武明輝，譚紅娜，吳青霞，史大鵬，王梅云

河南省人民醫(yī)院暨鄭州大學(xué)人民醫(yī)院放射科，河南 鄭州 450003

微血管侵犯（microvascular invasion，MVI）是肝細(xì)胞癌（hepatocellular carcinoma，HCC）術(shù)后腫瘤復(fù)發(fā)的重要危險因素之一［1-3］；術(shù)前能否準(zhǔn)確預(yù)測MVI會直接影響腫瘤治療方案的選擇。HCC常用的檢查方法有超聲、CT和MRI，盡管這些檢查方法對腫瘤性質(zhì)的判斷價值較大，但對判斷MVI的價值非常有限。目前，HCC病灶MVI的檢測主要依靠手術(shù)病理診斷。圖像紋理分析是一種描述體素、像素間灰度強度關(guān)系及其在圖像中的位置關(guān)系的數(shù)學(xué)算法，其可以發(fā)現(xiàn)肉眼所不能識別的圖像細(xì)節(jié)信息并客觀分析灰度分布的不均勻性，有助于揭示腫瘤病灶內(nèi)潛在的異質(zhì)性［4-5］，在腫瘤病灶提取、定性、療效評估及預(yù)后預(yù)測方面具有較高的價值［6-7］。本研究回顧性分析手術(shù)病理證實為HCC患者的MRI T2加權(quán)成像（T2-weighted imaging，T2WI）圖像紋理特征，旨在探討HCC T2WI圖像紋理特征預(yù)測MVI的價值。

1　資料和方法

1.1　臨床資料

回顧性分析2012年2月—2016年12月河南省人民醫(yī)院暨鄭州大學(xué)人民醫(yī)院診斷為HCC患者的臨床資料，納入標(biāo)準(zhǔn)：① 手術(shù)病理證實為HCC；② 術(shù)前行肝臟MRI檢查；③ 術(shù)后病理評價MVI情況；④ 圖像質(zhì)量滿足后處理要求。共220例患者納入研究，其中，男性186例，女性34例，年齡27~84歲，中位年齡54歲；臨床癥狀以發(fā)現(xiàn)乙肝標(biāo)志物陽性、乏力、腹痛及發(fā)現(xiàn)肝臟占位病變等為主，病程自數(shù)天至數(shù)年不等。

1.2　檢查方法

肝臟MRI檢查采用3.0 T HD750磁共振掃描儀（美國GE公司），其中，常規(guī)軸位T2WI掃描參數(shù)：TR：3 333~7 058 ms，TE：74~90 ms，層厚8 mm，矩陣：512×512，層數(shù)：22，分辨率：0.74×0.74。T2WI圖像以DICM格式從PACS系統(tǒng)中導(dǎo)出。

1.3　圖像分析

病變描述參照2014版肝臟影像報告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)（Liver Imaging Reporting and Data System，LIRADS）［8］。在T2WI圖像上，看到以下征象認(rèn)為MVI陽性：① 脈管走行區(qū)看到異常增高信號；② 病灶邊緣不光滑且出現(xiàn)尖角樣改變。

采用Artificial intelligence-Kinetics（A.K）軟件（美國GE公司）進(jìn)行紋理分析，將患者DICM格式的T2WI圖像導(dǎo)入軟件，由1名腹部專業(yè)診斷經(jīng)驗豐富的高年資醫(yī)師手動勾畫腫瘤組織三維感興趣區(qū)（three-dimensional region of interest，3D ROI）（圖1），由軟件自動計算得到多種紋理特征參數(shù)，包括5種反映灰度值分布的直方圖特征：均值（mean value）、標(biāo)準(zhǔn)差（SD）、偏度（skewness）、峰度（kurtosis）和方差（variance），6種反映圖像異質(zhì)性的灰度共生矩陣（gray level co-occurrence matrix，GLCM）特征：能量（energy）、熵（entropy）、自相關(guān)（correlation）、慣量（interia）、逆差距（inverse difference moment）和反差（contrast）。以手術(shù)病理MVI為金標(biāo)準(zhǔn)，對這些圖像紋理特征參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析。

