基于數(shù)據(jù)挖掘方法的甲狀腺結(jié)節(jié)良惡性CT分類模型的建立

梁紅琴，朱立強(qiáng)，王健*

1.陸軍軍醫(yī)大學(xué)第一附屬醫(yī)院放射科，重慶 400038；2.解放軍第三二二醫(yī)院質(zhì)控科，山西大同 037006； *通訊作者王健 wangjian811@gmail.com

隨著碘攝取率、肥胖、胰島素抵抗及基因等因素的影響，甲狀腺癌的發(fā)病率有所升高，約占全身腫瘤的 1%[1]。超聲針刺細(xì)胞學(xué)是判斷甲狀腺結(jié)節(jié)性質(zhì)的首選檢查，但主觀依賴性及周圍結(jié)構(gòu)探測的局限性仍然是客觀存在的問題[2]。CT檢查圖像受主觀因素影響小，在術(shù)前可以提供詳盡的信息，可以對腫塊與周圍結(jié)構(gòu)的關(guān)系以及淋巴結(jié)是否轉(zhuǎn)移及轉(zhuǎn)移情況做出直觀的評價，對臨床決策起到不同程度的指導(dǎo)作用。本研究回顧性分析我院甲狀腺結(jié)節(jié)143例，采用數(shù)據(jù)挖掘的方法，根據(jù)甲狀腺結(jié)節(jié)CT特征指標(biāo)建立分類模型，以病理結(jié)果作為“金標(biāo)準(zhǔn)”，對甲狀腺結(jié)節(jié)的良惡性做出判別。

1 資料與方法

1.1 研究對象 回顧性分析2016年2—8月我院甲狀腺結(jié)節(jié)患者143例。納入標(biāo)準(zhǔn)：經(jīng)超聲檢查發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)，最大徑>1 cm。排除標(biāo)準(zhǔn)：甲狀腺圖像顯示不清，完全囊變病變。選取2017年4—7月甲狀腺結(jié)節(jié)患者55例進(jìn)行數(shù)據(jù)驗證，最后均經(jīng)病理證實。臨床表現(xiàn)：無癥狀及體檢發(fā)現(xiàn)甲狀腺結(jié)節(jié)115例，頸部粗大伴疼痛83例。

1.2 臨床及影像學(xué)資料收集 從臨床大數(shù)據(jù)系統(tǒng)收集患者的臨床資料（包括性別、年齡及病史），從醫(yī)師工作站PACS系統(tǒng)收集影像學(xué)資料（包括結(jié)節(jié)最大徑、增強(qiáng)后邊界、CT強(qiáng)化值、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移及鈣化）。

1.3 CT檢查 采用Siemens Somatom Definition Flash雙源CT進(jìn)行掃描。掃描參數(shù)：管電壓100～120 kV，管電流100～125 mA。掃描范圍為顱底至胸廓入口處，層厚1 mm。掃描范圍從氣管分叉至顱底層面。對比劑采用40～60 ml碘佛醇（300 mgI/ml），通過CT高壓注射器經(jīng)肘正中靜脈注射，注射速度2.5～3.0 ml/s。分別于注射對比劑30 s、50 s后掃描。掃描前告知患者檢查過程中不要做吞咽動作并訓(xùn)練屏氣呼吸。軸位結(jié)合多平面重組觀察。

1.4 影像學(xué)測量標(biāo)準(zhǔn) ①腫瘤的最大徑：CT增強(qiáng)掃描后病灶的最長徑；②CT強(qiáng)化值：觀察圖像，通過三維定位測量同一感興趣區(qū)（ROI），取在甲狀腺最大層面中心區(qū)域，直徑1 cm左右，增強(qiáng)后ROI為病灶中明顯強(qiáng)化區(qū)域，避開囊變、鈣化；③增強(qiáng)后病變邊界情況：結(jié)節(jié)邊緣有模糊征，與正常組織或周圍組織分界不清，界定為邊界不清楚；④淋巴結(jié)顯示界定標(biāo)準(zhǔn)：長徑/短徑≤2、邊界模糊，增強(qiáng)強(qiáng)化不均勻或成簇分布融合。見圖1、2。

所有測量數(shù)據(jù)由2名具有10年臨床經(jīng)驗的放射科醫(yī)師在不了解結(jié)節(jié)性質(zhì)的情況下測定，測量結(jié)果最終由同一名統(tǒng)計人員與病理結(jié)果進(jìn)行對照。

圖1 男，49歲，右甲狀腺濾泡性癌。A.平掃期，右側(cè)甲狀腺上極可見不規(guī)則低密度影，CT值約63 Hu；B.動脈期，CT值約123 Hu；C.靜脈期，CT值約117 Hu

圖2 男，61歲，左甲狀腺腺瘤伴濾泡上皮增生。A.平掃期，左側(cè)甲狀腺中極可見不規(guī)則低密度影，CT值約56 Hu；B.動脈期，CT值約157 Hu；C.靜脈期，CT值約197 Hu

