陳濟(jì)琛 羅澤斌 陳曉東

1. 廣東醫(yī)科大學(xué)，廣東湛江 524000；2. 廣東醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院放射科，廣東湛江 524000

圖像紋理分析是近些年來(lái)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域中發(fā)展較快，較好的，有廣闊應(yīng)用前景的一種圖像后處理技術(shù)，它主要是通過(guò)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中像素的分布情況進(jìn)行數(shù)學(xué)分析， 從而獲得一系列相關(guān)參數(shù)以量化病變的異質(zhì)性。 CT 作為目前肝臟疾病檢測(cè)的最主要檢查方法，其檢查方法簡(jiǎn)便，圖像清晰，空間分辨力高，偽影禁忌證少。 平掃 CT圖像的像素值（ CT值）直接反映了體素的密度，增強(qiáng) CT圖像可以反應(yīng)肝臟病變的血供情況， PET- CT圖像還可以反應(yīng)肝臟病變的代謝情況，此外灌注 CT等新技術(shù)可以反應(yīng)病變的血管、血供情況，能譜 CT甚至能對(duì)病變的組成成分進(jìn)行分析。 盡管CT掃描技術(shù)有了長(zhǎng)足的發(fā)展，但是目前CT在解決肝臟的肝纖維化分期、肝腫瘤的定性、臨床療效的預(yù)測(cè)等問(wèn)題上還存在不足。CT紋理分析為解決目前CT面臨的難題提供了一種新的方法。 通過(guò)對(duì)CT 圖像進(jìn)行后處理，得出每個(gè)像素強(qiáng)度和空間分布的特點(diǎn)，讓圖像信息定量化，提供了肉眼無(wú)法識(shí)別的圖像信息。 紋理分析的圖像可以是CT掃描圖像，CT增強(qiáng)掃描圖像，PETCT圖像，甚至是一些后處理圖像（例如灌注CT，類(lèi)灌注CT圖像）。 CT紋理分析的可重復(fù)性高，實(shí)現(xiàn)起來(lái)簡(jiǎn)便，只需在原來(lái)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上增加一個(gè)后處理過(guò)程，不需要額外增加專(zhuān)門(mén)的掃描機(jī)子、造影劑以及加掃其它序列。 CT紋理分析在臨床上顯示了巨大的應(yīng)用前景。

1 CT檢查技術(shù)

目前臨床中主要用到的CT檢查技術(shù)是平掃CT，增強(qiáng)CT，灌注CT，PET-CT，此外還有比較新的能譜CT等。平掃CT是用灰度反應(yīng)器官和組織對(duì)X線的吸收程度，代表的是器官和組織的密度差異。增強(qiáng)CT主要是通過(guò)靜脈注射造影劑，利用器官、組織、不同病灶、病變吸收造影劑的量不同，來(lái)增加圖像的對(duì)比度。平掃主要反映的是不同物質(zhì)構(gòu)成的密度差異，而增強(qiáng)掃描則還能夠反映構(gòu)成物質(zhì)的血供、代謝特點(diǎn)。

PET-CT是將正電子發(fā)射斷層顯像（PET）技術(shù)和CT整合到一臺(tái)設(shè)備上，通過(guò)圖像融合方法，將前者功能代謝顯像的與后者解剖形態(tài)顯像的融合在一起，從而得到病變的功能以及解剖信息，使對(duì)病變的定位和定性診斷都更加準(zhǔn)確[1]。通過(guò)定量分析構(gòu)成人體主要元素的放射性同位素，如11C，13N，15O，18F等，PET- CT不僅可以獲得多層斷層圖像和三維全身圖像，而且還可以定量分析結(jié)果，從而從分子水平動(dòng)態(tài)觀察到代謝物或藥物在人體內(nèi)的生理生化變化，用以研究人體生理、生化、化學(xué)遞質(zhì)、受體乃至基因改變。

能譜CT是通過(guò)利用物質(zhì)在不同keV水平X射線具有不同的吸收來(lái)提供比常規(guī)CT更多的影像信息的CT。能譜CT既能夠獲得物質(zhì)密度及其分布圖像，還能獲得不同keV水平的單能量圖像，而且還能分析物質(zhì)組成與分離物質(zhì)[2]，此外還能根據(jù)所得到的能譜曲線計(jì)算出該病變或組織的有效原子系數(shù)[3]。與以往傳統(tǒng)的單能量CT圖像相比，能譜CT成像提供了多參數(shù)，定量分析的新成像模式，得到更多有用的信息。利用能譜CT的單能量圖像、基物質(zhì)圖像、能譜曲線、 有效原子序數(shù)等多種參數(shù)進(jìn)行病變的定量分析和診斷，不僅獲取了傳統(tǒng)CT提供的器官和組織的密度的差異，而且利用其多參數(shù)可以實(shí)現(xiàn)物質(zhì)成分分析、鑒別、定量等，大大提高了對(duì)病變?cè)\斷的精確性和對(duì)隱匿病灶的檢出[4]。

