HRCT紋理分析在肺腺癌組織學(xué)分化程度預(yù)測(cè)評(píng)估中的應(yīng)用

曾偉勝，黃育鑫，林杰

普寧市人民醫(yī)院影像中心，廣東 普寧 515300

肺腺癌是威脅人類健康和生命的最嚴(yán)重的惡性腫瘤之一，近年來(lái)有著較高的發(fā)病率與死亡率。斷層掃描指導(dǎo)下進(jìn)行支氣管下穿刺或組織活檢是對(duì)腫瘤評(píng)估的常用方法，由于腫瘤基因的異質(zhì)性，很少收到有關(guān)基因突變的準(zhǔn)確信息[1]。此外，由于CT引導(dǎo)下活檢常會(huì)出現(xiàn)咯血、氣胸、穿刺腔出血等并發(fā)癥，在實(shí)際臨床工作中的操作較為復(fù)雜，難以多次進(jìn)行活檢以獲取病原組織[2]。目前，高分辨率CT(HRCT)是臨床檢測(cè)肺部變化最有效的成像工具，然而，肺部的一些陽(yáng)性變化與惡性腫瘤現(xiàn)象會(huì)存在重疊的情況。紋理分析通過(guò)分析醫(yī)學(xué)圖像中灰分水平等信息，對(duì)組織器官的紋理特征進(jìn)行評(píng)估，可以提供許多肉眼無(wú)法看到的圖像，這有助于早期對(duì)病變性質(zhì)進(jìn)行鑒別[3-4]。本研究就高分辨率CT紋理分析在肺腺癌組織學(xué)分化程度預(yù)測(cè)評(píng)估中的應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行研究，現(xiàn)將結(jié)果報(bào)道如下：

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2020 年1 月至2021年5 月普寧市人民醫(yī)院收治的60 例肺腺癌患者的影像資料，其中男性 41 例，女性 19 例；年齡 51~86 歲，平均(68.79±18.75)歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：①最大直徑≥10 mm的肺部實(shí)性病灶；②病灶內(nèi)無(wú)鈣化或空洞，或鈣化灶的直徑<同層面病灶直徑的1/3；③無(wú)遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移與淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移者。排除標(biāo)準(zhǔn)：①CT 圖像質(zhì)量不佳難以進(jìn)行圖像分析者；②彌漫性肺磨玻璃影患者；③GGN無(wú)薄層圖像者。本研究經(jīng)醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)批準(zhǔn)。

1.2 方法

1.2.1 CT檢查方法 選擇飛利浦Brilliance iCT-256 層螺旋CT 掃描儀對(duì)所有患者進(jìn)行。掃描范圍從肺尖部到膈頂?shù)乃矫?。掃描參?shù)設(shè)置為120 kV，35 mA，螺距設(shè)置為1.2 mm，球管轉(zhuǎn)速2.0 r/s，視野設(shè)置為320 mm×320 mm，采集矩陣范圍為510×512，128i×0.6 mm。CT平掃后從肘靜脈選擇高壓注射器將濃度為320 mgI/mL 的非離子型對(duì)比劑碘海醇注入患者體內(nèi)，注射速率設(shè)置為3.2~3.5 mL/s，劑量為1.1~1.2 mL/kg，注射對(duì)比劑后延遲25~30 s行動(dòng)脈期掃描，延遲60~70s進(jìn)行靜脈期掃描。最后重建所得的到掃描原始數(shù)據(jù)，重建層距、層厚均設(shè)置為2 mm。

1.2.2 圖像選擇 將HRCT 圖像在后處理工作站上選擇“BMP”格式進(jìn)行導(dǎo)出處理，對(duì)圖像的窗寬/窗位進(jìn)行調(diào)整，其中縱隔窗300 HU/50 HU，肺窗1 200 HU/-650 HU，確保數(shù)據(jù)的一致。圖像的紋理分析使用MaZda軟件進(jìn)行操作。所有圖像的評(píng)閱由高年資胸部影像診斷醫(yī)師進(jìn)行操作。最佳對(duì)比度為：橫軸面動(dòng)脈期縱隔窗圖像，在此組圖像中對(duì)病灶的最大層面圖像間選擇，然后選取此層面對(duì)應(yīng)的平掃縱隔窗、骨與軟組織重建算法肺窗以及靜脈期縱隔窗圖像。

