江 麗 朱建平 羅曉莉 李慧忠

聲觸診組織成像聯(lián)合Adobe Photoshop 灰度定量技術(shù)評(píng)估乳腺實(shí)性腫塊硬度

江 麗 朱建平 羅曉莉 李慧忠

目的 應(yīng)用聲觸診組織成像（VTI）聯(lián)合Adobe Photoshop灰度定量技術(shù)評(píng)估乳腺實(shí)性腫塊整體硬度，探討其鑒別乳腺實(shí)性腫塊良惡性的應(yīng)用價(jià)值。方法選取我院經(jīng)病理證實(shí)的乳腺腫瘤患者98例，共108個(gè)實(shí)性腫塊，應(yīng)用VTI技術(shù)獲得病灶組織彈性圖并將其導(dǎo)入Adobe Photoshop CS4圖像處理系統(tǒng)，計(jì)算彈性圖中病灶整體灰度平均值，比較良惡性乳腺腫塊整體灰度平均值；繪制受試者工作特征（ROC）曲線獲得鑒別良惡性腫塊的截?cái)嘀?，判斷VTI聯(lián)合Adobe Photoshop灰度定量技術(shù)的診斷效能。結(jié)果惡、良性乳腺實(shí)性腫塊VTI彈性圖病灶整體灰度平均值均值分別為39．21±16．60和63．94±19．42，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＝0．000）。ROC曲線顯示截?cái)嘀禐?0．75，其對(duì)應(yīng)曲線下面積為0．845，診斷惡性乳腺腫塊的敏感性為77．27%，特異性為78．13%，準(zhǔn)確率為77．78%。結(jié)論VTI聯(lián)合Adobe Photoshop灰度定量技術(shù)可定量評(píng)估乳腺實(shí)性腫塊整體硬度，有助于鑒別乳腺實(shí)性腫塊性質(zhì)。

聲觸診組織成像；灰階；定量；乳腺腫瘤，良惡性

我國(guó)近年乳腺癌發(fā)病率以每年3%的速度遞增，發(fā)病高峰年齡為40～50歲，呈日益年輕化趨勢(shì)［1］，診斷分期與治療及預(yù)后密切相關(guān)，因此早期診斷愈來愈受到臨床重視。生物組織硬度與其生物學(xué)特性息息相關(guān)，本研究應(yīng)用聲觸診組織成像（virtual touch image，VTI）結(jié)合Adobe Photoshop CS4圖像處理系統(tǒng)的灰度定量技術(shù)對(duì)乳腺實(shí)性腫塊整體硬度進(jìn)行定量評(píng)估，探討其在鑒別乳腺實(shí)性腫塊良惡性中的應(yīng)用價(jià)值。

資料與方法

一、研究對(duì)象

選取2014年1月至2015年12月我院經(jīng)門診活檢或住院手術(shù)病理證實(shí)的乳腺腫瘤患者98例，其中男2例，女96例，年齡17～84歲，平均（41.63±13.82）歲。位于左側(cè)43例，右側(cè)45例，雙側(cè)10例。共計(jì)108個(gè)實(shí)性腫塊，直徑5.0～50.0 mm，其中良性腫塊64個(gè)，包括纖維腺瘤43個(gè)，纖維腺病10個(gè)，肉芽腫性病變伴手術(shù)后組織反應(yīng)性改變3個(gè)，炎癥3個(gè)，炎性肉芽腫性小葉炎2個(gè)，導(dǎo)管內(nèi)乳頭狀瘤2個(gè)，多形性腺瘤1個(gè)；惡性腫塊44個(gè)，包括浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌26個(gè)，浸潤(rùn)性小葉癌6個(gè)，乳腺浸潤(rùn)性癌含小葉及導(dǎo)管成分4個(gè)，乳腺浸潤(rùn)性微乳頭狀癌3個(gè)，乳腺基底細(xì)胞樣癌3個(gè)，非浸潤(rùn)性導(dǎo)管原位癌2個(gè)。排除標(biāo)準(zhǔn)：①腫塊直徑＞50 mm；②含液性成分的囊性或囊實(shí)混合性腫塊；③有較大范圍鈣化的腫塊。本課題經(jīng)過醫(yī)院倫理委員會(huì)批準(zhǔn)實(shí)施，所有患者均簽署知情同意書。

