吳虹霖， 雷麗程， 楊茂江， 蔣小鳳， 王 朗， 李 楊， 楊漢豐

CT引導(dǎo)下經(jīng)皮胸腔肺穿刺活檢（percutaneous transthoracic needle biopsy，PTNB）廣泛應(yīng)用于肺部病變的診斷，尤其是辨別肺部病變的良惡性。該檢查準(zhǔn)確率高、安全性好、并發(fā)癥少［1］。氣胸是其最常見的并發(fā)癥，發(fā)生率為4%～62%［2-3］。既往研究大多探討氣胸的風(fēng)險因素，鮮見氣胸預(yù)測模型的建立。近年來，人工智能和機器學(xué)習(xí)算法對疾病的早期診斷和風(fēng)險預(yù)測成為一大熱點，如診斷冠狀動脈疾病和前列腺癌［4-5］，預(yù)測癌癥存活率等［6］。

本文基于以往文獻(xiàn)報道和臨床經(jīng)驗總結(jié)的氣胸風(fēng)險因素，聯(lián)合機器學(xué)習(xí)的方法，旨在構(gòu)建具有較高判別能力的氣胸預(yù)測模型。該模型可作為初步篩選工具，用于識別CT引導(dǎo)下PTNB術(shù)后發(fā)生氣胸的高?；颊撸兄卺t(yī)師優(yōu)化穿刺路徑以降低氣胸發(fā)生率。

1 材料與方法

1.1 臨床資料

回顧性分析2016年11月—2017年4月于我院介入室行CT引導(dǎo)下PTNB患者528例，其中53例發(fā)生氣胸，氣胸發(fā)生率為10.0%。納入標(biāo)準(zhǔn)：川北醫(yī)學(xué)院附屬醫(yī)院PACS系統(tǒng)檢索肺穿刺活檢患者；院內(nèi)進(jìn)行病理診斷。排除標(biāo)準(zhǔn)：病灶最大直徑＜5 mm；病灶屬于縱隔內(nèi)或胸膜腫塊；影像資料不完整。本研究中機器學(xué)習(xí)方法在兩樣本數(shù)量（氣胸/非氣胸）接近的情況下能更快地得到更好的預(yù)測模型，因此，共計納入94例患者（氣胸組/非氣胸組為43/51），其中男62例，女32例，年齡為37～84歲，平均（61.1±9.6）歲。本研究經(jīng)本院倫理委員會批準(zhǔn)，所有患者均知曉手術(shù)目的及風(fēng)險，并簽署知情同意書。

1.2 方法

1.2.1 術(shù)前準(zhǔn)備 所有患者術(shù)前（1個月內(nèi)）經(jīng)胸部CT平掃和增強掃描或PET-CT檢查發(fā)現(xiàn)肺部結(jié)節(jié)，需行CT引導(dǎo)下PTNB明確病灶性質(zhì)。所有患者在手術(shù)前1 d接受血常規(guī)、凝血功能及心電圖檢查?？鼓獎┗蚩寡ㄋ幬镌谑中g(shù)前停用3 d以上，術(shù)前禁食4 h。

1.2.2 穿刺手術(shù) 手術(shù)由2名經(jīng)驗豐富（5年工作經(jīng)驗以上）的介入醫(yī)師執(zhí)行。采用16排螺旋CT掃描儀（16-MDCT： MX，Phillips Medical Systems，Best，Netherlands），管電壓 120 kV，管電流 120 mAs，層厚2～3 mm，螺距1～2 mm?；颊呷⊙雠P位或俯臥位，在工作站確定體表穿刺點、角度及深度，并于體表做標(biāo)記。消毒、鋪巾，以1%利多卡因局部浸潤麻醉。采用18 G或 19 G同軸活檢針（C2016B，Bard）按預(yù)定穿刺路徑進(jìn)針至病灶內(nèi)，聯(lián)合20 G切割針（MN2016，Bard）和自動活檢槍在病灶內(nèi)不同方位取材2次。術(shù)畢取針，壓迫包扎穿刺點后行胸部CT掃描觀察有無氣胸、出血等并發(fā)癥。