1.5 病理學(xué)診斷及分組 所有患者的結(jié)果均經(jīng)手術(shù)病理檢查證實，按病理結(jié)果分為良性組56例和惡性組87例。

1.6 統(tǒng)計學(xué)方法 使用SPSS 18.0軟件，符合正態(tài)分布的計量資料以±s表示，組間比較采用獨立樣本t檢驗；計數(shù)資料比較采用χ2檢驗。分別采用Fisher線性判別方法和非條件Logistic回歸算法建立數(shù)據(jù)挖掘模型，得到判別方程，用判別函數(shù)回代分類，與實際病理結(jié)果進(jìn)行比較，得到判別的正確率。采用受試者工作特征（ROC）曲線下面積比較兩個模型的診斷效能。P<0.05表示差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 患者一般情況 兩組患者性別及平掃期 CT值差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P>0.05），年齡、結(jié)節(jié)大小、淋巴結(jié)顯示、動脈期CT值、靜脈期CT值差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P<0.05，表1）。

表1 兩組患者臨床指標(biāo)及CT值比較

2.2 分類結(jié)果 以病理分型為目標(biāo)變量，年齡、性別、大小、包膜完整性、淋巴結(jié)是否顯示、平掃期CT值、增強(qiáng)掃描動脈期CT值及靜脈期CT值作為影響因素建立模型。

2.2.1 Fisher判別 應(yīng)用線性判別函數(shù)值判斷樣本所屬類別，即將自變量代入判別方程，根據(jù)因變量Y和閾值 YC值的大小判斷樣本屬于哪一類。如果Y1>YC，則樣本判定為惡性；如果 Y1

Fisher線性判別分類結(jié)果見表2。將平掃期CT值、靜脈期CT值、結(jié)節(jié)大小、淋巴結(jié)顯示等變量納入模型，模型的敏感度為96.6%（84/87），特異度為91.1%（51/56），約登指數(shù)為94.4%。判別函數(shù)：良性 p0=-25.248+0.158×平掃期 CT值+0.215×靜脈期 CT值+6.102×結(jié)節(jié)大小+0.872×淋巴結(jié)是否顯示；惡性Y1=-21.469+0.220×平掃期CT值+0.135×靜脈期 CT值+7.937×結(jié)節(jié)大小+6.694×淋巴結(jié)是否顯示。

表2 Fisher線性判別分類結(jié)果[例(%)]

2.2.2 非條件Logistic回歸 將平掃期CT值、靜脈期 CT值、淋巴結(jié)顯示等變量納入模型，敏感度為95.4%（83/87），特異度為92.9%（52/56），約登指數(shù)為 94.4%（表3）。構(gòu)建的模型如下：LogitP=8.564+0.196×平掃期 CT值-0.170靜脈期 CT值+6.408×淋巴結(jié)顯示。

表3 非條件Logistic回歸分類結(jié)果[例（%）]

2.2.3 模型分類能力比較 從模型的回代結(jié)果看，兩種方法對結(jié)節(jié)性質(zhì)的判斷結(jié)果均較為理想。Fisher判別ROC曲線下面積為0.938（95%CI0.889～0.987，P<0.05），非條件Logistic回歸ROC曲線下面積為0.941（95%CI0.895～0.988，P<0.05），兩者比較差異無統(tǒng)計學(xué)意義（Z=0.3，P=0.765）；判別模型與非條件 Logistic回歸的泛化能力一致，敏感度為 66.7%（28/42），特異度為 92.3%（12/13），約登指數(shù)為72.73%（40/55）。見圖3。

使用 55例甲狀腺結(jié)節(jié)患者進(jìn)行驗證，F(xiàn)isher判別及非條件Logistic回歸敏感度均為66.7%（28/42），特異度均為 92.3%（12/13），約登指數(shù)為 72.7%（40/55），但對具體樣本的判別結(jié)果有所差異。