二、儀器與方法

1.VTI檢查：使用西門子Acuson S 2000彩色多普勒超聲診斷儀，9L4高頻線陣探頭，頻率為4～9 MHz；內(nèi)置聲脈沖輻射力彈性成像（acoustic radiation force impulse imaging，ARFI）技術(shù)（含VTI軟件），配備Adobe Photoshop CS4圖像處理軟件系統(tǒng)的電腦、移動(dòng)硬盤?；颊呷∑脚P位，放射狀順序掃查乳腺腺體，行常規(guī)二維超聲及彩色多普勒超聲檢查。探頭輕觸且垂直皮膚，啟動(dòng)VTI模式，將腫塊置于取樣框中央，并保證取樣框內(nèi)包含腫塊周邊足夠多的正常腺體，囑患者屏氣，發(fā)射瞬時(shí)脈沖至感興趣區(qū)，二維超聲圖及VTI彈性圖分別成像于屏幕左右側(cè)，采集腫塊最大橫切面及最大縱切面彈性圖像并保存。

2.VTI圖像后處理：將存儲(chǔ)的VTI彈性圖以JPEG格式導(dǎo)入預(yù)先配置有Adobe Photoshop CS4圖像處理系統(tǒng)的計(jì)算機(jī)中，為保證圖像的真實(shí)可靠，導(dǎo)入后的圖像在亮度、對(duì)比度、曝光度及色階等方面均不做任何改變，“模式”菜單仍選用原圖像固有的“RGB色彩”、“8位/通道（A）”，“窗口”菜單選擇“直方圖”，點(diǎn)擊其右上角小“▼”選擇“擴(kuò)展視圖”、“顯示統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)”，“通道”選擇“RGB”模式，運(yùn)用屏幕左側(cè)套索工具對(duì)彈性圖中病灶的邊界進(jìn)行準(zhǔn)確描記，直方圖內(nèi)即可顯示出所描記范圍內(nèi)（整體病灶彈性圖）所有像素的灰度平均值，每個(gè)圖像描記3次，取其平均值，將腫塊最大橫切面及最大縱切面灰度平均值均值作為腫塊的整體灰度平均值，代表乳腺腫塊的整體硬度。

三、統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

結(jié)果

惡性乳腺實(shí)性腫塊VTI彈性圖灰度較暗，灰度平均值均值為39.21±16.60；良性乳腺腫塊灰度較亮，灰度平均值均值63.94±19.42，兩者灰度值均值比較差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P=0.000）。見圖1，2。繪制ROC曲線獲得鑒別良惡性的截?cái)嘀禐?0.75，即＜50.75診斷為惡性，ROC曲線下面積為0.845，標(biāo)準(zhǔn)誤0.045，漸近95%可信區(qū)間（0.758～0.933），見圖3。以灰度平均值均值＜50.75診斷為惡性乳腺腫塊的敏感性、特異性、準(zhǔn)確率分別為77.27%、78.13%、77.78%，見表1。與病理結(jié)果比較一致性好（校正χ2=0.235，P＞0.05；Kappa=0.561，P＜0.01）。

圖2 纖維腺瘤VTI彈性圖及Adobe Photoshop軟件分析圖

圖1 浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌VTI彈性圖及Adobe Photoshop軟件分析圖

圖3 以灰度平均值均值＜50.75為標(biāo)準(zhǔn)診斷惡性乳腺腫塊的ROC曲線圖

表1 VTI聯(lián)合Adobe Photoshop分析軟件診斷乳腺良惡性腫塊的結(jié)果 個(gè)

討論

由于生物組織的彈性或硬度與其生物學(xué)特性息息相關(guān)，病變組織與正常組織存在差異，一般惡性病變硬度較大而彈性系數(shù)較小，彈性成像是一種基于此彈性差異提供鑒別乳腺腫塊良惡性的新途徑。目前最新的彈性成像為聲力式（動(dòng)態(tài)）彈性成像，取代了以往靜態(tài)彈性成像中人工加壓的方法，在常規(guī)探頭上增加了一組聲束，以激勵(lì)組織運(yùn)動(dòng)。ARFI是全新的動(dòng)態(tài)彈性成像技術(shù)，它利用聚焦超聲束對(duì)組織施壓，組織內(nèi)部受壓后即產(chǎn)生微小位移（1～20 μm），而彈性模量與位移的大小成反比，檢測(cè)微小位移，利用互相關(guān)等彈性重構(gòu)方法計(jì)算組織的彈性分布［2］。對(duì)縱向上的位移信息進(jìn)行成像即VTI，圖像中的灰度級(jí)別代表組織相對(duì)硬度，隨著組織硬度增加其灰度級(jí)別加深，即越硬顏色越黑，惡性可能性越大。

