高歌， 胡娟， 王成彥， 王鶴， 楊學東， 張玨， 王霄英

·影像信息學專題·

整合臨床及多參數(shù)MRI信息的前列腺癌CAD系統(tǒng)：診斷效能研究

高歌， 胡娟， 王成彥， 王鶴， 楊學東， 張玨， 王霄英

目的：將臨床信息和多參數(shù)MRI(mpMRI)數(shù)據(jù)輸入前列腺計算機輔助診斷(CAD)系統(tǒng)，研究其診斷效能。方法：選取本院前列腺MRI數(shù)據(jù)庫中連續(xù)266例患者的病例資料，所有患者均以定性診斷為目的行前列腺MRI檢查，臨床資料和病理結(jié)果完整，且完成隨訪。由1位高年資泌尿系統(tǒng)影像診斷醫(yī)師根據(jù)前列腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(PI-RADS)進行閱片，以PI-RADS評分為mpMRI信息，輸入CAD系統(tǒng)。選取患者資料中的年齡、T-PSA、F/T-PSA、直腸指診、超聲表現(xiàn)等作為臨床信息，輸入CAD系統(tǒng)。采用受試者工作特征曲線(ROC)分析，以最終診斷結(jié)果為金標準，比較mpMRI數(shù)據(jù)、臨床信息、mpMRI+臨床信息作為輸入項時， CAD輸出結(jié)果的診斷效能。結(jié)果：以臨床信息為輸入項，CAD診斷前列腺癌的ROC下面積(AUC)為0.888；以mpMRI信息作為輸入項，CAD診斷前列腺的AUC為0.980；將mpMRI和臨床信息整合作為輸入項時，診斷效能最高，AUC為0.986，相應(yīng)的診斷敏感度、特異度和符合率分別為93.65、96.15和94.12。結(jié)論：整合臨床信息和mpMRI信息輸入前列腺CAD系統(tǒng)，可得到最高的診斷效能。

診斷，計算機輔助； 磁共振成像； 前列腺腫瘤； 前列腺特異性抗原

計算機輔助診斷(computer-aided diagnosis，CAD)系統(tǒng)可以對多個參數(shù)進行多變量分析。隨著多參數(shù)磁共振成像(multiparametric MRI, mpMRI)的發(fā)展及前列腺影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(prostate imaging reporting and data system,PI-RADS)[1-2]的提出，前列腺mpMRI已成為前列腺癌(prostate cancer，PCa)檢出、分期及隨訪最常用的影像學方法[3-4]。本研究將mpMRI和臨床資料輸入前列腺CAD系統(tǒng)，研究CAD系統(tǒng)對PCa的診斷效能。

材料與方法

1.研究隊列

本研究經(jīng)醫(yī)院倫理委員會審查同意。選取本院前列腺MRI數(shù)據(jù)庫[5]中連續(xù)266例患者的病例資料，所有患者均以定性診斷為目的行前列腺mpMRI，均有完整的mpMRI資料和臨床資料，MRI檢查前均未行任何PCa的相關(guān)治療。所有患者行盆腔mpMRI檢查，掃描序列包括T2WI、DWI、動態(tài)增強掃描和MRS[6]。

2.前列腺疾病臨床結(jié)局的確定

MRI檢查后患者均獲得明確的臨床診斷，其中經(jīng)超聲引導下穿刺活檢或手術(shù)后病理檢查證實為PCa者共130例，經(jīng)反復穿刺(至少三次穿刺以上)活檢結(jié)果為陰性、且長期隨訪(12～59個月，平均32個月)后仍未發(fā)現(xiàn)前列腺癌而最終診斷為非PCa者136例。

3.CAD輸入信息的提取

mpMRI信息的提取：由1位高年資泌尿影像診斷醫(yī)師(閱片經(jīng)驗9年)對所有入組病例的軸位T2WI、DWI、動態(tài)增強掃描和MRS序列進行獨立盲法閱片，根據(jù)2012年歐洲泌尿放射學會(ESUR)提出的PI-RADS(第一版)[1]，對入組病例mpMRI各序列圖像上前列腺病灶進行5分制評分，并以各序列評分總和作為該患者的mpMRI信息，輸入CAD系統(tǒng)。

臨床信息的提取：在前列腺數(shù)據(jù)庫中提取患者的年齡、總前列腺特異性抗原(total prostate specific antigen，T-PSA)、游離/總(F/T)-PSA、直腸指診(digital rectal examination，DRE)、超聲等作為臨床信息，輸入CAD系統(tǒng)。其中年齡、T-PSA、F/T-PSA為定量數(shù)據(jù)，DRE和超聲資料為定性數(shù)據(jù)。