灌注CT是在高壓注射器在靜脈注射造影劑后對(duì)靶器官進(jìn)行快速連續(xù)多次掃描，根據(jù)掃描結(jié)果構(gòu)建時(shí)間密度曲線，再根據(jù)時(shí)間密度曲線計(jì)算出靶器官灌注參數(shù)并得出灌注偽彩圖。根據(jù)灌注參數(shù)和灌注偽彩圖，判斷病變的血液灌注量等情況[5]。灌注CT成像的原理是基于中心容積定律和放射性示蹤劑稀釋原理[6-9]。Miles等[6，8]認(rèn)為靜脈注射造影劑后，放射造影劑遵循與放射性示蹤劑相同的藥代動(dòng)力學(xué)原理。灌注CT中的時(shí)間密度曲線的橫坐標(biāo)是時(shí)間，縱坐標(biāo)為注射造影劑后CT值的增加量，注射造影劑后CT值的增加量反應(yīng)了器官中造影劑濃度的變化，也間接反映出器官和病變內(nèi)血液灌注量等情況，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)病變的定性、定位及定量分析。通過(guò)灌注CT獲得的參數(shù)分為血管內(nèi)期參數(shù)和血管外期參數(shù)。內(nèi)期參數(shù)用于評(píng)價(jià)組織灌注狀態(tài)，外期參數(shù)用于評(píng)價(jià)血管的滲透性[10]。灌注CT基于定量化的灌注參數(shù)（例如血流量、血容量、通透性、平均通過(guò)時(shí)間等） 的空間分布的差異性來(lái)評(píng)價(jià)組織、器官的灌注狀態(tài) 。灌注CT不僅提供了形態(tài)學(xué)信息，而且提供了功能方面的信息，讓臨床有可能更早發(fā)現(xiàn)病變、更精確診治病變及更準(zhǔn)確評(píng)價(jià)各種治療手段的療效。

2 CT紋理分析的原理

圖像紋理分析是一種圖像后處理技術(shù)，近些年在醫(yī)學(xué)上得到廣泛的研究和應(yīng)用，它通過(guò)對(duì)醫(yī)學(xué)圖像中像素的分布情況進(jìn)行數(shù)學(xué)分析，從而獲取一系列量化病灶異質(zhì)性的相關(guān)參數(shù)。CT紋理分析主要是通過(guò)對(duì)CT圖像的后處理，提取CT圖像的紋理特征，從而得到不能為人裸眼識(shí)別的信息。通過(guò)計(jì)算機(jī)對(duì)CT圖像的計(jì)算就得出紋理特征，實(shí)際上是計(jì)算機(jī)計(jì)算出來(lái)的一個(gè)值，它對(duì)紋理內(nèi)部灰度級(jí)變化的特征進(jìn)行量化，是圖像的一個(gè)極為重要的特征[11]。特征提取在廣義上就是一種變換， 即通過(guò)變換的方法用低維空間表示高維的圖像樣本空間[12]。

紋理分析中常用于獲得量化紋理參數(shù)的方法是：統(tǒng)計(jì)法、基于模型法、結(jié)構(gòu)法和頻率法等。其中統(tǒng)計(jì)法是CT紋理分析中最常用的方法[13]。統(tǒng)計(jì)法主要是找出反映圖像像素的灰度值的分布與相互關(guān)系的特征?；驹硎沁x擇不同的統(tǒng)計(jì)量對(duì)紋理圖像的統(tǒng)計(jì)特征進(jìn)行提取。

