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        初探基于腫瘤全域ADC圖的灰度共生矩陣紋理分析與子宮內(nèi)膜癌Ki-67表達(dá)的相關(guān)性

        2019-02-14 09:43:08田士峰劉愛連劉靜紅王學(xué)東黃侃郭妍李昕
        磁共振成像 2019年11期
        關(guān)鍵詞:慣性矩全域紋理

        田士峰,劉愛連*,劉靜紅,王學(xué)東,黃侃,郭妍,李昕

        作者單位:1. 大連醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院放射科,大連 116011 2. 通用電氣醫(yī)療,上海 200000 3. 通用電氣醫(yī)療集團(tuán)轉(zhuǎn)化醫(yī)學(xué)部門,上海 200000

        子宮內(nèi)膜癌(endometrial cancer,EC)細(xì)胞增殖核抗原Ki-67可間接反映腫瘤細(xì)胞的增殖活性與惡性程度,其表達(dá)程度越高提示EC生長及侵襲能力越強(qiáng),深肌層浸潤、局部侵犯與轉(zhuǎn)移的發(fā)生概率也隨之增高[1-2]。但Ki-67的表達(dá)情況多在術(shù)后經(jīng)免疫組織化學(xué)分析獲得,若術(shù)前能對其表達(dá)情況進(jìn)行評估,以判斷EC細(xì)胞增殖情況,對指導(dǎo)治療方案的制定及患者預(yù)后的預(yù)估都具有積極意義。既往研究認(rèn)為DWI序列的ADC圖可用于評價子宮惡性腫瘤 Ki-67的表達(dá)情況[3-4]?;叶裙采仃?gray level co-occurrence matrix,GLCM)屬于二階紋理分類方法,通過研究圖像灰度分布與變化規(guī)律、圖像像素灰度值的局部特征,以多參數(shù)反映肉眼無法感觀的圖像紋理特征[5-6]。筆者旨在探討基于腫瘤全域ADC圖的GLCM紋理分析與EC增值抗原Ki-67表達(dá)的相關(guān)性,以期實(shí)現(xiàn)術(shù)前定量、無創(chuàng)評估EC的細(xì)胞增殖能力。

        1 材料與方法

        1.1 研究對象

        回顧性分析2016年1月至2019年3月間我院符合以下標(biāo)準(zhǔn)的患者資料。納入標(biāo)準(zhǔn):(1)手術(shù)病理證實(shí)為原發(fā)性子宮內(nèi)膜癌,病例資料完整,免疫組織化學(xué)分析指標(biāo)包括Ki-67;(2)無MR檢查禁忌證,術(shù)前一周內(nèi)行1.5 T MR檢查,掃描序列包括DWI;(3)病灶直徑(厚度)大于1.0 cm。最終37例患者納入研究,年齡34~82歲,平均(58.9±10.0)歲。絕經(jīng)前11例,主要臨床癥狀為月經(jīng)不規(guī)律,經(jīng)量增多;絕經(jīng)后26例,主要臨床癥狀為不規(guī)則陰道流血。

        1.2 檢查方法

        采用美國GE Signa HDxt 1.5 T MR超導(dǎo)型掃描儀,體部8通道相控陣線圈。檢查前禁食4~6 h減輕腸道蠕動,并于檢查前1 h飲水約500 ml使膀胱適度充盈。掃描序列及相關(guān)參數(shù)見表1,DWI序列b值取0,600 s/mm2。

        1.3 圖像分析與數(shù)據(jù)測量

        將DWI序列圖像傳輸至GE ADW 4.6工作站,經(jīng)Functool軟件重建后獲得ADC圖。而后將ADC原始圖像導(dǎo)入GE Omni-Kinetics軟件,得到未經(jīng)濾過的原始細(xì)紋理圖像,由2名盆腔MRI影像診斷經(jīng)驗(yàn)7年以上的主治醫(yī)師參考MR平掃及增強(qiáng)掃描圖像,共同協(xié)商在包含腫瘤實(shí)質(zhì)的ADC圖像上沿腫瘤邊緣逐層勾畫ROI (圖1),后經(jīng)融合獲得腫瘤全域GLCM紋理參數(shù),包括能量、熵、慣性矩、相關(guān)性、逆差距,取二者平均值進(jìn)行分析。最后詳細(xì)記錄EC病理類型、病理分級、分期、生長方式(彌漫或局限腫塊)、免疫組織化學(xué)分析等信息。