4.CAD訓練及測試

通過后向傳播(back propagation，BP)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network，ANN)訓練CAD[7-8]，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)為3，輸入層節(jié)點數(shù)為3～9，隱藏層節(jié)點數(shù)為14，輸出層節(jié)點數(shù)為1。分別以臨床信息、mpMRI信息、臨床信息+mpMRI信息作為輸入項，得到CAD輸出項(PCa的可能性)。以最終診斷結(jié)果為金標準，研究CAD輸出項的符合率，并進行ROC分析，通過比較ROC曲線下面積(area under curve，AUC)、敏感度、特異度、陽性預測值、陰性預測值和符合率來評價不同輸入項時，CAD系統(tǒng)對PCa的診斷效能。

結(jié) 果

以閱片者的mpMRI信息作為輸入項，對CAD輸出結(jié)果的準確性進行ROC曲線分析，其AUC可達到0.980。以臨床信息+mpMRI信息作為輸入項時，AUC可提高至0.986，較僅基于臨床信息CAD診斷效能顯著提高(表1，圖1)。

表1 使用不同輸入信息時CAD的診斷效能

注：PPV為陽性預測值，NPV為陰性預測值。

討 論

CAD系統(tǒng)可有效避免診斷醫(yī)師基于單一指標進行判斷，或過度依賴于個人經(jīng)驗進行主觀判斷，不僅使醫(yī)師的診斷過程更加客觀，而且提高了診斷效率[8]。自1994年Snow等[9]首次將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于PCa的診斷以來，相關(guān)領(lǐng)域的研究大量涌現(xiàn)，多項研究表明ANN具有提高PCa檢出的價值[10-11]。目前，基于臨床信息，如年齡、PSA水平、DRE、超聲等指標的CAD系統(tǒng)已進行了臨床應(yīng)用研究，但其診斷效能仍有待提高。

近年來，mpMRI已成為PCa臨床診斷的常規(guī)手段，包括T2WI、DWI、動態(tài)對比增強及MRS等序列的綜合應(yīng)用，可提高對PCa的檢出能力。其中，T2WI具有較高的軟組織分辨率，能夠提供前列腺的解剖信息。DWI、動態(tài)對比增強及MRS等序列可反映前列腺組織中水分子擴散、微血管灌注及組織代謝情況，提供更多的診斷信息，從而提高對PCa檢出的敏感性和特異性[12]。但由于技術(shù)的復雜性，前列腺mpMRI所提供的影像信息，不易被臨床醫(yī)師所解讀和利用。ESUR及ACR陸續(xù)于2012年[1]和2014年[2]提出PI-RADS評分系統(tǒng)，對上述各序列圖像上前列腺病灶進行5分制評分，但有兩個主要問題：其一，該系統(tǒng)僅基于影像學資料做出PCa診斷，未結(jié)合臨床資料；其二，雖然PI-RADS規(guī)范了診斷思路，但在實際臨床驗證過程中，發(fā)現(xiàn)使用PI-RADS檢出PCa仍依賴于臨床醫(yī)師的個人經(jīng)驗和主觀判斷，閱片者間的一致性欠佳。而經(jīng)過大量訓練的CAD系統(tǒng)可對上述兩個問題提供解決方案，其既綜合利用全面的臨床和影像信息，又可得到穩(wěn)定的輸出結(jié)果。有鑒于此，本研究將PI-RADS評分整合入基于臨床資料的前列腺CAD系統(tǒng)，既彌補了僅使用常規(guī)臨床信息作出診斷的不足，又彌補了僅依賴PI-RADS進行診斷的不足。本研究結(jié)果也證明，當使用臨床信息+mpMRI信息時，CAD的診斷效能最高，這一結(jié)論為CAD系統(tǒng)的實際臨床應(yīng)用提供了依據(jù)。

本研究CAD系統(tǒng)采用3層ANN結(jié)構(gòu)作為分類器。目前，該分類器結(jié)構(gòu)被認為是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中效能最高的分類器，是由具有適應(yīng)性的簡單單元(神經(jīng)元)組成的廣泛并行互連的網(wǎng)絡(luò)，能夠模擬生物神經(jīng)系統(tǒng)對真實世界物體所做出的交互反應(yīng)[13]。因此，ANN可以有效地利用具有非線性關(guān)系的變量，獲得最佳的診斷效能。Ampeliotis等[14]及Viswanath等[15]研究團隊所建立的CAD系統(tǒng)均使用類似算法的分類器結(jié)構(gòu)，并獲得了較高的診斷效能。另外，由于本單位前列腺數(shù)據(jù)庫中病例資源較多，對CAD系統(tǒng)進行了大量訓練，也可能是本研究中CAD系統(tǒng)診斷效能較高的原因。