早期的研究表明，它能在骨骼照片中評(píng)估機(jī)械性能和礦物密度。該方法主要用于沒(méi)有明顯規(guī)律性的醫(yī)學(xué)結(jié)構(gòu)圖像，特別是在具有隨機(jī)的、非均勻性的結(jié)構(gòu)中應(yīng)用。統(tǒng)計(jì)法有三種不同秩序的統(tǒng)計(jì)參數(shù)，分別為一階、二階和三階。一階統(tǒng)計(jì)基于直方圖分析方法，該方法描述了感興趣區(qū)域的像素值的灰度分布，參數(shù)包括平均值、最小強(qiáng)度及最大強(qiáng)度、標(biāo)準(zhǔn)差或變異度、峰度及偏度、像素值的百分位數(shù)等；一階直方圖分析不考慮像素的位置，并且沒(méi)有參考任何灰度值之間的空間相互關(guān)系。二階統(tǒng)計(jì)是基于特定的像素對(duì)的聯(lián)合概率分布，主要應(yīng)用空間灰度依屬法或者共生矩陣來(lái)描述局部紋理特征，共生矩陣描述的是兩個(gè)像素的強(qiáng)度之間的相互關(guān)系。三階統(tǒng)計(jì)是基于區(qū)域內(nèi)灰度強(qiáng)度的變化或同質(zhì)區(qū)域灰度的分布情況，主要應(yīng)用相鄰像素灰度差分矩陣描述局部紋理特征，具有在其局部環(huán)境中評(píng)估體素的優(yōu)點(diǎn)[14]。在醫(yī)學(xué)圖像的紋理分析中，一階和二階測(cè)量更常見(jiàn)。

模型方法認(rèn)為像素與其周?chē)袼鼐哂幸欢ǖ年P(guān)系，這種關(guān)系可以是線性的或符合某種概率關(guān)系。常用的模型法有馬爾科夫隨機(jī)場(chǎng)模型、自回歸模型 、分形模型、Gibbs隨機(jī)場(chǎng)模型，使用模型系數(shù)來(lái)表征紋理圖像。應(yīng)用模型所產(chǎn)生的圖像來(lái)解釋紋理，其缺點(diǎn)是缺乏方向選擇性，不適于用來(lái)描述局部圖像結(jié)構(gòu)[13]。

結(jié)構(gòu)法是基于紋理基元來(lái)描述紋理，并且通過(guò)分析圖像的紋理結(jié)構(gòu)來(lái)獲得結(jié)構(gòu)特征。首先將紋理看成是有許多紋理基元組成的，并且紋理基元有一定的位置規(guī)則，提取出紋理基元并找出其位置規(guī)律。目前結(jié)構(gòu)法主要通過(guò)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法處理紋理圖像，該方法適合于具有規(guī)則的邊界，且固定在特定區(qū)域[15]，但由于醫(yī)學(xué)圖像紋理通常不是很規(guī)則， 故較少應(yīng)用于醫(yī)學(xué)。

頻譜法是基于圖像的頻譜特性描述紋理?？梢詫D像看作是由一系列不同頻率的信號(hào)組成，比如圖像紋理比較細(xì)膩時(shí)，表示圖像的像素變化較快，圖像的高頻部分比較突出，反之圖像紋理粗糙時(shí)，表示圖像的低頻部分比較突出。常用的頻譜法主要包括傅里葉功率頻譜法、塔式小波變換、Gabor變換等。

3 CT紋理分析與臨床運(yùn)用

CT紋理變化往往能夠反應(yīng)疾病內(nèi)部的病理變化。在頭頸部非口咽部癌中，人乳頭瘤病毒陽(yáng)性與人乳頭瘤病毒陰性的癌之間某些紋理參數(shù)存在明顯差異，認(rèn)為CT紋理能鑒別HPV相關(guān)腫瘤之間的形態(tài)學(xué)特征差異[16]；并且在人乳頭瘤病毒相關(guān)的口咽鱗狀細(xì)胞癌中也發(fā)現(xiàn)了類(lèi)似的結(jié)論[17]。Hee-Dong Chae等[18]應(yīng)用CT紋理分析分析了部分實(shí)性磨玻璃肺結(jié)節(jié)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)CT紋理參數(shù)可以作為準(zhǔn)確鑒別侵襲性肺腺癌和侵襲前病灶的指標(biāo)，AUC值為0.981。 B. Sacconi等[19]發(fā)現(xiàn)CT紋理參數(shù)與肺腺癌患者的表皮生長(zhǎng)因子受體（EGFR）突變和生存率之間存在相關(guān)性。發(fā)現(xiàn)平均值，標(biāo)準(zhǔn)偏差和偏度與EGFR突變具有顯著相關(guān)性，與生存率相關(guān)的唯一參數(shù)是熵。Siva P. Raman等[20]應(yīng)用CT紋理參數(shù)鑒別腎透明細(xì)胞癌、 腎乳頭狀癌、腎嗜酸細(xì)胞瘤和腎囊腫，通過(guò)建立隨機(jī)森林模式進(jìn)行歸類(lèi)判斷，發(fā)現(xiàn)歸類(lèi)判斷準(zhǔn)確度達(dá)到89%以上。Meghan G. Lubner等[21]發(fā)現(xiàn)腎癌不同病理類(lèi)型間CT紋理參數(shù)存在差異，CT紋理參數(shù)的熵與透明細(xì)胞組織學(xué)結(jié)果呈正相關(guān)（P＜0.001），并且與非透明細(xì)胞亞型發(fā)現(xiàn)呈負(fù)相關(guān)（P＜0.001），透明細(xì)胞癌發(fā)現(xiàn)的AUC為0.943，非透明細(xì)胞癌也有相似AUC值。