圖1　HCC ROI的勾畫Fig. 1　The delineation of HCC ROI

1.4　統(tǒng)計學(xué)處理

采用SPSS 22.0軟件包進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析，先對計量資料進(jìn)行正態(tài)性檢驗，符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)用x±s表示，偏態(tài)分布的資料以中位數(shù)（四分位間距）來表示，采用獨立樣本t檢驗（正態(tài)分布）或Mann-Whitney U檢驗（偏態(tài)分布）對MVI陽性組和MVI陰性組的HCC病灶的各項紋理參數(shù)值進(jìn)行比較分析。P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。對差異有統(tǒng)計學(xué)意義的指標(biāo)進(jìn)行受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線分析并計算曲線下面積（area under curve，AUC），根據(jù)約登指數(shù)（Youden index）得出最佳閾值的靈敏度和特異度。

2　結(jié)　果

2.1　一般資料

220例患者均由手術(shù)證實為HCC，其中，低級別（Edmondson Ⅰ級、Ⅰ~Ⅱ級、Ⅱ級）109例，高級別（Edmondson Ⅱ~Ⅲ級、Ⅲ級、Ⅲ~Ⅳ級、Ⅳ級）111例，病理證實MVI陽性者71例（32.27%），MVI陰性者149例（67.73%），220例患者腫瘤最大直徑為1.5~17.0 cm（表1）。

2.2　T2WI圖像紋理特征參數(shù)

對220例HCC患者的T2WI圖像進(jìn)行紋理分析，在A.K軟件中沿病灶邊緣勾畫每一層ROI曲線，然后融合成3D ROI曲線，軟件自動生成相應(yīng)的紋理參數(shù)值，并對所得數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析（表2）。結(jié)果顯示，MVI陽性組峰度、逆差距及自相關(guān)值均高于MVI陰性組，而慣量、熵值低于MVI陰性組，且這些紋理參數(shù)差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.05）；其余紋理特征參數(shù)差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P＞0.05）。

2.3　ROC曲線分析

對差異有統(tǒng)計學(xué)意義的紋理參數(shù)值，包括峰度、熵、慣量、自相關(guān)和逆差距5個紋理特征參數(shù)繪制ROC曲線（表3和圖2）；結(jié)果顯示，峰度、熵、慣量、自相關(guān)和逆差距的AUC分別為0.621、0.318、0.355、0.698和0.677。

在220例HCC患者中，T2WI上檢出MVI陽性患者93例，MVI陰性患者127例，靈敏度和特異度分別為60.6%和66.4%。比較T2WI、紋理特征和T2WI聯(lián)合紋理特征診斷MVI的效能，結(jié)果顯示，這3種方法的AUC分別為0.635、0.719和0.782（表4和圖3）。根據(jù)約登指數(shù)得出紋理特征和T2WI聯(lián)合紋理特征診斷MVI的靈敏度分別為74.6%和88.1%，特異度分別為70.5%和74.5%（約登指數(shù)分別為0.451和0.626）。

表1　HCC患者一般資料Tab. 1　General information of HCC patients

表2　HCC患者M(jìn)VI的T2WI圖像紋理特征比較Tab. 2　Comparison of T2WI image texture features of MVI in HCC patients Median (interquartile range)

表3　HCC患者M(jìn)VI的T2WI紋理特征ROC曲線分析Tab. 3　ROC curve of T2WI texture features of MVI in HCC patients

圖2　HCC T2WI圖像紋理分析ROC曲線Fig. 2　The ROC curve of T2WI image texture analysis of HCCThe AUC of kurtosis, entropy, interia, correlation and inverse difference moment are 0.621, 0.318, 0.355, 0.698 and 0.677, respectively

表4　HCC患者T2WI、紋理特征和兩者聯(lián)合診斷MVI效能比較Tab. 4　Comparison of the diagnostic abilities of MVI (T2WI,texture features and the combined features)

圖3　T2WI、紋理特征和T2WI聯(lián)合紋理特征診斷MVI的ROC曲線Fig.3 The ROC curve of T2WI, texture features and the combined features used to diagnose the MVIThe results showed that the AUC of these three methods were 0.635,0.719 and 0.782, respectively

3　討　論

HCC是全世界癌癥相關(guān)死亡率較高的惡性腫瘤［9］，可能與HCC的高復(fù)發(fā)率密切相關(guān)［10-11］。多項研究表明，MVI的存在是HCC復(fù)發(fā)的重要原因之一，也是影響HCC患者預(yù)后的重要因素之一［1-3］；但目前對于MVI的診斷主要依靠術(shù)后病理，術(shù)前缺乏有效的手段診斷MVI。