本研究結(jié)果顯示，基于年齡、T-PSA、F/T-PSA、DRE和超聲檢查的前列腺CAD系統(tǒng)的AUC為0.888，加入mpMRI信息后，AUC提高至0.986。具體地說，整合mpMRI信息后，對PCa檢出的敏感度明顯提高，同時在一定程度上提高了檢出的特異度，降低了CAD系統(tǒng)的漏診率和誤診率。除此之外，整合了mpMRI信息的CAD系統(tǒng)的陽性預測值和陰性預測值也顯著提高，提示本研究所建立的CAD系統(tǒng)可作為PCa的疾病預測模型。由此可見，整合了mpMRI信息的CAD系統(tǒng)較僅基于臨床信息的CAD系統(tǒng)的診斷效能顯著提高。

本研究有一定的局限性。最主要的是僅將PI-RADS評分作為 CAD系統(tǒng)的mpMRI輸入項，使得CAD系統(tǒng)對PCa的診斷效能一定程度上會受PI-RADS評分中人為因素的影響。后續(xù)的CAD系統(tǒng)開發(fā)中，通過模式識別、特征提取等工具，CAD系統(tǒng)可對mpMRI的病灶特征進行深入挖掘和分析，系統(tǒng)自動提取圖像的灰度、紋理等信息[16]，作為ANN的輸入層節(jié)點，將得到更加優(yōu)化的CAD系統(tǒng)。另一個思路是使用PI-RADS結(jié)構(gòu)式報告[17]，將PI-RADS評分過程中關(guān)于病灶特征描述的結(jié)構(gòu)式信息輸入CAD，也可減少讀片者主觀判斷不一致所造成的不良影響。本研究的另一個缺陷是金標準的不足，經(jīng)過多次穿刺、且長期隨訪為非癌的患者中，不除外有少量的假陰性病例。

綜上所述，基于ANN的前列腺CAD系統(tǒng)在臨床應(yīng)用過程中，輸入臨床信息和mpMRI信息可得到較高的診斷效能。

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Computer-aided diagnosis system for the detection of prostate cancer based on clinical information and multiparametric MRI:analysis of the diagnostic efficacy

GAO Ge，HU Juan，WANG Cheng-yan，et al.

Department of Radiology，Peking University First Hospital，Beijing 100034，China

Objective:To evaluate the diagnostic efficacy of computer-aided diagnosis (CAD) system in detection of prostate cancer (PCa).Methods:266 consecutive patients were recruited from institutional prostate MRI database.All the patients were suspected of PCa，who underwent mpMRI (T2WI,DWI,MRS and DCE) examination with subsequent ultrasound guided biopsy within 3 months.PI-RADS scores given by uroradiologists were input as mpMRI information for CAD.Clinical data including age，T-PSA，F(xiàn)/T-PSA,digital rectal examination (DRE) and ultrasound findings were input as clinical information for CAD，the output of CAD was the probability of PCa.Taking the clinical outcome as reference standard，the clinical information，mpMRI information or integration of clinical and mpMRI information were input into the CAD respectively，and the corresponding diagnostic efficacy of CAD was studied using ROC analysis.Results:Based on clinical information，the area under the ROC (AUC) of the CAD system for diagnosis of PCa was 0.888;based on mpMRI，the AUC was 0.980;and based on clinical information combined with mpMRI，the diagnostic efficacy was the highest with AUC of 0.986，and the corresponding diagnostic sensitivity，specificity and accuracy were 93.65,96.15 and 94.12.Conclusion:The input of CAD system in detection of PCa should consist of both the clinical information and the information of mpMRI.

Diagnosis，computer-assisted; Magnetic resonance imaging; Prostatic neoplasm； Prostate-specific antigen

100034 北京，北京大學第一醫(yī)院醫(yī)學影像科(高歌、王鶴、王霄英)；650032 昆明，昆明醫(yī)科大學第一附屬醫(yī)院醫(yī)學影像科(胡娟)；100871 北京，北京大學前沿交叉學科研究院(王成彥、張玨)；100053 北京，中國中醫(yī)科學院廣安門醫(yī)院放射科(楊學東)；100871 北京，北京大學工學院(張玨)

高歌(1988-)，女，河南鄭州人，博士研究生，主要從事MR新技術(shù)和影像信息學研究工作。

王霄英，E-mail：cjr.wangxiaoying@vip.163.com

R445.2； R737.25

A

1000-0313(2016)12-1143-03

10.13609/j.cnki.1000-0313.2016.12.008

2016-10-17

2016-11-10)