肝臟病變多種多樣，主要分為腫瘤病變和非腫瘤病變，腫瘤病變又分為良性腫瘤、惡性腫瘤和交界性腫瘤。在腫瘤病變中，目前CT在鑒別診斷不典型良惡性腫瘤，惡性腫瘤的惡性程度分級(jí)及評(píng)估，以及臨床療效預(yù)評(píng)價(jià)中存在困難。在非腫瘤病變中，對(duì)肝纖維化分級(jí)、肝炎性病變，肝功能評(píng)估等也無(wú)法給出較好評(píng)價(jià)。腫瘤病變之間、非腫瘤病變之間及腫瘤病變和非腫瘤病變之間組織病理學(xué)與分子生物學(xué)上均存在差異。 組織病理學(xué)與分子生物學(xué)是它們之間鑒別分析的金標(biāo)準(zhǔn)，然而只能通過(guò)侵入性方法獲得標(biāo)本，如手術(shù)切除或穿刺活檢。侵入性檢查不僅具有傷害性，而且對(duì)標(biāo)本取材敏感，并且不能反映腫瘤組織的整體狀況。CT紋理分析為使用非侵入性檢查提供了可能，已有較多的研究表明CT紋理分析在解決目前CT檢查面臨的難題上具有巨大潛力。與組織病理學(xué)及分子生物學(xué)手段相比，CT紋理分析的優(yōu)勢(shì)是無(wú)創(chuàng)、簡(jiǎn)單、禁忌證較少，并可在活體實(shí)時(shí)進(jìn)行，而且不受標(biāo)本取材較局限的影響，分析具有可重復(fù)性，這種優(yōu)勢(shì)使得CT紋理分析在臨床上的應(yīng)用越來(lái)越受到重視。 CT增強(qiáng)掃描圖像、PET-CT圖像，灌注偽彩圖等，可以提供病變的密度、血供、代謝等形態(tài)學(xué)及功能學(xué)的信息，通過(guò)CT紋理分析后處理，間接地從整體水平為病變分析提供相關(guān)信息，從而為使用非侵入性檢查提供了可能。

4 CT紋理分析在肝臟中的運(yùn)用

4.1 非腫瘤病變臨床應(yīng)用

肝的非腫瘤病變主要用于肝纖維化分級(jí)，肝功能貯備預(yù)測(cè)，肝炎判斷等。

Meghan G. Lubner等[22]通過(guò)提取16排或64排CT掃描的肝臟兩期、三期或多期掃描方案中的門(mén)脈期肝臟門(mén)靜脈層面層厚為5mm最大橫截面圖像，然后避開(kāi)下腔靜脈及肝門(mén)部門(mén)脈勾畫(huà)肝臟輪廓獲得ROI，導(dǎo)入紋理分析軟件分析圖像，得出結(jié)論：CT紋理分析可能有助于檢測(cè)肝纖維化的存在并區(qū)分纖維化的階段，特別是在晚期水平。Naznin Daginawala等[23]通過(guò)提取64排CT掃描靜脈造影劑注射后70s的門(mén)靜脈期肝門(mén)部層厚為1.25mm的5張連續(xù)層面圖像，通過(guò)軟件融合5張連續(xù)的圖像，勾畫(huà)肝臟輪廓及手動(dòng)去除血管后進(jìn)行紋理分析，亦得出基于紋理分析為肝纖維化的非侵入性評(píng)估提供了潛在的途徑。

Amber L Simpson等[24]通過(guò)GE的多排CT掃描得到全肝臟的層厚為5mm斷層圖像，將肝臟，腫瘤，血管和膽管從CT掃描中半自動(dòng)分割，然后自動(dòng)化合成3D全肝圖，通過(guò)分析造影劑注射后80s的門(mén)靜脈期全肝圖發(fā)現(xiàn)術(shù)后肝功能不全和術(shù)后無(wú)肝功能不全兩組之間的兩個(gè)紋理特征顯著不同。在這項(xiàng)初步研究中，術(shù)前肝功能不全的患者術(shù)前實(shí)質(zhì)性結(jié)構(gòu)的質(zhì)地明顯多變，對(duì)稱(chēng)性較小，均勻性較差。因此，紋理分析有可能提供額外的術(shù)前風(fēng)險(xiǎn)分層手段。

