CT或MRI紋理分析在肝局灶性病變中的研究進(jìn)展

岑永義，鮑保成，梁 克，陸玉敏（通訊作者）

（1右江民族醫(yī)學(xué)院 廣西 百色 533000）

（2廣西中醫(yī)藥大學(xué)第一附屬醫(yī)院放射科 廣西 南寧 530023）

肝局灶性病變（focal liver lesions, FLL）是指醫(yī)學(xué)影像上不同于背景對(duì)照而顯示出的肝占位性病變，其對(duì)應(yīng)的病理有組織細(xì)胞學(xué)上的改變。惡性FLL首選手術(shù)切除，同時(shí)根據(jù)不同的腫瘤分子特征和對(duì)治療反應(yīng)的差異進(jìn)行個(gè)體化治療，而良性FLL以定期觀察為主。因此，F(xiàn)LL的精準(zhǔn)診斷及其微環(huán)境評(píng)估等對(duì)臨床治療方案的選擇至關(guān)重要。醫(yī)學(xué)影像紋理分析作為近年來出現(xiàn)的后處理技術(shù)，在無需額外掃描儀、對(duì)比劑及掃描序列的情況下獲取一系列量化病灶內(nèi)部特點(diǎn)的參數(shù)，為腫瘤異質(zhì)性的判斷、相關(guān)生物學(xué)行為及微環(huán)境的評(píng)估以及腫瘤預(yù)后的預(yù)測提供了一個(gè)無創(chuàng)的影像學(xué)生物標(biāo)志，也在一定程度上彌補(bǔ)了人眼無法識(shí)別細(xì)微差異的不足。因此，紋理分析在FLL中的應(yīng)用也成為近年來大家研究的熱點(diǎn)之一。

1 CT或MRI紋理分析的定義及原理

CT或MRI紋理分析指通過計(jì)算機(jī)分析CT或MR圖像中的像素或體素強(qiáng)度的分布及規(guī)律，從而獲得評(píng)估病灶異質(zhì)性的量化參數(shù)。目前，常用的紋理分析方法包括統(tǒng)計(jì)法、結(jié)構(gòu)法、模型法和頻譜法4種，其中，統(tǒng)計(jì)法是醫(yī)學(xué)影像紋理分析最常用的方法[1]。統(tǒng)計(jì)法主要包括：一階統(tǒng)計(jì)、二階統(tǒng)計(jì)和高階統(tǒng)計(jì)?；谝浑A的紋理描述有平均灰度強(qiáng)度、均勻度、熵、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等，主要反映單個(gè)像素的分布情況，而忽略其空間位置及空間相互聯(lián)系。二階統(tǒng)計(jì)是基于特定像素對(duì)的分布描述，其灰度共生矩陣（GLCM）是描述兩個(gè)像素強(qiáng)度之間的關(guān)系，從而可以對(duì)一階統(tǒng)計(jì)進(jìn)行信息補(bǔ)充，包括熵、能量、對(duì)比度、逆差距和相關(guān)性等。高階統(tǒng)計(jì)量通過相鄰像素的灰度差描述強(qiáng)度變化或同質(zhì)區(qū)的分布和排列，從而分析三個(gè)或更多像素之間的關(guān)系，包括對(duì)比度、粗糙度、繁忙度等。CT及MRI紋理分析能反映病灶中最基礎(chǔ)的信息特征，這也許會(huì)對(duì)未來的診療手段提供重要的客觀依據(jù)。

2 CT或MRI紋理分析在FLL中的研究進(jìn)展

2.1 CT或MRI紋理分析與FLL的鑒別診斷

許多FLL的影像學(xué)征象有一定的重疊性，加上一些病灶的表現(xiàn)并不典型，常規(guī)影像學(xué)有時(shí)對(duì)其鑒別困難。不同F(xiàn)LL的成分及分布特點(diǎn)均存在一定的差異，而紋理分析可反映病變內(nèi)部的體素強(qiáng)度及不均勻性，一定程度上減少了閱片者的經(jīng)驗(yàn)及主觀意識(shí)的影響，在FLL鑒別診斷的研究中也展現(xiàn)出了可靠的效果。對(duì)于肝硬化背景下小肝細(xì)胞癌（sHCC）和非典型增生結(jié)節(jié)（DNs）的鑒別，Xi Zhong等[2]發(fā)現(xiàn)T2紋理分析的鑒別能力（AUC=0.96）高于DWI（AUC=0.80）或Gd-EOB-MRI（AUC=0.86）的效能（P=0.025、0.008）。而黃燕琪等[3]的研究也證明了肝局灶性結(jié)節(jié)性增生、肝血管瘤、HCC、ICC（肝膽管細(xì)胞癌）、肝轉(zhuǎn)移瘤5組疾病中，CT紋理分析對(duì)良惡性、兩兩惡性及良性之間的鑒別價(jià)值較高。

2.2 CT或MRI紋理分析與肝臟腫瘤分化程度

CT或MRI紋理分析還顯示出表征肝臟腫瘤分化程度的潛力，為臨床治療方式的選擇提供了新的證據(jù)。Wu Zhou等[4]進(jìn)行一項(xiàng)MR紋理分析的研究發(fā)現(xiàn)，與高級(jí)別HCC相比，低級(jí)別HCC動(dòng)脈期圖像的平均強(qiáng)度升高，而四個(gè)方向（0°、45°、90°、135°）的灰度游程不均勻性（GLN）降低（P＜0.05），平均強(qiáng)度和四個(gè)方向GLN的AUC分別為0.918、0.846、0.836、0.827和0.838。而Mengmeng Feng等[5]對(duì)分化程度不同的HCC患者術(shù)前T2及增強(qiáng)圖像進(jìn)行紋理分析，發(fā)現(xiàn)非線性判別分析效果良好，高、中、低分化組間兩兩鑒別AUC范圍為0.808～0.879?？梢?，影像紋理分析對(duì)HCC惡性程度的預(yù)測價(jià)值較高，但其對(duì)ICC等其他肝惡性腫瘤分化程度的預(yù)測價(jià)值仍然有待于進(jìn)一步研究。