        1.4 Ki-67表達(dá)的測定方法

        由專業(yè)病理科醫(yī)生進(jìn)行。免疫組織化學(xué)染色采用鏈霉菌抗生物素蛋白-過氧化物酶連結(jié)法(streptavidinperosidase,SP法),當(dāng)腫瘤細(xì)胞的胞漿內(nèi)出現(xiàn)清晰的棕黃色顆粒,且著色強(qiáng)度高于非特異染色背景時判定為Ki-67表達(dá)陽性。在200倍視野下隨機(jī)取10個視野,以各視野腫瘤陽性百分比的平均值作為表達(dá)指數(shù)。按照Peiró等[7]的標(biāo)準(zhǔn),Ki-67表達(dá)指數(shù)<50%為低表達(dá),≥50%則為高表達(dá)。

        1.5 統(tǒng)計學(xué)方法

        應(yīng)用SPSS 22.0統(tǒng)計學(xué)軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。按照Ki-67表達(dá)指數(shù)的高、低分組,進(jìn)行單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn),符合正態(tài)分布的者用±s表示,符合偏態(tài)分布者用中位數(shù)(上、下四分位數(shù))表示。采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)(正態(tài)分布)或Mann-Whitney秩和檢驗(yàn)(偏態(tài)分布)比較兩組病例GLCM紋理參數(shù)的差異。采用受試者工作特征曲線(receiver operator characteristic curve,ROC曲線)評估有統(tǒng)計學(xué)差異的參數(shù)對Ki-67低、高表達(dá)組的鑒別診斷效能,計算曲線下面積(Area Under Curve,AUC),并根據(jù)最大約登指數(shù)確定界值、敏感度、特異度。采用Pearson相關(guān)對各參數(shù)值與Ki-67表達(dá)指數(shù)進(jìn)行相關(guān)性分析(相關(guān)系數(shù)r取值在-1~1間,0≤|r|<0.20為無相關(guān)性或相關(guān)性極弱,0.20≤|r|<0.40為相關(guān)性弱,0.40≤|r|<0.60為相關(guān)性中等,0.60≤|r|<0.80為相關(guān)性強(qiáng),0.80≤|r|≤1為相關(guān)性極強(qiáng))。P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1 一般資料結(jié)果

        37例患者中Ki-67低表達(dá)17例,高表達(dá)20例,相關(guān)資料見表2。

        2.2 Ki-67低、高表達(dá)組GLCM紋理參數(shù)比較

        Ki-67低表達(dá)組的能量、慣性矩大于高表達(dá)組,熵、相關(guān)性、逆差距小于高表達(dá)組,差異具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05),具體結(jié)果見表3。

        2.3 GLCM紋理參數(shù)診斷效能

        GLCM紋理參數(shù)診斷Ki-67高表達(dá)的AUC、閾值、敏感度及特異度見表4、圖2。

        表1 掃描序列及相關(guān)參數(shù)Tab.1 Scanning sequence and related parameters

        表2 患者一般資料Tab. 2 General information of patients

        表3 Ki-67低、高表達(dá)組GLCM紋理參數(shù)比較結(jié)果Tab. 3 Comparison of texture parameters of GLCM in low and high expression groups of Ki-67

        表4 GLCM紋理參數(shù)的鑒別效能Tab. 4 Discriminant еfficiеncy оf tеxturе paramеtеrs in GLСM

        2.4 GLCM紋理參數(shù)值與Ki-67表達(dá)指數(shù)相關(guān)性分析

        能量、慣性矩與EC的Ki-67表達(dá)指數(shù)負(fù)相關(guān),熵、相關(guān)性、逆差距與Ki-67表達(dá)指數(shù)正相關(guān),熵的相關(guān)系數(shù)最大。具體結(jié)果見表5。

        表5 GLCM紋理參數(shù)值與Ki-67表達(dá)指數(shù)相關(guān)性分析結(jié)果Tab. 5 Relevance analysis between GLCM texture parameters and Ki-67 expression index

        圖1 EC的ROI勾畫示意圖,紅色區(qū)域?yàn)槟[瘤實(shí)質(zhì)覆蓋區(qū) Fig. 1 ROI sketch of EC, the red area is the parenchymal coverage of the tumor.

