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        CT紋理特征分析在肺小結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷中的價值

        2018-09-08 05:57:58張軍張紅偉葉永強唐杰劉小華
        浙江醫(yī)學 2018年16期
        關(guān)鍵詞:偏度峰度均勻度

        張軍 張紅偉 葉永強 唐杰 劉小華

        313000 湖州,中國人民解放軍第九八醫(yī)院放射科(張軍、葉永強、唐杰),腦外一科(張紅偉);徐州醫(yī)科大學附屬醫(yī)院醫(yī)學影像科(劉小華)

        隨著人們健康體檢意識的提高以及胸部多排螺旋CT普查的日益推廣,肺部小結(jié)節(jié)(直徑≤3cm)檢出率明顯提高,但由于病灶體積小、無典型臨床表現(xiàn)以及影像學特征缺乏特異性,使得臨床上定性診斷困難。臨床上對直徑<3cm的結(jié)節(jié)常不建議進行手術(shù)切除,但是小結(jié)節(jié)中為惡性腫瘤的概率卻高達60%[1]。由于肺癌預后較差,如何快速、準確判斷肺小結(jié)節(jié)良、惡性是確定進一步治療方案、改善預后的關(guān)鍵。臨床上常用的病灶強化特征和形態(tài)聯(lián)合分析對病灶的良惡性判別有一定的局限性[2],CT紋理特征分析(computed tomography texture analysis,CTTA)通過量化分析圖像像素灰度值局部特征、像素灰度值變化規(guī)律及其分布模式,可反映感興趣區(qū)(ROI)內(nèi)組織的生理不均質(zhì)性,對身體多個部位的腫瘤具有鑒別價值[3]。CTTA不僅能夠?qū)D像參數(shù)進行量化分析,而且能發(fā)現(xiàn)人們?nèi)庋鬯荒馨l(fā)現(xiàn)的圖像細節(jié)信息,從而使得臨床醫(yī)生能夠更加科學地認識病灶與圖像紋理特征之間的關(guān)系,并且制訂衡量的參考標準[4]。CTTA技術(shù)的應(yīng)用大大降低了臨床和影像科醫(yī)生的受“同影異病”的差異[5]。本研究旨在初步探討CTTA在肺小結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷中的應(yīng)用價值,以期幫助影像科醫(yī)生提高診斷水平。

        1 資料和方法

        1.1 一般資料 回顧徐州醫(yī)科大學附屬醫(yī)院2015年6月至2016年5月手術(shù)切除且行病理檢查證實的肺小結(jié)節(jié)患者53例,其中良性19例,男7例,女12例,年齡31~68(54.32±10.41)歲;惡性 34 例,男 17 例,女 17 例,年齡 36~83(60.38±10.77)歲;均有完整的臨床及術(shù)前CT檢查資料。34例惡性病變中腺癌29例,鱗癌3例,肺泡細胞癌1例,小細胞癌1例。納入標準:(1)患者術(shù)前1個月內(nèi)胸部CT檢查提示肺內(nèi)單發(fā)結(jié)節(jié);(2)結(jié)節(jié)內(nèi)未見磨玻璃樣成分;(3)結(jié)節(jié)最大直徑均≤3.0cm;(4)無肺不張、胸腔積液、肺內(nèi)活動性炎癥影像學表現(xiàn);(5)肺門、縱隔內(nèi)未見腫大淋巴結(jié)。排除標準:(1)術(shù)前經(jīng)過化療、放療;(2)5年內(nèi)有肺內(nèi)或者肺外惡性腫瘤病史;(3)圖像存在偽影,影響病灶觀察的患者。良、惡性患者間性別、年齡比較差異均無統(tǒng)計學意義(均P>0.05)。

        1.2 檢查方法 采用美國GE l6排Light Speed螺旋CT機和德國西門子Somatom Emotion 16層螺旋CT機,患者取仰臥位,掃描范圍從肺尖至肺底。增強掃描應(yīng)用非離子型對比劑碘海醇350mg/ml,采用高壓注射器經(jīng)肘靜脈注射,劑量1.2ml/kg,流速平均2.5ml/s,注入對比劑35、70s后進行雙期掃描。掃描條件:層厚/層間距5mm/5mm,120kV,150mAs,矩陣 512×512,重建 1.5mm層厚。所有圖像存儲于PACS系統(tǒng)。