2.3 CT或MRI紋理分析與肝臟腫瘤的相關(guān)基因及免疫組化表達(dá)

腫瘤相關(guān)基因和免疫組化的異常表達(dá)與其增值、侵襲性等生物學(xué)行為有密切的聯(lián)系，全面了解其表達(dá)情況對(duì)藥物的選擇有積極的指導(dǎo)意義。因此，有必要探索一個(gè)靈敏度及特異度好、推廣價(jià)值高且檢查成本低的新型無創(chuàng)性檢測手段。目前，已有不少研究證明CT或MRI的紋理量化在肝腫瘤微環(huán)境的預(yù)測中有較高的應(yīng)用價(jià)值。Jun Zhang等[6]對(duì)ICC患者術(shù)前T1動(dòng)脈期圖像進(jìn)行紋理分析，用Logistic回歸選出顯著相關(guān)的特征并建立預(yù)測模型，結(jié)果三個(gè)小波和一個(gè)3D特征對(duì)CD8+T的表達(dá)情況有很好的識(shí)別能力，四者聯(lián)合的預(yù)測AUC達(dá)0.919。Hongzhen Wu等[7]研究CT紋理分析與HCC P53突變情況的關(guān)系發(fā)現(xiàn)，P53突變與GLCM有關(guān)，其相關(guān)性和熵是最有望區(qū)分P53（-）和P53（+）的參數(shù)。

2.4 CT或MRI紋理分析與肝臟腫瘤微血管侵犯（MVI）的預(yù)測

除了臨床分期、病理分級(jí)、相關(guān)基因及免疫組化表達(dá)等方面，MVI是與肝惡性腫瘤預(yù)后相關(guān)的另一個(gè)重要因素。紋理分析作為“虛擬活檢”的手段，有望成為肝惡性腫瘤MVI預(yù)測的可靠無創(chuàng)性檢查方法。Gregory C.Wilson等[8]從T1、T2、HAP、PVP圖像中進(jìn)行紋理分析，在Logistic回歸中發(fā)現(xiàn)T1的均值和PVP的熵與HCC的MVI之間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），當(dāng)二者標(biāo)準(zhǔn)都滿足時(shí)，HCC的MVI預(yù)測準(zhǔn)確率為87%。

2.5 CT或MRI紋理分析與肝臟惡性腫瘤的預(yù)后預(yù)測

當(dāng)前，TNM分期是預(yù)測肝臟惡性腫瘤預(yù)后的最常用手段，但其存在一定的不足。因此，加入TNM分期以外的預(yù)后指標(biāo)以提高預(yù)后預(yù)測的準(zhǔn)確性對(duì)患者意義重大。近年來，紋理分析對(duì)腫瘤預(yù)后的預(yù)測也是人們研究的熱點(diǎn)之一。一項(xiàng)研究[9]將100例HCC患者分為A組（直徑＜3 cm）和B組（直徑＞3 cm），根據(jù)術(shù)后1年療效不同分為早期復(fù)發(fā)組（ER）和非早期復(fù)發(fā)組（NER），比較MR圖像的紋理特征與療效的關(guān)系。結(jié)果A組HAP圖像的均勻性、熵和B組HAP圖像的偏度、熵可作為ER的獨(dú)立預(yù)測因子。此外，楊柏帥等[10]的研究也表明了MR紋理分析能有效地預(yù)測ICC經(jīng)肝動(dòng)脈灌注化療的療效。

3 CT或MRI紋理分析在FLL中的不足

盡管CT或MRI紋理分析在FLL的研究中顯示出令人滿意的結(jié)果，但在臨床的應(yīng)用上仍面臨著很大的挑戰(zhàn)[11]：（1）紋理分析需要經(jīng)過病灶分割、特征提取、數(shù)據(jù)處理等一系列復(fù)雜的工作流程，而目前的研究所使用的軟件、分割方法、后處理技術(shù)及提取紋理特征的數(shù)量和質(zhì)量均不盡相同，而目前在這些問題上并沒有形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)和共識(shí)。（2）在病灶最大層面上（2D）提取的紋理特征未必能最好地體現(xiàn)病變的異質(zhì)性特點(diǎn)，而在容積上（3D）進(jìn)行紋理分析會(huì)增加額外的人力和時(shí)間。（3）紋理特征反映的是圖像像素及灰度的分布情況，從而間接反映腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性，對(duì)病變發(fā)生發(fā)展過程中潛在的病理生理過程的解釋仍有待于進(jìn)一步研究。（4）當(dāng)前對(duì)FLL的紋理分析研究中，絕大多數(shù)都是小樣本、單中心、回顧性研究，多中心及前瞻性研究仍有待于進(jìn)一步完善。

4 小結(jié)

CT或MRI紋理分析作為醫(yī)工結(jié)合的新學(xué)科，在FLL的研究中發(fā)展迅速、前景廣闊。然而，如其他影像學(xué)新技術(shù)一樣，紋理分析在軟件和工作流程的指南上仍然一片空白，在臨床的投入應(yīng)用中仍需很大努力。同時(shí)，我們迫切需要更多有提高準(zhǔn)確性和可解釋性的研究，以更好地促進(jìn)紋理特征解釋和臨床推廣。