董天發(fā)，麥 慧，魏慧慧，毛義菲，唐文艷，陳展航

(廣州醫(yī)科大學(xué)附屬第三醫(yī)院放射科，廣東 廣州 510150)

卵巢惡性腫瘤為女性生殖系統(tǒng)常見腫瘤，致死率居?jì)D科腫瘤之首[1]，術(shù)前準(zhǔn)確判斷腫瘤的性質(zhì)對(duì)制定治療決策及評(píng)估預(yù)后具有重要臨床意義。原發(fā)卵巢實(shí)性腫瘤發(fā)病率較囊性、囊實(shí)性腫瘤低，良性與惡性腫瘤間影像學(xué)表現(xiàn)存在重疊，常規(guī)MRI難以鑒別。不同研究[2-3]對(duì)DWI定量參數(shù)ADC值鑒別良惡性卵巢實(shí)性腫瘤的價(jià)值存在分歧，但傾向于ADC值不能作為鑒別診斷的可靠指標(biāo)。作為新興的圖像后處理技術(shù)，紋理分析可通過軟件定量提取圖像中肉眼無(wú)法識(shí)別的紋理特征來揭示病變的內(nèi)在異質(zhì)性；良惡性腫瘤具有不同的異質(zhì)性，使得紋理分析鑒別診斷良惡性腫瘤成為近年來的研究熱點(diǎn)[4]?；叶裙采仃?gray-level co-occurrence matrix， GLCM)是最常用的二階紋理分類方法，反映灰度的空間相關(guān)特性。Haralick[5]最初定義了28個(gè)GLCM的紋理參數(shù)，其中能量、對(duì)比、相關(guān)、逆差距和熵在鑒別診斷腫瘤良惡性和療效評(píng)估中具有較高效能[6-8]。本研究探討基于常規(guī)T2WI GLCM紋理分析鑒別診斷良惡性卵巢實(shí)性腫瘤的價(jià)值。

1 資料與方法

1.1一般資料 收集2014年1月—2017年12月我院收治的經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)的93例原發(fā)性卵巢腫瘤患者，排除囊性為主的腫瘤34例(囊腺瘤16例、囊腺癌18例)和成熟型畸胎瘤13例，最終納入46例實(shí)性卵巢腫瘤；患者年齡25～77歲，中位年齡53歲。其中良性腫瘤19例(良性組)，年齡29～61歲，中位年齡52歲，腫瘤長(zhǎng)徑2.51～18.42 cm，平均(10.51±5.70)cm，包括卵泡膜纖維瘤15例、卵泡膜細(xì)胞瘤2例和硬化性間質(zhì)瘤2例；惡性腫瘤27例(惡性組)，年齡25～77歲，中位年齡54歲，腫瘤長(zhǎng)徑3.43～20.54 cm，平均(13.63±7.67)cm，包括上皮源性腫瘤11例(卵巢子宮內(nèi)膜樣腺癌3例、透明細(xì)胞癌4例、癌肉瘤3例、淋巴瘤1例)、性索間質(zhì)來源腫瘤6例(均為顆粒細(xì)胞瘤)及生殖細(xì)胞來源腫瘤10例(無(wú)性細(xì)胞瘤4例、卵黃囊瘤3例、惡性畸胎瘤3例)。

1.2儀器與方法 采用Philips Gyroscan Achieva 3.0T MR掃描儀，腹部相控線圈。主要參數(shù)：軸位FSE序列T2WI，TR 3 896 ms，TE 71.7 ms，F(xiàn)OV 300 mm×225 mm；矢狀位脂肪抑制FSE序列T2WI，TR 3 516 ms，TE 69 ms，F(xiàn)OV 215 mm×270 mm；軸位脂肪抑制FSE序列T1WI，TR 637 ms，TE 9.1 ms，F(xiàn)OV 280 mm×210 mm；層厚均為5 mm，層間距 6 mm。對(duì)比劑采用Gd-DTPA，劑量0.1～0.2 mmol/kg體質(zhì)量，流率2.5～3 ml/s，采用e-THRIVE脂肪抑制序列行軸位動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描及冠狀位、矢狀位延遲增強(qiáng)掃描。