1.2.3 圖像紋理分析 選擇紋理分析軟件對(duì)感興趣區(qū)(Region of interest，ROI)和紋理特征參數(shù)進(jìn)行選取。在對(duì)紋理特征進(jìn)行提取前，需要對(duì)所有圖像進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化灰階水平處理，以減小對(duì)比度與亮度的變化對(duì)結(jié)果產(chǎn)生的影響。首先，選擇動(dòng)脈期縱隔窗圖像中最大的病灶層面圖像，手動(dòng)沿病灶的邊緣勾畫ROI，對(duì)病灶的紋理特征參數(shù)進(jìn)行提取，ROI 應(yīng)盡量將整個(gè)病灶包括在內(nèi)，但是需要注意避開病灶邊緣的氣道、血管、鄰近正常肺組織等結(jié)構(gòu)以及偽影，對(duì)選定的ROI進(jìn)行保存；隨后，在所選擇的層面所對(duì)應(yīng)的平掃縱隔窗，骨、軟組織重建算法肺窗，靜脈期縱隔窗圖像上分別將所保存的ROI進(jìn)行導(dǎo)入，分別對(duì)各組圖像上病灶的紋理特征參數(shù)進(jìn)行提取。通過(guò)軟件，每個(gè)提取出選定的ROI 中的直方圖、游程檢驗(yàn)(RUN)、絕對(duì)梯度(GRA)、灰度共生矩陣(GLCM)、小波轉(zhuǎn)換(WAV)、自回歸模型(ARM)等六大類紋理特征的參數(shù)值，見表1。

表1 軟件紋理參數(shù)

1.2.4 紋理特征參數(shù)分類的相關(guān)分析方法 MaZ-da 軟件提供3 種紋理特征的選擇方法，分別是Fisher系數(shù)(Fisher)、分類錯(cuò)誤概率聯(lián)合平均相關(guān)系數(shù)(POE+ACC)和交互信息(MI)，每種方法選擇出10 個(gè)最有鑒別價(jià)值的紋理特征參數(shù)。還可以聯(lián)合使用上述3種方法(FPM)，共選擇30 個(gè)紋理特征參數(shù)。本研究中分別采用Fisher、POE+ACC、MI 和 FPM 共 4 類方法進(jìn)行最具鑒別價(jià)值的紋理特征參數(shù)的選擇。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 應(yīng)用SPSS20.00 統(tǒng)計(jì)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，計(jì)數(shù)資料以率(%)表示，采用χ2檢驗(yàn)，以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 不同序列圖相的分析結(jié)果與病變情況誤判率 肺腺癌的最低誤判率為6.67%(4/60)，最低誤判率分別出現(xiàn)在軟組織重建算法的肺窗與靜脈期縱隔窗圖的FMP+NDA 分類方法上。在平掃縱隔窗圖像上提取紋理特征進(jìn)行鑒別最小誤判率為11.67%(7/60)。在所選的紋理特征參數(shù)中，病變鑒別最低的錯(cuò)判率在FPM 法的紋理特征中，F(xiàn)isher 系數(shù)、POE+ACC、MI 及FPM 鑒別的誤判率分別為10.00%~45.00%、10.00%~51.67%、10.00%~41.67%及6.67%~51.67%。NDA對(duì)兩種病變區(qū)分的誤判率為6.67%~16.67%，明顯低于RDA 的 21.67%~48.33%、PCA 的 16.67%~51.67%和LDA的8.33%~38.33%，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)，見表2。

表2 不同序列圖相的分析結(jié)果與病變情況誤判率(%)

2.2 圖像紋理學(xué)分析圖片 在動(dòng)脈期縱隔窗圖像上，使用MaZda軟件對(duì)病灶部位進(jìn)行勾畫并進(jìn)行圖像紋理分析，見圖1。