Shotaro Naganawa等[25]分析88例經(jīng)病理確認(rèn)為非酒精性脂肪性肝炎的患者的CT平掃圖像。在層厚為5mm的CT平掃門(mén)靜脈中心層面的圖像上，在肝右前葉放置一個(gè)直徑約為2cm的感興趣區(qū)，提取紋理特征，避開(kāi)血管。選擇這個(gè)提取感興趣區(qū)的方法是因?yàn)橥ǔ８位顧z亦是穿刺此區(qū)域。將患者根據(jù)有無(wú)纖維化分為兩組。結(jié)果發(fā)現(xiàn)在無(wú)纖維化病人中，平掃CT紋理分析可有效預(yù)測(cè)非酒精性脂肪性肝炎，AUC為0.94，準(zhǔn)確度為94%。

4.2 腫瘤定性的應(yīng)用

肝腫瘤病變主要應(yīng)用于良惡性腫瘤、肝癌、肝血管瘤、肝臟局灶性結(jié)節(jié)增生之間的鑒別診斷，此外還有人做過(guò)腫瘤血栓或血管血栓鑒別研究。

王永芹等[26]從螺距 5 mm、層厚 5 mm的CT 平掃圖像上勾畫(huà)病灶最大橫斷層面的圖像，然后進(jìn)行紋理分析，發(fā)現(xiàn)不同紋理特征選擇方法以及不同分析方法對(duì) CT 平掃圖像中肝癌和肝血管瘤鑒別的最小錯(cuò)誤概率均較低，因此，利用 CT 平掃圖像紋理分析的方法對(duì)肝癌和肝血管瘤進(jìn)行鑒別診斷是可行的。黃燕琪等[27]基于平掃及三期增強(qiáng) CT 圖像對(duì)于肝臟實(shí)性局灶性病變進(jìn)行紋理分析，先于病灶邊界最清晰的時(shí)相中勾畫(huà) ROI， 隨后將 ROI 復(fù)制粘貼于其他時(shí)相，錯(cuò)位較大時(shí)根據(jù)鄰近解剖結(jié)構(gòu)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奈恢谜{(diào)整。發(fā)現(xiàn)基于 CT 圖像的紋理分析可以作為肝臟實(shí)性局灶性病灶鑒別診斷的輔助手段，尤其是肝臟局灶性結(jié)節(jié)增生與血管瘤、良性病灶與惡性病灶、惡性病灶間的鑒別診斷；其中基于三期增強(qiáng)掃描的紋理分析較基于平掃圖像者效果更優(yōu)。此外王慧慧等[28]對(duì)掃描層厚5 mm，層間距5mm的CT動(dòng)脈期、門(mén)脈期及延遲期的圖像進(jìn)行紋理分析，取病灶最大層面沿病灶輪廓勾畫(huà)ROI，ROI盡量包全病灶，且盡可能避開(kāi)血管及周?chē)８谓M織，每期增強(qiáng)圖像ROI所選層面相對(duì)應(yīng)，然后自動(dòng)生成相應(yīng)的灰度直方圖以及基于灰度直方圖、灰度共生矩陣的各個(gè)紋理參數(shù)值，對(duì)所得數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)CT紋理參數(shù)對(duì)鑒別肝細(xì)胞肝癌與局灶性結(jié)節(jié)性增生有一定幫助，其中以灰度平均值參數(shù)價(jià)值最高。

Rodrigo Canellas等[29]分析107個(gè)不同血栓靜脈期CT圖像。通過(guò)在多曲面重建而來(lái)的層厚為3mm的冠狀位或矢狀位門(mén)靜期門(mén)靜脈血栓圖像上勾畫(huà)出血栓，得出紋理參數(shù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)平均值和熵可以可靠地區(qū)分腫瘤血栓或血管血栓，AUC分別為0.97和 0.93。

4.3 療效評(píng)估、預(yù)測(cè)

肝的療效評(píng)估主要用于肝癌各種療法、結(jié)直腸癌預(yù)后、結(jié)直腸癌肝外淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移肝結(jié)構(gòu)是否有不同以及結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移各種療法的療效評(píng)估、預(yù)測(cè)等。