圖3 Fisher判別與非條件Logistic回歸ROC曲線

3 討論

近年研究顯示，年齡、性別、鈣化大小及形態(tài)、結(jié)節(jié)形態(tài)大小、邊緣、邊界情況（包膜完整性）、增強(qiáng)后CT值變化、淋巴結(jié)顯示等因素對結(jié)節(jié)良惡性具有鑒別意義及相關(guān)性[3-5]。本研究結(jié)果顯示，甲狀腺結(jié)節(jié)良性組與惡性組患者年齡、結(jié)節(jié)大小、淋巴結(jié)顯示、動脈期 CT值、靜脈期 CT值差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P<0.05）。通過數(shù)據(jù)挖掘的方法綜合分析上述幾個因素，增強(qiáng)CT值及變化幅度值、結(jié)節(jié)大小及淋巴結(jié)顯示這3個客觀變量進(jìn)入模型，提示這些因素在鑒別甲狀腺良、惡性結(jié)節(jié)中意義明顯。本研究發(fā)現(xiàn)，惡性結(jié)節(jié)增強(qiáng)后表現(xiàn)有2個特征，一是強(qiáng)化程度較低，CT值變化較低；二是快進(jìn)快出強(qiáng)化方式，即靜脈期CT值變化不明顯或有所減低；而良性結(jié)節(jié)增強(qiáng)后呈明顯持續(xù)強(qiáng)化表現(xiàn)，與以往報道相符[6-8]。這是因為甲狀腺癌的生長與其他惡性實體腫瘤一樣存在血管依賴性[9]，盡管腫瘤組織內(nèi)有大量的新生血管生成，但同時這種惡性生長又會破壞大量的組織結(jié)構(gòu)，包括供血動脈網(wǎng)及周圍毛細(xì)血管網(wǎng)，新生血管增長的數(shù)量遠(yuǎn)不及破壞的血管多，靜脈壁較動脈薄，其受侵犯的程度較動脈明顯，使惡性腫瘤的強(qiáng)化幅度偏低，呈現(xiàn)相對的快進(jìn)快出征象。以往研究報道良性結(jié)節(jié)攝碘率及強(qiáng)化程度均較惡性結(jié)節(jié)高[10]，其生長方式是膨脹性生長，對周圍組織及血管起著推擠的作用，其生長速度較慢，其內(nèi)及周圍供血動脈及毛細(xì)血管網(wǎng)存留較多[11-12]，增強(qiáng)后出現(xiàn)強(qiáng)化程度明顯，強(qiáng)化方式為漸進(jìn)性強(qiáng)化特點，這是增強(qiáng)后CT值作為篩選變量進(jìn)入鑒別甲狀腺良、惡性結(jié)節(jié)模型的原因。腫瘤的大小可以反映其生長過程和發(fā)展，腫瘤越大，表明其生長時間越長或速度越快。不同腫瘤的生長速度不同，良性腫瘤一般生長較緩慢，惡性腫瘤生長速度較快，特別是成熟的低分化惡性腫瘤，可能在短時間內(nèi)形成腫塊，并容易發(fā)生壞死、出血等繼發(fā)改變。本研究發(fā)現(xiàn)，惡性結(jié)節(jié)直徑約為2.5 cm，與文獻(xiàn)[13]報道的甲狀腺癌平均直徑約 2.8 cm近似。結(jié)節(jié)大小與惡性相關(guān)性較明顯，可能與腫瘤倍增時間、生產(chǎn)與死亡的比例有關(guān)。Li等[14]報道腫瘤邊界不清、直徑>2 cm與頸淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移有一定的相關(guān)性。本研究中淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移也進(jìn)入模型中，其病理基礎(chǔ)是：腫瘤先累及位于淋巴結(jié)皮質(zhì)邊緣的網(wǎng)狀淋巴竇，然后沿淋巴結(jié)分布侵襲破壞相應(yīng)的淋巴組織，并且隨著惡性腫瘤不斷長大，腫瘤細(xì)胞沿淋巴管、組織間隙、血管或神經(jīng)束連續(xù)浸潤生長，其體積越大，越容易突破包膜，對周圍正常結(jié)構(gòu)破壞侵襲范圍越廣，與淋巴管接觸面積越大，故越容易引起淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。分類和回歸是數(shù)據(jù)挖掘中非常重要的任務(wù)，應(yīng)用最為廣泛，其目的是從已知的歷史數(shù)據(jù)記錄中自動推導(dǎo)出對給定數(shù)據(jù)的推廣描述，從而能對未來數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測[15]。兩種模型對結(jié)節(jié)性質(zhì)的判斷結(jié)果均較為理想，可以提高對甲狀腺結(jié)節(jié)性質(zhì)的判定。

本研究存在一定的局限性：①研究對象的代表性不足，僅包括了在我院進(jìn)行手術(shù)的病例；②甲狀腺微小癌的研究未納入；③后期模型泛化能力一般，主要是因為敏感度稍差，其原因可能是因為模型過于依賴結(jié)節(jié)大小，而以結(jié)節(jié)大小在55例驗證中發(fā)生了較多誤判；④模型僅對良惡性進(jìn)行判別，對于具體的病理分型未做出識別。針對以上不足，在今后的研究中需要進(jìn)行大樣本支持并進(jìn)行多中心、多區(qū)域合作，進(jìn)一步證實本研究結(jié)果的穩(wěn)定性、可重復(fù)性及代表性，并以病理結(jié)果為“金標(biāo)準(zhǔn)”，采用大樣本數(shù)據(jù)對微小癌、甲狀腺常見良、惡性結(jié)節(jié)病理分型進(jìn)行后期細(xì)化研究。