圖1 圖像紋理學(xué)圖

3 討論

紋理分析是一種通過(guò)對(duì)圖像的空間特征、像素間特征、灰度分布特征進(jìn)行分析的方法，可以獲得大量肉眼以及常規(guī)CT難以識(shí)別的物體表面特征[5-6]。與傳統(tǒng)診斷方法相比，它相對(duì)獨(dú)立，不會(huì)受到主觀因素和醫(yī)師、攝影師的臨床經(jīng)驗(yàn)的影響。能夠有效提供關(guān)于圖像本身的病理影響灰度等級(jí)的客觀信息，可用于各種圖像的分析，包括MRI、斷層掃描和PET，最常用于對(duì)CT和MRI的進(jìn)一步分析，特別是在常規(guī)CT和MRI無(wú)法清楚地識(shí)別診斷的疾病中，紋理分析方法顯示出獨(dú)特的優(yōu)點(diǎn)[7-9]。

良性與惡性病變之間像素、內(nèi)部灰度相位分布、空間信息間關(guān)系等紋理屬性存在不同程度的差異[10]。臨床目前缺乏關(guān)于基于HRCT的紋理分析在確立和惡性肺部疾病方面意義的相關(guān)研究報(bào)道，但是紋理分析能夠有效減少創(chuàng)傷性治療的發(fā)生[11]。本研究結(jié)果表明，基于HRCT圖像進(jìn)行紋理分析時(shí)，診斷肺腺癌的最低誤判率約為6.67%(4/60)。不同方法之間的紋理參數(shù)比較表明，軟組織修復(fù)算法中，肺和靜脈圖像修復(fù)算法對(duì)惡性病變?cè)\斷的的錯(cuò)誤率更低，這表明軟組織修復(fù)算法在肺和靜脈期縱隔窗圖像上包含更多紋理線索，以有效識(shí)別惡性肺部疾病。本研究中，軟組織重建算法肺窗和骨的誤判率各為7.25%和10.16%。對(duì)于不同條件的圖像，靜脈和動(dòng)脈圖像中包含的紋理特征特征用于檢測(cè)肺部惡性變化優(yōu)于平面圖像，其中靜脈周期的紋理特征又明顯優(yōu)于動(dòng)脈，錯(cuò)誤率分別為11.59%、7.25%和8.70%。一些科學(xué)家已經(jīng)使用基于增強(qiáng)掃描圖像的三相斷層掃描的紋理分析方法來(lái)識(shí)別病變中真正的肝臟實(shí)質(zhì)性病變，其結(jié)果也表明基于改進(jìn)方法紋理掃描的診斷效率顯著超過(guò)基于水平掃描方法的診斷效率，而最有效的是基于靜脈成像方法的診斷效率；此外，改進(jìn)的成像紋理特性更能反映腫瘤的異質(zhì)性[12]。然而，許多研究人員指出，非增強(qiáng)的計(jì)算機(jī)斷層掃描也可能夠檢測(cè)出重要的異質(zhì)病變特征[13]。

紋理特征的統(tǒng)計(jì)分類包括非線性分類(NDA)與線性分類(PCA、RDA、LDA)，其中NDA具有最高效的診斷功效[14]。在本次的研究中，NDO區(qū)分肺腺癌的錯(cuò)誤率為6.67%~16.67%，遠(yuǎn)低于PCA、RDA、LDA評(píng)分，是最有效的診斷。使用基于傳統(tǒng)MRI 的紋理分析技術(shù)檢測(cè)乳腺癌的研究也表明，NDA診斷錯(cuò)誤率最低而診斷功效最佳[15]。

綜上所述，對(duì)HRCT 模式中的紋理分析可以作為可靠的信息，能夠?qū)Ψ蜗侔┒ㄐ院蛺盒圆∽兊目陀^診斷提供有效的依據(jù)。此外，軟組織重建算法肺窗圖像與靜脈期增強(qiáng)縱隔窗圖像具有更多的紋理特征來(lái)識(shí)別肺腺癌，NDO分類方法提供了最佳的診斷依據(jù)。