        1.3 圖像處理及分析 從PACS系統(tǒng)中調(diào)取合格的圖像,使用軟件FireVoxel對所有的圖像進行紋理分析。測量時遵循盲法原則,并由有豐富經(jīng)驗的醫(yī)師監(jiān)管,在軸位圖像的連續(xù)層面對腫瘤邊界進行手動勾畫、調(diào)整,并對腫瘤內(nèi)部均勻填充確保得到完整的腫瘤立體ROI,記錄數(shù)值。利用該軟件自動計算出動、靜脈期肺小結(jié)節(jié)內(nèi)部的5個CT紋理特征值相關(guān)數(shù)值(均值、熵值、偏度、峰度和不均勻度)。

        1.4 統(tǒng)計學處理 采用R3.3.2統(tǒng)計軟件,正態(tài)分布的計量資料以表示,組間比較采用兩獨立樣本t檢驗,非正態(tài)分布的計量資料以Q5(0Q25,Q75)表示,組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗;計數(shù)資料組間比較采用χ2檢驗;CTTA鑒別診斷能力采用ROC曲線分析,并用bootstrap法模擬1000次估算總體AUC及95%可信區(qū)間(CI),最佳截斷值按約登指數(shù)最大原則計算且求其靈敏度、特異度、陽性預測值和陰性預測值。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

        2 結(jié)果

        2.1 良、惡性患者肺小結(jié)節(jié)CTTA參數(shù)比較 動脈期惡性結(jié)節(jié)的均值和熵值大于良性結(jié)節(jié),偏度小于良性結(jié)節(jié),差異均有統(tǒng)計學意義(均P<0.05)。而動脈期的峰度和不均勻度在良惡性小結(jié)節(jié)間差異均無統(tǒng)計學意義(均P >0.05),見表 1。

        表1 動脈期良、惡性患者肺小結(jié)節(jié)5項紋理特征參數(shù)的水平比較

        靜脈期惡性結(jié)節(jié)的均值和熵值大于良性結(jié)節(jié),偏度小于良性結(jié)節(jié),差異均有統(tǒng)計學意義(均P<0.01)。而靜脈期的峰度和不均勻度在良惡性小結(jié)節(jié)間差異均無統(tǒng)計學意義(均P>0.05),見表2。

        表2 靜脈期良、惡性患者肺小結(jié)節(jié)5項紋理特征參數(shù)的水平比較

        2.2 CTTA對肺小結(jié)節(jié)良惡性的診斷效能分析 良惡性肺小結(jié)節(jié)動脈期熵值、均值和偏度的AUC差異有統(tǒng)計學意義(均P<0.05)。而峰度和不均勻度差異均無統(tǒng)計學意義(均P>0.05)。靜脈期熵值和偏度的AUC差異均有統(tǒng)計學意義(均P<0.05)。而均值、峰度、不均勻度差異均無統(tǒng)計學意義(均P>0.05)。動脈、靜脈期良、惡性患者肺小結(jié)節(jié)5項紋理特征參數(shù)的診斷效能詳見表3、4,圖 1。

        3 討論

        肺內(nèi)小結(jié)節(jié)是多種良、惡性病變的共同表現(xiàn),臨床上沒有特殊的癥狀,常在胸部X線或CT檢查時偶然發(fā)現(xiàn)。其中CT因其具有較高的密度和時間分辨能力,可通過對結(jié)節(jié)大小、邊緣、輪廓及其內(nèi)部結(jié)構(gòu)等形態(tài)學表現(xiàn)進行定性診斷,但是仍有25%~39%的惡性結(jié)節(jié)易被誤診為良性,且臨床醫(yī)生的經(jīng)驗水平不同也易導致誤診,故肺內(nèi)小結(jié)節(jié)的良惡性鑒別診斷一直是胸部影像學及臨床診斷研究的難題。目前常用低劑量CT、CT灌注以及血液腫瘤標志物[6]等用于診斷肺內(nèi)良、惡性病變,但是其分析起來不但復雜且不夠直觀。而CTTA是一種不依賴于顏色或亮度而反映圖像中同質(zhì)現(xiàn)象的視覺特征,它是從圖像中計算出來的一個值,從而更好的對病灶的特征進行量化及區(qū)分,具有簡單、直觀且重復性高等特點[7]。