1.2.3 術(shù)后處理 術(shù)后患者需留院觀察至少4 h。根據(jù)臟壁層胸膜間最大距離將氣胸分為少量氣胸（＜2 cm）、中量氣胸（2～4 cm）和大量氣胸（＞4 cm）。少量氣胸一般不需要處理，囑患者靜臥休息；中～大量氣胸者、氣胸進(jìn)行性增加者或存在胸悶、呼吸困難等臨床癥狀者采用氣體抽吸、胸腔置管術(shù)等處理措施。

1.2.4 數(shù)據(jù)收集 于我院PACS系統(tǒng)上獲取所有患者的相關(guān)參數(shù)，見表1，包括患者基本信息：性別和年齡；病灶相關(guān)因素：大小、深度（胸膜到病灶邊緣最小長度）、位置（上/中/下葉）、病灶內(nèi)是否存在空洞，病灶周圍是否存在肺氣腫或肺大泡、病灶周圍是否有局限性炎癥；穿刺活檢術(shù)中相關(guān)因素：術(shù)中體位、穿刺針經(jīng)過通氣肺組織的長度、穿刺針胸膜下進(jìn)針深度、進(jìn)針角度（穿刺針與進(jìn)針點胸膜切線的最小夾角）、手術(shù)時間、穿刺針是否經(jīng)過胸膜凹陷、穿刺次數(shù)（圖 1）。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法

采用SPSS 19.0進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)描述。連續(xù)變量采用均數(shù)和標(biāo)準(zhǔn)差（x±s）表示，分類變量采用頻數(shù)（f）和頻率（%）表示。1.4 預(yù)測模型

表1 氣胸風(fēng)險因素

圖1 穿刺途徑的選擇

圖2 氣胸預(yù)測模型的流程

1.4.1 預(yù)處理階段 由于每個特征的單位和范圍是不同的，需要將其標(biāo)準(zhǔn)化，使特征之間具有可比性。在預(yù)處理階段，本文使用最大最小標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，將特征標(biāo)準(zhǔn)化到［0，1］范圍內(nèi)。最大最小值

其中 x 是特征，max（x）和 min（x）分別是 x 在所有樣本中的最大值和最小值。

1.4.2 特征選擇階段 根據(jù)每個特征對氣胸的重要性和相關(guān)性進(jìn)行排序。然后基于機器學(xué)習(xí)模型，通過遞歸特性消除算法來選擇合適的特性子集［7］。實驗使用了R語言的“caret”包來進(jìn)行特征選擇。

1.4.3 預(yù)測階段 基于SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（neural networdks，NN）和隨機森林（random forest，RF）3 個機器學(xué)習(xí)模型［8］，輸入與氣胸相關(guān)的特性，預(yù)測氣胸的發(fā)生。實驗設(shè)置如下：使用80%樣本來訓(xùn)練模型，20%樣本來驗證。采用10折交叉驗證進(jìn)行驗證。SVM模型中使用高斯核函數(shù)，NN模型中使用徑向基函數(shù)和50個隱藏神經(jīng)元，RF模型中使用500棵樹。為了得到可靠的錯誤估計，重復(fù)實驗10次，對標(biāo)準(zhǔn)化根據(jù)公式（1）進(jìn)行。結(jié)果計算平均值。實驗使用R語言的“e1071”包實現(xiàn)SVM模型，分別實現(xiàn)NN模型和RF模型。

2 結(jié)果

2.1 患者基本資料

將94例患者分為氣胸組45.7%（43/94）和非氣胸組54.3%（51/94），患者基本信息、病灶及手術(shù)相關(guān)因素如表1所示。術(shù)后少/中/大量氣胸者為32/7/4例。術(shù)后無遲發(fā)性氣胸。

2.2 特征選擇

當(dāng)特征數(shù)量達(dá)到6～8時，SVM分類精度最高，而且比其它兩個模型的所有情況分類精度更高。因此特征選擇出前8項氣胸的風(fēng)險因素，按重要性的大小依次為：病變深度、年齡、大小、進(jìn)針深度、穿刺針經(jīng)過通氣肺組織的長度、進(jìn)針角度、穿刺針過胸膜凹陷及性別。圖3、圖4。