MRI是診斷肝臟疾病的重要影像學(xué)檢查方法，但該檢查應(yīng)用于肝臟疾病的診斷時一般需要增強掃描，平掃在術(shù)前檢出HCC的價值比較有限。有文獻(xiàn)報道，MRI增強掃描腫瘤周圍不規(guī)則強化診斷MVI的靈敏度和特異度能達(dá)到74.3%和82.9%［12-13］，ADC值判斷HCC MVI的靈敏度和特異度分別為75%和68.2%，而關(guān)于T2WI診斷MVI的價值未見文獻(xiàn)報道。本組220例HCC患者中，T2WI上檢出MVI陽性患者93例，陰性患者127例，靈敏度和特異度較低，分別為60.6%和66.4%，可能是因為與增強掃描相比，T2WI無法準(zhǔn)確提供病灶血供情況，而T2WI聯(lián)合紋理特征診斷MVI的靈敏度和特異度較高，分別為88.1%和74.5%，靈敏度有所提高。

放射組學(xué)是將傳統(tǒng)的影像圖像轉(zhuǎn)換為可發(fā)掘的數(shù)據(jù)信息，并對之進(jìn)行高通量定量分析，是基于腫瘤的異質(zhì)性而展開的，其核心是通過圖像提取相關(guān)病灶的特征信息，利用這些特征信息來直觀、定量地描述病灶的病理及生理學(xué)特征，一定程度上實現(xiàn)了腫瘤異質(zhì)性的評估和腫瘤的預(yù)后評價［4,14］。圖像紋理分析是放射組學(xué)技術(shù)手段中的一種，它通過定量提取一些肉眼無法識別的紋理特征，進(jìn)一步反映ROI內(nèi)像素灰度值分布模式及變化規(guī)律，有助于揭示腫瘤病灶內(nèi)潛在的異質(zhì)性［4-5］。

本研究分析了220例手術(shù)病理證實為HCC患者T2WI圖像的11個紋理特征，包括6種GLCM特征（能量、熵、自相關(guān)、慣量、逆差距和反差）和5種反映灰度值分布的直方圖特征（均值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度和方差），有文獻(xiàn)報道，逆差矩反應(yīng)的是結(jié)節(jié)的灰度均勻程度，灰度均勻程度越差，則逆差矩值越大，而峰度更高，說明其紋理分布更加隨機復(fù)雜、灰度反差程度高，即異質(zhì)性更強［15］。本研究結(jié)果顯示，MVI陽性組峰度、自相關(guān)及逆差距值均高于MVI陰性組（P<0.05），在一定程度上說明MVI陽性組的腫瘤異質(zhì)性更強；而反映像素值的分布情況的灰度直方圖紋理參數(shù)，包括均值、標(biāo)準(zhǔn)差、方差、偏度、能量和反差，在預(yù)測HCC MVI方面價值不大（P>0.05）。我們對差異有統(tǒng)計學(xué)意義的紋理參數(shù)值繪制了ROC曲線，結(jié)果顯示，峰度、熵、慣量、自相關(guān)和逆差距的AUC分別為0.621、0.318、0.355、0.698和0.677，說明雖然這些紋理參數(shù)能反映MVI陽性的腫瘤的異質(zhì)性，但單一的紋理參數(shù)特征預(yù)測HCC MVI的效能較低；進(jìn)一步分析比較T2WI及T2WI聯(lián)合紋理特征診斷MVI的效能，結(jié)果顯示，紋理特征和T2WI聯(lián)合診斷效能明顯高于單一的T2WI和紋理特征分析，且將單一T2WI預(yù)測MVI的AUC由0.635提高到0.782，靈敏度由60.6%提高到88.1%，特異度由66.4%提高到74.5%。因此，T2WI聯(lián)合紋理分析在一定程度上判斷MVI更靈敏，與ünal等［12］的研究結(jié)果相比特異度略低的原因，可能是在T2WI圖像上，對于部分邊緣模糊或周圍有水腫的病灶ROI邊緣的判斷勾畫可能有所偏差，從而造成結(jié)果的誤判。