VTI彈性圖顯示的是組織硬度的定性信息，既往應(yīng)用肉眼觀察彈性圖灰度級(jí)別來判斷硬度，主觀性較強(qiáng)，本研究將定性的乳腺實(shí)性腫塊VTI彈性圖與Adobe Photoshop CS4圖像處理系統(tǒng)的灰度定量技術(shù)相結(jié)合，通過定量乳腺腫塊彈性圖灰度值量化其整體硬度，惡性乳腺腫塊質(zhì)地較硬，VTI顯示較黑顏色，灰度定量數(shù)值較?。涣夹匀橄倌[塊質(zhì)地較軟，VTI顯示較明亮顏色，灰度定量數(shù)值較高，將定性指標(biāo)轉(zhuǎn)換為定量指標(biāo)，作為鑒別乳腺腫塊良惡性的新參數(shù)。Adobe Photoshop圖像處理軟件具有定量感興趣區(qū)灰度的功能，運(yùn)用直方圖不僅可顯示選定區(qū)域所有像素的灰度平均值，同時(shí)可顯示不同灰度等級(jí)的像素分布情況［3］。因VTI彈性圖所顯示的灰階僅與硬度有關(guān)，而與圖像采集時(shí)儀器增益、對(duì)比度等無關(guān)，所以在原始圖像收集時(shí)，儀器二維圖像的增益等條件并不需要統(tǒng)一限制，而以圖像顯示清晰為準(zhǔn)。為保持VTI彈性圖灰度的客觀性，本研究將彈性圖導(dǎo)入Adobe Photoshop軟件時(shí)在亮度、對(duì)比度、色階及曝光度等方面均不做任何改動(dòng)，且模式仍然采用采集圖像時(shí)原有的“RGB”模式和8位/通道（A），直方圖通道亦選擇“RGB”通道，與彩色多普勒超聲診斷儀的原始圖像保持一致。

王榮等［4］在對(duì)乳腺腫瘤VTI彈性圖分析過程中，提出類似靜態(tài)彈性成像的5分評(píng)分法，研究結(jié)果顯示，以≥4分作為診斷惡性病變標(biāo)準(zhǔn)，診斷準(zhǔn)確率為83.2%，特異性為78.7%，敏感性為89.1%；Tozaki等［5］將乳腺VTI彈性圖灰度等級(jí)分為高亮型、中等亮度型及黑暗型，研究結(jié)果顯示多數(shù)良性病變?yōu)榍皟煞N類型，而所有惡性病變?yōu)楹诎敌汀Ｒ陨蟽煞N均屬于對(duì)乳腺腫塊硬度的半定量評(píng)估，仍然有較強(qiáng)主觀性。王立平等［6］應(yīng)用乳腺良惡性腫瘤VTI彈性圖中病灶面積與二維超聲面積進(jìn)行比較，結(jié)果表明，115個(gè)病灶中惡性病灶面積比為1.45±0.28，高于良性病灶面積比（0.99±0.10），差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.01）。以面積比1.21為診斷良惡性腫瘤的截?cái)嘀?，?duì)惡性病灶診斷的敏感性為88%，特異性為98%，與Meng等［7］研究結(jié)果一致，考慮惡性腫瘤因成纖維反應(yīng)向周邊組織浸潤(rùn)性生長(zhǎng)，使得周邊組織硬度發(fā)生改變，而良性腫瘤包膜完整，與周圍組織無浸潤(rùn)，硬度未發(fā)生明顯改變，但面積比有賴于彈性圖中清晰界定腫塊邊界，部分良性腫瘤因與周邊組織硬度差別較小使得彈性圖中腫塊邊界顯示困難。

本研究44個(gè)惡性乳腺腫塊中，39個(gè)為浸潤(rùn)性癌，其中26個(gè)為浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌。浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌是乳腺癌常見類型，約占乳腺癌的70%，其病理顯示致密纖維組織在腫瘤間質(zhì)內(nèi)大量增生，間質(zhì)內(nèi)癌細(xì)胞浸潤(rùn)生長(zhǎng)，呈樹根狀侵犯周邊組織，與周圍組織邊界不清，活動(dòng)度差，質(zhì)地堅(jiān)硬呈沙礫感；64個(gè)良性乳腺腫塊中43個(gè)為纖維腺瘤，因該腫瘤間質(zhì)富有粘多糖，通常較疏松，質(zhì)韌有彈性。李振彩等［8］選取70個(gè)乳腺結(jié)節(jié)行VTI彈性圖灰度定量分析，結(jié)果表明，乳腺良性病變彈性圖灰度值為68.72±39.88，惡性病變?yōu)?5.26±11.35，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.01）。ROC曲線分析診斷截?cái)嘀禐?2.13時(shí)，鑒別良惡性乳腺病變的敏感性為94.1%、特異性為85.7%。其惡性病灶均值及診斷截?cái)嘀蹬c本研究相比較小，考慮本研究VTI彈性圖灰度平均值為腫塊最大橫切面及縱切面的均值，較以往研究［8］中一個(gè)切面更為細(xì)化，且以往研究［8］中組織硬度最大的浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌占惡性病灶的80．0%（24/30），而本研究為59．1%（26/44），勢(shì)必造成以上不同。