        表3 動脈期良、惡性患者肺小結(jié)節(jié)5項紋理特征參數(shù)的診斷效能分析

        表4 靜脈期良、惡性患者肺小結(jié)節(jié)5項紋理特征參數(shù)的診斷效能分析

        圖1 C TT A的R O C曲線及對肺小結(jié)節(jié)良惡性的診斷效能

        本研究通過采用FireVoxel軟件提取肺小結(jié)節(jié)內(nèi)部動脈、靜脈期的5個紋理特征值(均值、熵值、偏度、峰度和不均勻度值)來評價其在肺小結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷中的價值。結(jié)果發(fā)現(xiàn),均值、熵值和偏度在動脈、靜脈期良惡性肺小結(jié)節(jié)間的差異明顯,而峰度和不均勻度在兩組間無明顯差異。這一定程度上表明我們可以通過對增強CTTA的均值、熵值和偏度對肺小結(jié)節(jié)的類型做出初步的定性診斷。

        灰度均值是反映圖像灰度分布的程度,其越復雜,結(jié)節(jié)內(nèi)部越粗糙,異質(zhì)性越差,結(jié)節(jié)越趨向于惡性。本研究中發(fā)現(xiàn)惡性組均值要高于良性組[8]。熵值主要是度量圖像灰度分布的隨機性,其分布隨機性越高,其值越大,圖像的信息量也越大,代表圖像紋理的復雜程度,即復雜程度越大則熵值越大,如果無紋理則其熵值為0,滿紋理則其熵值最大[9]。本研究發(fā)現(xiàn)惡性結(jié)節(jié)其熵值要高于良性結(jié)節(jié)(P<0.05),說明惡性結(jié)節(jié)其圖像信息較良性結(jié)節(jié)豐富。偏度是描述灰度直方圖非對稱分布及偏斜方向和程度的參數(shù),結(jié)果發(fā)現(xiàn)偏度值惡性顯著低于良性組[10],這和相關(guān)研究結(jié)果一致[11]。而峰度和不均勻度是反映局部圖像的清晰度,即紋理清晰程度的指標。本研究中良惡性結(jié)節(jié)的峰度和不均勻度差異無統(tǒng)計學意義,即反映出同一流程獲得的紋理清晰程度相同。

        采用ROC曲線進一步分析其鑒別診斷效能發(fā)現(xiàn),動脈期的熵值、均值和偏度在肺小結(jié)節(jié)鑒別診斷方面顯示出了一定價值,其 AUC 分別達到0.764(0.615~0.885)、0.710(0.562~0.840)和 0.669(0.515~0.818)。聯(lián)合進行 ROC曲線分析后發(fā)現(xiàn),其 AUC 為 0.833(0.708~0.928),當截斷值為0.824時,診斷的靈敏度為0.588,特異度為0.947,陽性預測值為0.952,陰性預測值為0.563。靜脈期熵值和偏度的AUC分別為0.684(0.526~0.834)和0.749(0.602~0.873),其聯(lián)合運用診斷的 AUC 為 0.798(0.670~0.906),當截斷值為0.786時,診斷的靈敏度為0.606,特異度為0.947,陽性預測值為0.952,陰性預測值為0.581。這表明CT的熵值和偏度對肺小結(jié)節(jié)具有較好的鑒別診斷能力,且多個參數(shù)聯(lián)合應(yīng)用時,AUC、靈敏度和特異度都有較為明顯的提升。

        由于本次研究的樣本量較小,為了增加研究結(jié)果的可靠性,采用了bootstrap法重復抽樣1000次對總體參數(shù)的AUC及95%CI進行估算。本研究表明由胸部CT圖像得到的熵值、均值和偏度可以幫助鑒別肺小結(jié)節(jié)的良惡性,從而作為肺小結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷的重要輔助手段。

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