本研究有一定的局限性：① 本研究僅對HCC的T2WI圖像進(jìn)行了紋理分析，未將T1加權(quán)像、增強掃描及擴(kuò)散加權(quán)成像等圖像紋理特征進(jìn)行分析，可能會造成結(jié)果存在偏差，將同一HCC病灶的不同序列圖像結(jié)合起來分析也是今后研究的方向；② 紋理分析中ROI邊界的勾畫由放射科醫(yī)師手動勾畫，對病灶的具體邊緣、輪廓的判斷受個人經(jīng)驗影響較大；③ 本研究中樣本量偏小，需加大樣本量進(jìn)一步研究。

綜上，HCC患者T2WI圖像紋理參數(shù)對MVI有一定的預(yù)測作用，且HCC T2WI圖像聯(lián)合紋理特征診斷MVI的效能高于單一T2WI及圖像紋理分析。

［參考文獻(xiàn)］

［1］ LIM K C, CHOW P K, ALLEN J C, et al. Microvascular invasion is a better predictor of tumor recurrence and overall survival following surgical resection for hepatocellular carcinoma compared to the Milan criteria ［J］. Ann Surg, 2011, 254(1):108-113.

［2］ SHAH S A, GREIG P D, GALLINGER S, et al. Factors associated with early recurrence after resection for hepatocellular carcinoma and outcomes ［J］. J Am Coll Surg,2006, 202(2): 275-283.

［3］ SUMIE S, KUROMATSU R, OKUDA K, et al. Microvascular invasion in patients with hepatocellular carcinoma and its predictable clinicopathological factors ［J］. Ann Surg Oncol,2008, 15(5): 1375-1382.

［4］ GILLIES R J, KINAHAN P E, HRICAK H. Radiomics: images are more than pictures, they are data ［J］. Radiology, 2016,278(2): 563-577.

［5］ 顏智敏, 馮智超, 曹 鵬, 等. 多層螺旋CT圖像紋理分析對直腸癌轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)的診斷價值 ［J］. 中華放射學(xué)雜志,2017, 6(51): 432-436.

［6］ RAVANELLI M, FARINA D, MORASSI M, et al. Texture analysis of advanced non-small cell lung cancer (NSCLC) on contrast-enhanced computed tomography: prediction of the response to the first-line chemotherapy ［J］. Eur Radiol,2013, 23(12): 3450-3455.

［7］ ANDERSEN M B, HARDERS S W, GANESHAN B, et al. CT texture analysis can help differentiate between malignant and benign lymph nodes in the mediastinum in patients suspected for lung cancer ［J］. Acta Radiol, 2016, 57(6): 669-676.

［8］ MITCHELL D G, BRUIX J, SHERMAN M, et al. LI-RADS(liver imaging reporting and data system): summary, discussion,and consensus of the LI-RADS management working group and future directions ［J］. Hepatology, 2015, 61(3): 1056-1065.

［9］ PARKIN D M, BRAY F, FERLAY J, et al. Global cancer statistics, 2002 ［J］. CA Cancer J Clin, 2005, 55(2): 74-108.

［10］ NAGASUE N, UCHIDA M, MAKINO Y, et al. Incidence and factors associated with intrahepatic recurrence following resection of hepatocellular carcinoma ［J］. Gastroenterology,1993, 105(2): 488-494.

［11］ POON R T, FAN S T, LO C M, et al. Intrahepatic recurrence after curative resection of hepatocellular carcinoma: long-term results of treatment and prognostic factors ［J］. Ann Surg,1999, 229(2): 216-222.

［12］ üNAL E, ?DILMAN ? S, AKATA D, et al. Microvascular invasion in hepatocellular carcinoma ［J］. Diagn Interv Radiol, 2016, 22(2): 125-132.

［13］ 晏耀文, 饒圣祥, 俞夢勇. 擴(kuò)散加權(quán)成像在預(yù)測肝細(xì)胞肝癌微血管浸潤的價值 ［J］.臨床放射學(xué)雜志, 2016, 35(1): 93-95.

［14］ KUMAR V, GU Y, BASU S, et al. Radiomics: the process and the challenges ［J］. Magn Reson Imaging, 2012, 30(9): 1234-1248.

［15］ CHAE H D, PARK C M, PARK S J, et a1. Computerized texture analysis of persistent part-solid ground-glass nodules：differentiation of preinvasive lesions from invasive pulmonary adenocarcinomas ［J］. Radiology, 2014, 273(1): 285-293.