質(zhì)性是公認(rèn)的惡性腫瘤特征,反映了腫瘤內(nèi)高細(xì)胞密度、出血、壞死和黏液樣改變。紋理分析是一種量化腫瘤異質(zhì)性的新方法。本研究探討了X線圖像紋理分析對(duì)直徑<2 cm的乳腺小結(jié)節(jié)良惡性的鑒別價(jià)值,結(jié)果顯示,均值、偏度和峰度值在良、惡性小結(jié)節(jié)組間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05);標(biāo)準(zhǔn)偏差、不均勻度和熵可以有效區(qū)分乳腺小結(jié)節(jié)良惡性,以熵的鑒別效能最優(yōu)。多項(xiàng)紋理參數(shù)聯(lián)合可以提高單一參數(shù)的鑒別效能。因此,乳腺X線聯(lián)合紋理特征可以提高單一X線診斷小乳癌的敏感度和準(zhǔn)確度。

    均值指腫瘤內(nèi)體素的平均值,易受ROI大小的影響。Kang等[11]對(duì)27例腦膠質(zhì)瘤患者行擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)圖像紋理分析發(fā)現(xiàn),均值在高、低級(jí)別腦膠質(zhì)瘤間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。Woo等[12]研究發(fā)現(xiàn)高、低級(jí)別子宮內(nèi)膜癌患者DWI圖像均值的組間差異并不顯著。上述結(jié)論均與本研究結(jié)論一致,提示均值反映腫瘤異質(zhì)性的能力較低。

    偏度和峰度能否反映腫瘤異質(zhì)性目前尚有爭(zhēng)議。Ng等[13]認(rèn)為偏度和峰度能夠較好地預(yù)測(cè)原發(fā)性結(jié)直腸癌患者的5年生存率。Pusiol等[14]研究認(rèn)為偏度和峰度對(duì)惡性腫瘤有預(yù)測(cè)價(jià)值。本研究未發(fā)現(xiàn)偏度和峰度在乳腺良、惡性小結(jié)節(jié)間存在顯著差異,與王茹等[15]的結(jié)論相似,提示偏度和峰度可能受多種因素影響,反映腫瘤異質(zhì)性不穩(wěn)定。

    不均勻度和熵值均代表病灶內(nèi)部像素分布的混雜程度。Bayanati等[16]報(bào)道惡性腫瘤較良性腫瘤的血流分布與微血管密度更不均勻,表現(xiàn)為更強(qiáng)的異質(zhì)性。Lubner等[17]報(bào)道腎癌CT圖像的熵值與組織學(xué)分型密切相關(guān),門(mén)靜脈期腎透明細(xì)胞癌的熵值明顯高于非透明細(xì)胞癌。王茹等[15]研究發(fā)現(xiàn),肝癌患者經(jīng)肝動(dòng)脈化療栓塞術(shù)后早期復(fù)發(fā)組CT圖像的熵值和不均勻度明顯高于非復(fù)發(fā)組,異質(zhì)性更高。Ganeshan等[18]認(rèn)為標(biāo)準(zhǔn)偏差與晚期、缺氧等不良腫瘤生物學(xué)行為密切相關(guān),也可以較好地反映腫瘤異質(zhì)性。上述結(jié)論均與本研究結(jié)論一致。在 3種紋理特征中,以熵的診斷AUC值最高(0.681),提示熵可能是鑒別乳腺小結(jié)節(jié)良惡性的最佳單一紋理指標(biāo)。3種紋理特征聯(lián)合后AUC值為0.742,AUC值的提高提示一系列優(yōu)化組合的紋理特征可較單一紋理更好地捕捉乳腺實(shí)質(zhì)的異質(zhì)性特征。黃燕琪等[19]利用增強(qiáng)CT圖像的多維聯(lián)合紋理特征成功降低了肝臟實(shí)性局灶性病變的良惡性錯(cuò)判率,也驗(yàn)證了此種觀點(diǎn)。

    此外,本研究發(fā)現(xiàn)紋理特征與乳腺X線的診斷敏感度和準(zhǔn)確度差異并不顯著,而特異度低于乳腺 X線;乳腺X線聯(lián)合紋理特征可將單一X線診斷敏感度從 75.2%提升至 82.2%,準(zhǔn)確度從 82.6%提升至84.8%,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。上述結(jié)果均表明X線紋理特征對(duì)小乳癌的排除診斷價(jià)值較低,但可輔助單一X線攝影以提高診斷的敏感度和準(zhǔn)確度。

    目前,MRI紋理分析對(duì)乳腺病灶的診斷價(jià)值得到普遍認(rèn)可,但為得到全面的紋理信息,需要連續(xù)多層勾畫(huà)與紋理提取,花費(fèi)大量的人力和時(shí)間,臨床實(shí)踐效益較低。乳腺X線臨床應(yīng)用更為廣泛、經(jīng)濟(jì)、方便,且紋理ROI勾畫(huà)簡(jiǎn)單,具有更大的臨床應(yīng)用價(jià)值。

    本研究的局限性:①本試驗(yàn)為回顧性單中心研究,樣本存在一定的偏倚;②ROI人工勾畫(huà)效率較低,理想化的情況是結(jié)合自動(dòng)分割算法,自動(dòng)或半自動(dòng)勾畫(huà);③既往紋理研究會(huì)剔除鈣化灶或囊變壞死區(qū)域,推測(cè)這些區(qū)域也包含病灶的部分紋理信息,故未作剔除。

    總之,乳腺 X線聯(lián)合紋理特征可以提高單一 X線攝影診斷小乳癌的敏感度和準(zhǔn)確度,值得在臨床乳腺癌篩查中推行。

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