王茹等[30]通過(guò)回顧性分析TACE術(shù)前行上腹部CT增強(qiáng)檢查，經(jīng)穿刺病理、數(shù)字減影血管造影證實(shí)的肝癌患者，以半年內(nèi)有無(wú)局灶性復(fù)發(fā)為界，分為早期復(fù)發(fā)與非早期復(fù)發(fā)兩組，應(yīng)用紋理分析在肝癌術(shù)前掃描層厚5mm，層間距1.5mm CT軸位增強(qiáng)門(mén)脈期圖像上連續(xù)勾畫(huà)病灶，軟件再進(jìn)行自動(dòng)融合成三維容積影像，再進(jìn)行紋理分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn)通過(guò)術(shù)前肝癌CT增強(qiáng)圖像的容積紋理分析，對(duì)TACE術(shù)后早期復(fù)發(fā)具有較高的預(yù)測(cè)價(jià)值。Christopher Kloth等[31]通過(guò)分析TACE術(shù)前和術(shù)后患者的灌注CT圖像。在層厚為1mm的病灶最大CT橫斷面圖像中勾畫(huà)出病灶，然后通過(guò)軟件得出灌注CT參數(shù)數(shù)值和這個(gè)時(shí)期的CT紋理參數(shù)值。通過(guò)結(jié)合灌注CT和實(shí)體瘤預(yù)后評(píng)價(jià)（mRECIST），將患者TACE術(shù)后預(yù)后分為完全緩解、部分緩解以及穩(wěn)定三組。然后分析不同組組內(nèi)的術(shù)前和術(shù)后的灌注參數(shù)有無(wú)相關(guān)性；不同組組內(nèi)的術(shù)前和術(shù)后的動(dòng)脈期、門(mén)脈期的CT紋理參數(shù)有無(wú)相關(guān)性；不同組組內(nèi)的CT紋理參數(shù)與灌注參數(shù)相關(guān)性；不同組組內(nèi)的術(shù)前灌注參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)術(shù)后短期療效的價(jià)值以及不同組組內(nèi)的術(shù)前CT紋理參數(shù)對(duì)預(yù)測(cè)術(shù)后短期療效的價(jià)值。結(jié)果發(fā)現(xiàn)這些均存在顯著相關(guān)性，其中術(shù)前灌注及術(shù)前CT紋理分析的一些參數(shù)對(duì)TACE術(shù)后短期療效具有預(yù)測(cè)價(jià)值。此外Hyun Jeong Park等[32]分析肝癌患者TACE術(shù)前的病灶圖像。通過(guò)在層厚為3mm的動(dòng)脈期CT圖像上勾畫(huà)病灶的最大橫截面和逐層勾畫(huà)病灶，得出2D和3D紋理數(shù)據(jù)。所有的CT數(shù)據(jù)來(lái)自16排、64排、256排3臺(tái)不同公司CT機(jī)，具有相同掃描參數(shù)。根據(jù)改進(jìn)的實(shí)體瘤反應(yīng)評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，將肝癌分類(lèi)為完全反應(yīng)組和無(wú)完全反應(yīng)組。通過(guò)兩組數(shù)據(jù)對(duì)比分析發(fā)現(xiàn)，治療前的CT紋理分析對(duì)于預(yù)測(cè)肝癌TACE療效是否可以達(dá)到完全反應(yīng)是有價(jià)值的。

Shuting Chen等[33]通過(guò)分析肝癌切除患者的術(shù)前動(dòng)脈期、門(mén)脈期的CT圖像，患者入組條件是（1）診斷為 HCC；（2）患有單個(gè)病變；（3）BCLC 分期至B，以肝切除為初始治療； （4）術(shù)后生存期＞3個(gè)月； （5）如果不復(fù)發(fā)，則至少隨訪3年； （6）定期隨訪直至死亡； （7）術(shù)前肝臟CT圖像厚度為1.25mm。 排除標(biāo)準(zhǔn)是：（1）未記錄的基線CT； （2）有多處病變；（3）先前通過(guò)經(jīng)導(dǎo)管動(dòng)脈化療栓塞（TACE）或消融治療； （4）除HCC外的其他伴隨癌癥； （5）包括胸部或下腹部檢查； （6）缺少1.25mm的薄切片圖像。發(fā)現(xiàn)對(duì)于通過(guò)肝切除術(shù)治療單一肝癌的患者，CT的紋理特征可能提供超出傳統(tǒng)指標(biāo)（如BCLC）的預(yù)后信息。Lucie Brenet Defour等[34]通過(guò)分析47例肝癌切除患者的術(shù)前CT圖像，發(fā)現(xiàn)門(mén)靜脈期的CT紋理偏態(tài)參數(shù)與總體生存率顯著相關(guān)，并且可能成為選擇最佳切除候選者的有用工具。