圖 3 特征重要性排序（對應(yīng)表1）

圖4 不同特征數(shù)量和分類精度之間的關(guān)系

2.3 預(yù)測模型

基于特征選擇獲得的氣胸風(fēng)險因素，SVM、NN、RF對氣胸的預(yù)測準(zhǔn)確性分別為88.9%、44.4%、38.9%，靈敏度為71.4%、14.3%、28.6%，特異度為100%、63.6%、45.5%。SVM預(yù)測性能較NN和RF更好。而NN和RF模型不論在多少特征數(shù)量下，均不能取得較好的分類精度，主要是因為在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上發(fā)生了過擬合現(xiàn)象，不能很好的預(yù)測新樣本。SVM模型在訓(xùn)練和驗證數(shù)據(jù)方面都有著較好的性能，沒有發(fā)生過擬合現(xiàn)象，能更加客觀和準(zhǔn)確地預(yù)測氣胸。表2。

表2 在訓(xùn)練和驗證數(shù)據(jù)中SVM模型的性能

3 討論

目前，基于流行病學(xué)資料對氣胸的研究主要是采用統(tǒng)計學(xué)方法分析氣胸的風(fēng)險因素以及建立氣胸風(fēng)險模型。許澤兵等［9］采用邏輯回歸方法分析了氣胸的風(fēng)險因素。Anzidei等［10］基于多個風(fēng)險因素提出了氣胸風(fēng)險模型（models of risks，MoRs）來預(yù)測氣胸。Chiappetta等［11］提出的氣胸預(yù)測模型的準(zhǔn)確性超過75%。本研究屬于回顧性研究，SVM等機器學(xué)習(xí)方法是利用計算機對既往患者的臨床資料的學(xué)習(xí)過程。SVM聯(lián)合患者基本信息、病灶及手術(shù)相關(guān)因素，建立了一個可行的氣胸預(yù)測模型，它具有較高的診斷準(zhǔn)確性（88.9%）。與常用的分類算法相比，在小樣本、高維度的情況下，SVM往往可能更具優(yōu)越性和合理性［5］。此模型可作為程序存儲在電腦中，臨床醫(yī)師將風(fēng)險因素輸入程序，該模型自動預(yù)測患者是否發(fā)生氣胸。該模型有助于臨床醫(yī)師識別高風(fēng)險氣胸患者，提前完善處理措施；有助于術(shù)者優(yōu)化穿刺路徑，盡量減少患者術(shù)中相關(guān)危險因素的暴露，有效地預(yù)防氣胸的發(fā)生。

本研究發(fā)現(xiàn)病變深度、患者年齡、病灶大小、進(jìn)針深度、穿刺針經(jīng)過通氣肺組織的長度、進(jìn)針角度、穿刺針過胸膜凹陷及性別與氣胸的發(fā)生密切相關(guān)。多項因素與以往研究結(jié)果類似［9，12-16］，尚未見穿刺針經(jīng)過胸膜凹陷與氣胸發(fā)生相關(guān)性的研究。