本研究通過定量評(píng)估乳腺腫塊整體硬度來判斷良惡性，主觀性小，具有較高的敏感性及特異性，但也有不足之處：①將腫塊最大橫切面及縱切面灰度平均值的均值作為腫塊整體灰度平均值，即用兩個(gè)“面”代替一個(gè)“體”，數(shù)值會(huì)有所誤差，尤其對(duì)于惡性腫瘤，內(nèi)部成分復(fù)雜多樣而導(dǎo)致硬度不均衡，不同切面彈性圖灰度平均值會(huì)有較大差異；②直方圖顯示的是描記范圍內(nèi)所有像素的灰度平均值，所以描記范圍對(duì)取值有直接影響，因此彈性圖中腫瘤邊界顯示較為重要，如惡性腫瘤彈性圖因其硬度與周圍正常腺體相差較大，所以邊界往往較為清晰；而良性腫瘤正好相反，所以部分良性腫瘤邊界較為模糊，測(cè)量有所誤差，但考慮誤差原因?yàn)榛叶冉咏[瘤邊界對(duì)灰度平均值誤差影響較?。虎垭m然鈣化斑在良惡性乳腺腫瘤二維超聲中顯示出大小、形態(tài)有所不同，但因彈性圖僅顯示組織硬度，鈣化斑硬度大均表現(xiàn)為較黑的顏色，甚至因良性腫瘤中多出現(xiàn)環(huán)狀或較大鈣化反而使彈性圖出現(xiàn)范圍較大的黑色，從而降低灰度平均值，影響測(cè)量的準(zhǔn)確性，所以本研究將二維超聲顯示鈣化范圍較大的病灶排除在外；④疾病發(fā)展的不同階段，腫塊內(nèi)可出現(xiàn)液化，液性成分軟，彈性圖出現(xiàn)較亮顏色，必然會(huì)提高灰度平均值，尤其在惡性腫瘤中因生長(zhǎng)迅速，血供不足較易出現(xiàn)液化壞死而影響灰度平均值的準(zhǔn)確性，故本研究將囊性腫塊和囊實(shí)混合性腫塊亦排除在外。

總之，VTI聯(lián)合Adobe Photoshop灰度定量技術(shù)可定量評(píng)估乳腺實(shí)性腫塊整體硬度，有助于鑒別乳腺實(shí)性腫塊性質(zhì)，是二維超聲的有益補(bǔ)充。但由于自身技術(shù)條件的限制，且乳腺腫塊組織病理類型的復(fù)雜多樣導(dǎo)致良惡性腫塊組織硬度出現(xiàn)重疊，或同一疾病發(fā)展的不同階段硬度出現(xiàn)改變，也會(huì)使得彈性定量出現(xiàn)診斷誤差。

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Value of virtual touch image combined with Adobe Photoshop grey quantitative technology in evaluation of solid breast masses hardness

JIANG Li，ZHU Jianping，LUO Xiaoli，LI Huizhong
Department of Ultrasound，Clinical Medical College，F(xiàn)uzhou General Hospital，F(xiàn)ujian Medical University，F(xiàn)uzhou 350025，China

ObjectiveTo explore the application value of the technology in identifying benign and malignant solid breast massesusingvirtualtouchimage（VTI）combinedwithAdobePhotoshopgreyquantitativetechnologytoevaluatequantitatively the overall hardness of the masses．Methods Ninety－eight patients with 108 solid breast masses were enrolled in this study which had all been confirmed by biopsy or surgery．The lesions tissue elastic graph obtained by VTI were leaded into Adobe Photoshop CS4 image processing system to caculate overall gray－scale average value of the lesions，representing the overall hardness of breast masses．The difference between benign and malignant breast masses in overall hardness were compared．Application of ROC curve，the best cut-off point of the index were obtained，and the diagnostic efficiency were determined．Results The mean values of the overall gray－scale average value in VTI elastic graphs of malignant and benign masses was 39．21±16．60 and 63．94±19．42，respectively，the difference was significant（P＝0．000）．The ROC curve showed that the best cut-off point was 50．75，the area under the curve was 0．845．The sensitivity to diagnose the malignant breast masses was 77．27%，the specificity was 78．13%，the accuracy was 77．78%．Coclusion Quantitative assessment on overall hardness of solid breast masses using VTI combined with Adobe Photoshop gray quantitative technology helps to differentiate the nature of solid breast masses．

Virtual touch image；Gray－scale；Quantify；Breast tumor，benign and malignant

R737.9；R445.1

A

2017－03－01）

福建省自然科學(xué)基金計(jì)劃項(xiàng)目（2014J01370）

350025 福州市，福建醫(yī)科大學(xué)?？偱R床醫(yī)學(xué)院（福州總醫(yī)院）超聲科

李慧忠，Email：15005010001＠163．com