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        ADC直方圖在椎體壓縮性骨折時間判定中的應用

        2018-10-25 06:07:04徐良洲黃波程曉光程克斌張鑫劉華汪鵬劉堅蔡青蓉
        放射學實踐 2018年10期
        關鍵詞:峰度中位數(shù)正態(tài)分布

        徐良洲, 黃波, 程曉光, 程克斌, 張鑫, 劉華, 汪鵬, 劉堅, 蔡青蓉

        椎體壓縮性骨折(vertebralcompressionfractures,VCF)常見于老年人,是臨床最常見的因骨質(zhì)疏松引起的骨折。在壓縮性骨折的診斷中,骨折發(fā)生時間的判斷對臨床治療有重要的指導意義[1]。椎體骨折的修復過程不同于長骨,無骨皮質(zhì)骨痂形成,因此常規(guī)的放射檢查在確定其是新鮮或是陳舊性骨折上存在困難。磁共振傳統(tǒng)對比成像可以通過觀察骨髓水腫的方法判斷骨折發(fā)生時間,但信號的高低變化完全基于主觀判斷,并不能廣泛推廣。擴散加權成像(diffusion weighted imaging,DWI)可通過觀察水分子運動反映組織內(nèi)的結構,而其相應的表觀擴散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)可以得到相對客觀的量化結果[2-4]。直方圖分析能更全面的反映數(shù)據(jù)組成和分布,在腫瘤鑒別診斷中的價值已有報道[5,6],本研究將探討ADC值直方圖在骨折時間確定中的應用。

        表1 骨折不同時間ROI及直方圖ADC值對比

        材料與方法

        1.一般資料

        搜集我院2015年6月-2017年8月因負重或跌倒摔傷兩周之內(nèi)就診,排除有腫瘤病史,經(jīng)MR診斷為胸腰椎單純壓縮性骨折的患者64例,以受傷當日為首日計算,分別在傷后第30天和90天對研究對象進行兩次MR隨訪。其中,失訪22例,最終有42獲得完整的MR圖像資料。其中男16例,女26例。年齡58~74歲,平均年齡(64.5±11.8)歲。

        2.儀器與方法

        采用GE Signa HDxt 1.5T超導型MR系統(tǒng)。掃描線圈使用8通道脊柱相控陣線圈,受試者仰臥位,頭先進。掃描序列:①T2STIR序列,掃描參數(shù):矢狀面定位,視野32~36 cm,回波時間68 ms,重復時間4500 ms,矩陣288×224,層厚4 mm,間距1 mm,帶寬41.67 KHz,激勵次數(shù)4;②DWI序列,掃描參數(shù):矢狀面定位,視野32~36 cm,回波時間86 ms,重復時間4500 ms,b值600 s/mm2,矩陣96×128,層厚4 mm,間距1 mm,帶寬167 KHz,激勵次數(shù)4,復制STIR序列定位線。

        3.圖像分析及直方圖

        掃描完成的圖像在GE AW 4.6工作站上進行后處理。兩名具有8年以上骨關節(jié)放射科醫(yī)師對DWI圖像利用Functool軟件進行后處理。首先基于ROI的方法測量ADC值,在骨折區(qū)放置50~80 mm2矩形興趣區(qū)(regionofinterest,ROI),測定3次取平均值,同樣的方法測量臨近正常椎體的ADC值。其次,使用ImageJ軟件,勾畫骨折的整個范圍,對不同天數(shù)時骨折椎體的ADC值生成直方圖,同時計算包括平均值、中位數(shù)、標準差、峰度值和偏度值。

        4.統(tǒng)計學分析

        使用SPSS 19.0 軟件,計量資料以均數(shù)±標準差表示。采用 K-S檢驗分析數(shù)據(jù)的正態(tài)分布性,檢驗結果服從正態(tài)分布。采用獨立樣本t檢驗比較不同天數(shù)時基于ROI的ADC值和ADC值直方圖參數(shù)(平均值、中位數(shù)、標準差、峰度值、偏度值)的差異。利用受試者特性曲線(receiver operating characteristic,ROC)評估存在統(tǒng)計學差異的各參數(shù)值對于鑒別新鮮陳舊骨折的診斷效能。P<0.05表示存在統(tǒng)計學差異。

        結 果

        影像表現(xiàn)及直方圖定量參數(shù)在STIR序列上,壓縮性骨折早期信號升高,隨著愈合過程的進展,信號逐漸下降,影像表現(xiàn)及ADC值直方圖如圖1。正常椎體、30d時骨折椎體及90d時骨折椎體基于ROI的ADC值、直方圖ADC平均值、中位數(shù)、標準差、峰度值及偏度值結果見表1。其中,30d時基于ROI的ADC值,直方圖ADC平均值以及中位數(shù)均高于90d時的參數(shù),有顯著統(tǒng)計學差異 (P<0.05),而標準差、峰度值和偏度值無明顯差異(表1,圖2)。骨折后30d及90d的所有參數(shù)均顯著高于正常椎體,有顯著統(tǒng)計學差異(P<0.05)。

        ROC曲線分析:在新鮮及陳舊骨折的鑒別中,基于ROI的ADC平均值、直方圖ADC平均值及中位數(shù)曲線下面積(AUC)分別為0.811、0.902和0.870(圖3),其中直方圖ADC平均值具有最大的診斷效能。