1.3紋理分析方法 由2名具有婦科腫瘤MRI診斷經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師協(xié)商選擇T2WI中病灶最大層面，采用Image J (https://imagej.nih.gov/ij/download.html)軟件，由其中1名醫(yī)師沿病灶邊緣手動(dòng)勾畫ROI，紋理分析插件均設(shè)置為默認(rèn)值，像素間距(d)為1，兩點(diǎn)之間連線與軸的夾角(θ)為0°，軟件自動(dòng)計(jì)算GLCM的紋理特征參數(shù)，包括能量、對(duì)比、相關(guān)、逆差距和熵(表1、圖1)。

表1 GLCM紋理參數(shù)及其意義

圖1 顆粒細(xì)胞瘤的T2WI紋理分析示意圖

表2 良性組與惡性組GLCM參數(shù)比較

表3 基于T2WI的GLCM各參數(shù)對(duì)良惡性卵巢實(shí)性腫瘤的診斷效能

圖2 熵和對(duì)比的ROC曲線 圖3 能量和逆差距的ROC曲線

1.4統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 17.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。對(duì)計(jì)量資料進(jìn)行正態(tài)分布檢驗(yàn)，服從正態(tài)分布的計(jì)量資料以±s表示，良、惡性組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；不服從正態(tài)分布的計(jì)量資料以中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示，良、惡性組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)。對(duì)有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的參數(shù)行進(jìn)行ROC曲線分析，以評(píng)價(jià)其鑒別診斷卵巢實(shí)性良惡性腫瘤的效能。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1GLCM紋理參數(shù)比較 惡性組的熵、對(duì)比均高于良性組(P均<0.05)，逆差距和能量均低于良性腫瘤組(P均<0.05)；2組間相關(guān)差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.074)；見表2。

2.3GLCM紋理參數(shù)診斷效能 能量、對(duì)比、逆差距和熵鑒別診斷卵巢實(shí)性腫瘤良惡性的效能見表3，ROC曲線見圖2、3，其中熵的診斷效能最佳，其AUC為0.81(P<0.01)，以6.67為臨界值，鑒別良惡性卵巢實(shí)性腫瘤的敏感度為77.8%，特異度為73.7%。

3 討論

術(shù)前準(zhǔn)確評(píng)估卵巢腫瘤的良惡性具有重要臨床意義。卵巢實(shí)性腫瘤發(fā)病率較低，目前國(guó)內(nèi)外關(guān)于卵巢實(shí)質(zhì)性腫瘤的MRI診斷多集中于分析單一病種的影像學(xué)特征，如對(duì)卵泡膜纖維瘤、顆粒細(xì)胞瘤、卵黃囊瘤等的分析。不同疾病具有各自的MRI特征。在臨床實(shí)踐中，影像學(xué)醫(yī)師多通過腫瘤大小、邊界、信號(hào)特征、強(qiáng)化方式和盆腔淋巴結(jié)情況等來評(píng)估卵巢實(shí)性腫瘤的良惡性，缺乏客觀的量化指標(biāo)，對(duì)醫(yī)師的診斷經(jīng)驗(yàn)依賴性強(qiáng)，易造成漏診或誤診。即使是經(jīng)驗(yàn)豐富的影像學(xué)醫(yī)師，常規(guī)MRI術(shù)前準(zhǔn)確鑒別腫瘤的良惡性也具有一定難度。如卵泡膜纖維瘤合并腹腔或胸積液時(shí)(Meigs綜合征)，易被誤診為惡性腫瘤。DWI廣泛用于鑒別良惡性腫瘤，其定量參數(shù)ADC值對(duì)定性診斷腫瘤有一定價(jià)值，但對(duì)于鑒別良惡性卵巢腫瘤的價(jià)值有限，原因可能為在于卵巢良性實(shí)質(zhì)性腫瘤多富含纖維組織，腫瘤結(jié)構(gòu)致密含水較少，導(dǎo)致ADC值下降，難以與惡性病變的水分子擴(kuò)散受限相鑒別。田曉梅等[2，9]認(rèn)為ADC值對(duì)鑒別良惡性卵巢實(shí)性腫瘤并無(wú)幫助。