Meng Li等[35]分析了130例經(jīng)過(guò)LR（肝切除）或TACE（肝動(dòng)脈化療栓塞術(shù)）治療的單個(gè)大肝癌（＞5cm）患者的術(shù)前門(mén)脈期CT圖像。圖像層厚為1.25mm，掃描的CT機(jī)為64排螺旋CT。圖像先經(jīng)過(guò)過(guò)濾和小波分析，然后通過(guò)在最大橫截面腫瘤輪廓周?chē)謩?dòng)繪制用戶定義的不規(guī)則ROI，提取紋理信息。根據(jù)存活率，將LR、TACE治療后患者分為L(zhǎng)R +、LR-、TACE +及TACE-。預(yù)測(cè)使用TACE治療LR +患者將表現(xiàn)出與TACE-患者相似的生存率，并且比TACE +患者更差，總體生存率嚴(yán)重受損。 LR推薦用于治療TACE-患者，而TACE推薦用于治療LR-和TACE +患者。LR和TACE治療后的存活率與CT紋理特征相關(guān)，而與腫瘤大小無(wú)關(guān)。雖然需要進(jìn)一步驗(yàn)證，但證明了使用紋理分析來(lái)確定使用LR或TACE治療方法的可行性。

Sirui Fu等[36]分析了261個(gè)經(jīng)導(dǎo)管動(dòng)脈化療栓塞或?qū)Ч軇?dòng)脈化療栓塞和索拉非尼聯(lián)合治療的患者的治療前門(mén)脈期CT圖像。所有的圖像來(lái)自64排螺旋CT，層厚為1.25mm。通過(guò)在1.25mm的軸向門(mén)靜脈期圖像，勾畫(huà)腫瘤的最大橫截面積，作為感興趣的區(qū)域。感興趣的區(qū)域經(jīng)過(guò)濾波和Gabor濾波器或小波變換處理，將TACE的患者分為各種類(lèi)型的兩亞組，并與TACE +索拉非尼組存活率進(jìn)行比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn)疾病進(jìn)展時(shí)間和生存時(shí)間與CT紋理參數(shù)相關(guān)，而與腫瘤數(shù)量或大小無(wú)關(guān)。紋理分析有望為肝癌病人選擇適當(dāng)?shù)闹委煼椒?。Sébastien Mulé等[37]對(duì)肝癌晚期索拉非尼治療前的病人動(dòng)脈和門(mén)靜脈期肝癌圖像進(jìn)行CT紋理分析。通過(guò)在病灶動(dòng)脈期、門(mén)脈期最大橫截面勾畫(huà)病灶，得出紋理數(shù)據(jù)。如果有多個(gè)病灶，則在最大病灶上勾畫(huà)病灶。門(mén)靜脈期紋理參數(shù)熵可以可以幫助預(yù)測(cè)用索拉非尼治療的晚期肝細(xì)胞癌患者的存活率。

Meghan G. Lubner等[38]分析未治療的結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移瘤的門(mén)脈期CT紋理特征，在層厚為5mm的門(mén)脈期最大層面勾畫(huà)病灶，部分病人在勾畫(huà)全病變?nèi)S圖，得出紋理參數(shù)。發(fā)現(xiàn)紋理參數(shù)與直腸癌腫瘤分級(jí)、總體存活率相關(guān)，2D和3D分析的紋理結(jié)果相似。

Balaji Ganeshan等[39]分析27例結(jié)直腸癌無(wú)肝轉(zhuǎn)移患者的灌注CT圖像。在層厚為10mm的CT圖像上勾畫(huà)出肝輪廓，剔除血管等干擾因素，得到紋理參數(shù)，發(fā)現(xiàn)在有無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的患者間至少一個(gè)時(shí)相的肝的紋理參數(shù)存在差異（P＜0.05），紋理分析作為灌注CT的潛在有用輔助手段，值得進(jìn)一步研究。

胡飛翔等[40]通過(guò)對(duì)直腸癌肝轉(zhuǎn)移患者新輔助治療前的CT門(mén)靜脈期圖像紋理分析，預(yù)測(cè)新輔助治療后的療效。選取34例結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移患者，共計(jì)132枚病灶進(jìn)行紋理分析，患者均接受一線治療方案進(jìn)行治療，按照實(shí)體腫瘤療效評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，分為緩解組、非緩解組。通過(guò)在治療前層厚層距為8mm CT門(mén)脈期圖像上勾畫(huà)轉(zhuǎn)移瘤最大層面病灶邊緣，得出紋理參數(shù)。90%百分位數(shù)在截?cái)嘀禐?67時(shí)具有較高的準(zhǔn)確率（81.82%），此時(shí)靈敏度為74.42%、特異度為95.65%、陽(yáng)性預(yù)計(jì)值96.65%、陰性預(yù)計(jì)值66.97%及 AUC為 0.854。Amber L. Simpson等[41]通過(guò)研究結(jié)腸直腸癌肝轉(zhuǎn)移瘤切除術(shù)前CT門(mén)脈期圖像，通過(guò)軟件在CT圖像上半自動(dòng)分割腫瘤、肝臟產(chǎn)生三維圖像，所進(jìn)行的肝切除實(shí)際上是在肝臟的三維圖像上繪制的，然后得出紋理參數(shù)。從腫瘤和模擬肝切除后剩余肝的紋理特征和臨床病理學(xué)變量被整合到多變量生存模型中。腫瘤和模擬肝切除后剩余肝的紋理特征與總生存時(shí)間相關(guān)，并且剩余肝的紋理特征與無(wú)病生存期相關(guān)，紋理作為一種潛在的生物標(biāo)志物，用于預(yù)測(cè)結(jié)腸直腸癌肝轉(zhuǎn)移瘤切除后的預(yù)后。