        討 論

        本研究結果表明不同時期椎體壓縮骨折ADC值的直方圖中,平均值和中位數(shù)均存在不同,其中平均值的敏感度和特異度最高。本研究探討了整個骨折區(qū)ADC值的變化及分布特點,因此對病變區(qū)進行了更全面和準確的分析。在筆者的搜索范圍內(nèi),這是首次采用ADC值直方圖的方法進行不同時期骨折的鑒別。

        椎體主要由松質(zhì)骨組成,骨折愈合過程是骨細胞和毛細血管增生、堆積新骨進行修復,因此X線或CT無法觀察骨折愈合過程,而MR可通過觀察出血、水腫的變化判斷骨折時間,但這種方法較為主觀,另外受掃描參數(shù)影響較大,因此本研究采用相對客觀的定量的方法,探討對水分子擴散程度的量化是否能反映骨折時間。研究發(fā)現(xiàn)在骨折30d時,基于ROI的方法得到的ADC值明顯高于正常椎體,可能原因是骨小梁是交織的網(wǎng)狀結構,正常情況下水分子擴散會受到阻礙,而骨折以后骨小梁斷裂,使水分子的擴散更為自由,同時水腫的存在也使ADC值升高。隨著骨折的愈合,骨細胞和毛細血管增生、新骨的形成,水分子活動又受到限制,致使在90d時測量得到的ADC值降低。這與以前報道的結果類似[7]。

        圖1 女,68歲,腰3椎體壓縮性骨折。a) 壓縮30d時STIR圖,見椎體形態(tài)變?yōu)樾ㄐ?,被壓縮椎體的信號升高(箭); b) 壓縮30d時的DWI圖,被壓縮的椎體信號升高(箭); c) 壓縮30d時ADC直方圖; d) 壓縮90d時STIR圖,被壓縮椎體的信號低于30d時(箭); e) 壓縮90d時的DWI圖,被壓縮的椎體信號低于30d時(箭); f) 壓縮90d時ADC直方圖。

        圖2 骨折30d、90d時ROI的ADC平均值、直方圖ADC平均值及ADC值中位數(shù)箱式圖。 圖3 ROI的ADC平均值(藍線)、直方圖ADC平均值(紅線)及ADC值中位數(shù)(綠線)對新鮮陳舊骨折鑒別的ROC分析。

        為了更完整的描述整個骨折區(qū)ADC值的變化,本研究勾勒的骨折整體范圍,并分別以ADC值和相同范圍內(nèi)的像素值作為X軸和Y軸,測量整個骨折區(qū)的平均信號值、像素數(shù)以及像素數(shù)變化范圍而進行直方圖分析[8,9]。直方圖的均數(shù)和中位數(shù)可以反映數(shù)據(jù)的集中趨勢和平均水平。本研究結果發(fā)現(xiàn)骨折30d時的均數(shù)和中位數(shù)均高于90d時,這也表明骨折ADC值變化的整體趨勢。同時,平均值的診斷效能高于中位數(shù),這與以前類似研究的數(shù)據(jù)分析結果一致。骨折后骨內(nèi)結構復雜,既有出血水腫,同時存在修復,因此平均值能反映整體數(shù)據(jù)的特點,而中位數(shù)雖然不受最大值及最小值的影響,但受數(shù)據(jù)分布的影響,因此變異度較大。標準差是表明數(shù)據(jù)偏離平均值的分散程度,越大表明越不均勻。本研究中30d時的ADC值的標準差大于90d時,表明30d時組分更為不均勻,但無統(tǒng)計學差異。直方圖的峰度值可描述病變總體中數(shù)據(jù)分布形態(tài)的陡緩程度,以正態(tài)分布作為參照,正峰度表示數(shù)據(jù)分布比正態(tài)分布更尖銳,而負峰度則表示更平坦[10]。本研究中30d和90d的數(shù)據(jù)分布服從正態(tài)分布,因此峰度值之間并無顯著差異。姚偉武等[11]報道腫瘤內(nèi)部的峰度值顯著升高,但骨折的椎體內(nèi)組織成分多樣,修復過程并不存在腫瘤組織內(nèi)部的高異質(zhì)性,因此峰度值并無差異。偏度值描述病變特征值分布對稱的統(tǒng)計量,表明分布相對平均值的不對稱程度[12,13],同樣以正態(tài)分布做為參照,向右向左分別對應正負偏度。本研究中30d及90d的分布均偏向左側,即表現(xiàn)為負偏度。綜上,本研究采用ADC直方圖的方法,得到了比傳統(tǒng)的基于ROI的方法相比,獲得了更多的診斷參數(shù),且其中直方圖ADC值的診斷效能更高。

        本研究存在一定的不足之處。首先,因為在隨訪過程中存在很大比例的失訪,因此總體樣本量較小,需要大樣本量進行驗證。其次,因矢狀面擴散存在一定的圖像變形,雖然按照STIR序列上的骨折范圍在ADC圖上進行勾勒,但不可避免會存在誤差。再次,本研究僅分析骨折的最大層面的二維特征,未能分析整體三維特征的鑒別價值[14],今后的研究可進一步探討。

        總之,ADC直方圖參數(shù)分析能有效區(qū)分新鮮骨折及陳舊骨折,其中,平均值有最高的診斷效能,為臨床鑒別診斷提供了一定的依據(jù)。

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