與常規(guī)影像學(xué)相比，紋理分析不依賴于影像醫(yī)師的主觀判斷和臨床經(jīng)驗(yàn)，可提供病變圖像的客觀信息[10]。許多紋理參數(shù)可反映腫瘤的異質(zhì)性，腫瘤惡性程度越高，其異質(zhì)性越強(qiáng)。目前用于鑒別腫瘤性質(zhì)的紋理特征多來源于T2WI，原因可能是T2WI的TE相對(duì)較長(zhǎng)，增加了組織間對(duì)比度，使圖像中蘊(yùn)含更多具有鑒別診斷意義的紋理特征。常規(guī)MRI紋理分析鑒別腦膠質(zhì)母細(xì)胞瘤與單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤[11]以及良惡性乳腺病變[12]的紋理差異均主要基于T2WI，誤診率較低。有研究[13]認(rèn)為脂肪抑制T2WI紋理分析可以鑒別肝癌、肝血管瘤與轉(zhuǎn)移瘤。

紋理分析的計(jì)算方法有多種，GLCM是最常用的二階特征紋理方法，反映灰度的空間相關(guān)特性，由于計(jì)算和理解方便而應(yīng)用廣泛。GLCM參數(shù)可較完整地描述圖像的紋理特征，其中能量、對(duì)比、相關(guān)、逆差距、熵是最為常用的5個(gè)GLCM紋理參數(shù)[14-15]。Wibmer等[8]認(rèn)為該組參數(shù)能鑒別前列腺結(jié)節(jié)良惡性及預(yù)測(cè)結(jié)節(jié)的Gleason評(píng)分。郭冬梅等[16]認(rèn)為基于MRI超順磁性氧化鐵增強(qiáng)圖像的GLCM參數(shù)可以鑒別大鼠肝細(xì)胞癌和肝硬化結(jié)節(jié)，肝細(xì)胞癌的相關(guān)及熵值高于肝硬化結(jié)節(jié)，能量及逆差距均低于肝硬化結(jié)節(jié)。本組選取這5個(gè)GLCM紋理參數(shù)對(duì)卵巢實(shí)性腫瘤的T2WI圖像進(jìn)行紋理分析，發(fā)現(xiàn)惡性卵巢實(shí)性腫瘤的能量、逆差距低于良性腫瘤，對(duì)比和熵高于良性腫瘤(P均<0.05)，提示卵巢惡性腫瘤的紋理細(xì)致程度較低、紋理不規(guī)則、復(fù)雜，腫瘤的異質(zhì)性更強(qiáng)；其中以熵的ROC曲線的AUC最大，以6.67為臨界值，鑒別良惡性卵巢實(shí)性腫瘤的敏感度為77.8%，特異度為73.7%，與其他學(xué)者對(duì)于鑒別良惡性乳腺、前列腺、肝臟病變的研究結(jié)果相似[8,12,16]。

本研究不足：①未比較MRI紋理分析參數(shù)與常規(guī)MRI診斷效能的差異；②本組僅依據(jù)文獻(xiàn)經(jīng)驗(yàn)選取T2WI紋理分析，未比較MRI功能成像的紋理分析對(duì)卵巢實(shí)性腫瘤良惡性鑒別的診斷效能；③為單中心回顧性研究，樣本量和包含的病種均較少，且僅提取了GLCM的5個(gè)定量參數(shù)，未能建立預(yù)測(cè)模型，缺乏外部數(shù)據(jù)的驗(yàn)證，結(jié)果有待多中心、大樣本影像組學(xué)研究進(jìn)一步驗(yàn)證。

總之，本研究結(jié)果提示基于T2WI的GLCM紋理分析對(duì)鑒別良惡性卵巢實(shí)性腫瘤有一定臨床應(yīng)用價(jià)值，為卵巢腫瘤的鑒別診斷提供了新的思路和方法。