病變深度是氣胸最重要的風(fēng)險因素，與以往研究報道相似。陳萬海等［12］認(rèn)為病灶深度是氣胸發(fā)生的危險因素（P＝0.02）。多項研究［17-18］表明 氣胸發(fā)生率隨病灶深度增加而增高。本研究發(fā)現(xiàn)年齡與氣胸的發(fā)生亦存在關(guān)系，與既往研究結(jié)果類似。許澤兵等［9］發(fā)現(xiàn)年齡＞60歲是氣胸重要的風(fēng)險因素（P＝0.01）。何闖等［13］發(fā)現(xiàn)年齡每增加 10歲，氣胸發(fā)生的風(fēng)險將增加2.102倍。這可能與年齡較高者肺組織彈性較低、基礎(chǔ)肺功能降低有關(guān)［14］；此外，與老年患者對手術(shù)配合程度較差有關(guān)，如不能配合憋氣或出現(xiàn)術(shù)中咳嗆。氣胸發(fā)生率與病灶大小呈負(fù)相關(guān)［19］，本研究支持以往報道結(jié)果。朱檸等［14］認(rèn)為，越小的病灶會增加穿刺的難度，反復(fù)多次操作潛在地增加氣胸發(fā)生風(fēng)險。此外，多次調(diào)節(jié)針頭方向?qū)⒓又匦啬p傷引發(fā)氣胸［20］。本研究發(fā)現(xiàn)氣胸與進(jìn)針深度相關(guān)。較長的進(jìn)針深度可能需要多次調(diào)整穿刺針的進(jìn)針方向，這可能會導(dǎo)致胸膜撕裂引發(fā)氣胸［21］。Rizzo等［22］發(fā)現(xiàn)肺內(nèi)進(jìn)針深度每增加10 mm，發(fā)生氣胸和肺實質(zhì)性出血的風(fēng)險將增加3%。楊肖華等［23］認(rèn)為隨著穿刺深度增加，損傷到較粗級別的支氣管的機會增多，這可能會增加氣胸發(fā)生率。既往研究報道［24］穿刺針經(jīng)過通氣肺組織的長度是氣胸的重要風(fēng)險因素，與本研究結(jié)果相符。Kakizawa等［25］發(fā)現(xiàn)穿刺針經(jīng)過通氣肺組織的長度與氣胸的程度有關(guān)（P＜0.05）。進(jìn)針角度是氣胸的風(fēng)險因素［13］，支持本研究結(jié)果。進(jìn)針夾角每增加20°氣胸風(fēng)險將增加2.413倍，這可能是由于進(jìn)針角度增加，出血的概率降低，而少量出血被認(rèn)為是氣胸的保護(hù)因素［13］。本研究發(fā)現(xiàn)穿刺針過胸膜凹陷是氣胸的一個風(fēng)險因素，這在既往研究中從未被提及。這可能由于穿刺針過胸膜凹陷，其經(jīng)過通氣肺組織的路徑相對縮短，因此對肺實質(zhì)損傷范圍減少，降低氣胸發(fā)生率。此外，筆者推斷在進(jìn)針過程中或調(diào)整進(jìn)針方向時，經(jīng)過胸膜凹陷的穿刺針可能會牽拉凹陷的胸膜，這可能會擴(kuò)大穿刺點或?qū)е路螌嵸|(zhì)損傷，增加氣胸發(fā)生率。牽拉力使臟壁層胸膜分離將增大穿刺阻力，可能導(dǎo)致穿刺次數(shù)增加；胸膜腔擴(kuò)大使負(fù)壓增大，使空氣更易進(jìn)入胸膜腔，導(dǎo)致嚴(yán)重氣胸［25］。此項風(fēng)險因素有待進(jìn)一步研究。本研究認(rèn)為性別是氣胸的風(fēng)險因素，這可能與男性有更大的用力肺活量（forced vital capacity，F(xiàn)VC）預(yù)測百分比有關(guān)。Saji等［26］認(rèn)為 FVC%預(yù)測值增大是氣胸的獨立風(fēng)險因素（P＝0.004 4），術(shù)中越大的呼吸動度將增加氣胸發(fā)生率。此外，男性吸煙率較女性更高，吸煙可能會影響氣胸發(fā)生率［9］。

除上述特征選擇出的風(fēng)險因素以外，本研究提及的其它PTNB術(shù)后氣胸風(fēng)險因素在以往研究中已有報道。本研究基于機器學(xué)習(xí)提出了一個聯(lián)合多因素分析的氣胸預(yù)測模型，但并不否定未被選中的因素與氣胸發(fā)生存在關(guān)系，本文只是選取了相對更重要的風(fēng)險因素。筆者認(rèn)為需不斷地更新風(fēng)險因素并擴(kuò)大受試者樣本量，進(jìn)一步探討PTNB術(shù)后氣胸風(fēng)險因素。SVM氣胸預(yù)測模型比NN和RF具有更高的有效性和泛化性，能夠預(yù)測氣胸的發(fā)生，有助于介入醫(yī)師對高風(fēng)險氣胸患者的診療，降低氣胸發(fā)生率。

本研究存在局限性：①我們基于患者基本信息，病變及手術(shù)相關(guān)因素建立了SVM預(yù)測模型，但未考慮到生物化學(xué)指標(biāo)、遺傳因素和醫(yī)師經(jīng)驗等相關(guān)因素。②某些相關(guān)因素的低曝光率可能會影響結(jié)果。③存在測量誤差。④部分患者于門診行穿刺活檢，無術(shù)后近期隨訪的影像學(xué)資料，本研究均認(rèn)為無遲發(fā)性氣胸。最后，本組數(shù)據(jù)均來自同一地區(qū)人群。

綜上所述，本文首次應(yīng)用特征選擇和支持向量機的方法，基于氣胸風(fēng)險因素建立氣胸預(yù)測模型。本研究認(rèn)為SVM氣胸預(yù)測模型是一種可行的、實用的、較準(zhǔn)確的分類器，有助于臨床醫(yī)師優(yōu)化診療方式，降低氣胸發(fā)生率。

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