5 問(wèn)題及展望

近年來(lái)，越來(lái)越多的研究表明紋理分析能表現(xiàn)出病變的異質(zhì)性，在臨床應(yīng)用中顯示出巨大前景。當(dāng)然目前紋理分析技術(shù)還面臨著一些問(wèn)題：（1）分割/測(cè)量以及后處理（例如，圖像過(guò)濾方法的使用）的標(biāo)準(zhǔn)化，目前圖像分割/測(cè)量以及后處理方法缺乏統(tǒng)一性，各個(gè)研究皆有自己的方法，每項(xiàng)研究得出的結(jié)論不能相互適用，因此有必要進(jìn)一步統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)化的紋理分析流程及提取最能反映腫瘤異質(zhì)性的紋理參數(shù)，才能取得較好的效果并促進(jìn)其臨床推廣應(yīng)用。（2）數(shù)據(jù)來(lái)源的統(tǒng)一性：目前并沒(méi)有規(guī)定各個(gè)部分掃描的管電壓、管電流、層厚以及層距等。通過(guò)水模研究表明，CT紋理分析對(duì)圖像采集參數(shù)，如管電壓、管電流和層厚等，相當(dāng)敏感[35]，這些因素可能潛在地影響了病變分析結(jié)果。（3）紋理分析處理過(guò)程中觀察者自身和觀察者之間的一致性：目前在劃定區(qū)域或興趣區(qū)的容積時(shí)沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，每個(gè)觀察者對(duì)病變的認(rèn)知不一樣，這些都干擾了一致性，可能導(dǎo)致分析結(jié)果的不準(zhǔn)確。通過(guò)統(tǒng)一劃定標(biāo)準(zhǔn)和計(jì)算機(jī)輔助半自動(dòng)或自動(dòng)方法劃定感興趣區(qū)將會(huì)有利于減低變異。（4）紋理分析與病理相關(guān)性需要進(jìn)一步研究。（5）紋理分析的報(bào)告書(shū)寫(xiě)亦需要進(jìn)一步研究，目前紋理分析更多提供的是統(tǒng)計(jì)學(xué)上得出的統(tǒng)計(jì)數(shù)值，比較抽象以及深?yuàn)W，報(bào)告書(shū)寫(xiě)的簡(jiǎn)易化以及規(guī)范化需要進(jìn)一步研究。

盡管CT紋理分析在廣泛應(yīng)用于臨床實(shí)踐之前需要解決許多問(wèn)題，但通過(guò)對(duì)現(xiàn)有的CT 數(shù)據(jù)進(jìn)行參數(shù)化，可獲得大量的定量化數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)通常難以用肉眼觀察到，這將有利于數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)化分析處理以及對(duì)疾病的診斷、分析。隨著影像組學(xué)、腫瘤精準(zhǔn)治療和臨床大數(shù)據(jù)的逐步推廣應(yīng)用，CT紋理分析將具有廣闊的臨床應(yīng)用前景。

6 小結(jié)

CT紋理分析是一種新的圖像后處理技術(shù)，允許醫(yī)生獲得更多的額外客觀數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)有利于對(duì)疾病的診斷以及分析。CT紋理分析在腫瘤異質(zhì)性、治療前腫瘤評(píng)估和腫瘤類(lèi)型鑒別診斷中顯示出美好的運(yùn)用前景，此外還具有一系列潛在的非腫瘤學(xué)應(yīng)用，包括評(píng)估肝纖維化等。CT紋理分析無(wú)需額外添加特殊的 CT 掃描序列以及設(shè)備，并且易于加入到現(xiàn)在的影像工作流程中，也無(wú)不需要患者另外接受更多的輻射，并在臨床工作應(yīng)用中顯示出巨大潛能，有望推廣應(yīng)用于常規(guī)臨床實(shí)踐中。