        圖2 GLCM紋理參數(shù)鑒別Ki-67低、高表達(dá)的ROC曲線,熵的鑒別效能最高 Fig. 2 GLCM texture parameters can identify low and high expression ROC curvеs оf Ki-67. Entrоpy has thе highеst discriminant еfficiеncy.

        3 討論

        紋理分析作為新興的圖像后處理技術(shù),可以通過軟件對圖像中細(xì)微的紋理特征進(jìn)行定量提取,顯示病變內(nèi)在異質(zhì)性。GLCM反映圖像灰度的空間相關(guān)特性,是最常用的二階紋理分類方法[8],具有多個紋理參數(shù),提供圖像的客觀信息。其中,能量反映了圖像紋理的粗細(xì)程度以及圖像分布的均勻性,其值越大表明圖像越均一;熵與能量相反,其值越大表明圖像紋理的非均勻性越大,圖像紋理越復(fù)雜;相關(guān)性反映了圖像的細(xì)致程度,具體解釋為像素在空間行或列分布的相似度,其值越大表明圖像紋理約細(xì)致;逆差距反映圖像紋理局部的變化程度,其值越大表明圖像越均勻規(guī)則;慣性矩反映了圖像紋理的粗細(xì)程度,可將圖像灰度的空間分布拉開以揭示灰度空間分布的復(fù)雜程度[8-10]。

        隨著臨床醫(yī)學(xué)對腫瘤發(fā)病機(jī)制方面研究的不斷進(jìn)展,各種參與細(xì)胞增殖及周期調(diào)控的因子已逐步涉獵,其中存在于增殖細(xì)胞核基質(zhì)內(nèi)的抗原—Ki-67就是研究熱點(diǎn)之一。Ki-67的半衰期短,在腫瘤細(xì)胞完成增殖周期后迅速降解,而且不易受到其他因素的影響,因此可作為反映腫瘤細(xì)胞惡性程度及增殖活性的可靠指標(biāo),對于評估腫瘤生長與侵襲能力也可提供有效參考,同時對于評價腫瘤預(yù)后、指導(dǎo)術(shù)后放化療等也具有一定積極意義[11-12]。對EC而言,當(dāng)Ki-67表達(dá)指數(shù)增高時,意味著腫瘤細(xì)胞增殖活躍度增加,腫瘤生長旺盛,細(xì)胞密度增加,細(xì)胞排列更為緊密,細(xì)胞外間隙減小,腫瘤組織新生血管豐富,這些因素均增加了水分子擴(kuò)散微環(huán)境的復(fù)雜性,會引起ADC圖的紋理發(fā)生改變。本研究中ROI勾畫時選取了腫瘤全域,保證了包含相關(guān)紋理信息的完整性。本研究結(jié)果顯示,Ki-67低表達(dá)組的能量、慣性矩大于高表達(dá)組,熵、相關(guān)性、逆差距小于高表達(dá)組,這些結(jié)果提示了Ki-67高表達(dá)組的圖像紋理較低表達(dá)組更為復(fù)雜,不均一不規(guī)則性更強(qiáng)。其中熵鑒別兩組的AUC最高(0.865),與Ki-67表達(dá)指數(shù)的相關(guān)性最強(qiáng)。

        本研究具有一定局限性,首先,部分EC病灶與正常組織分界不清,逐層勾畫ROI時,部分層面病灶邊緣區(qū)可能未被包含;其次,樣本量相對較少,可能會導(dǎo)致研究結(jié)果的偏差;再次,未考慮年齡、EC臨床分期等因素的影像。

        綜上所述,基于腫瘤全域ADC圖的GLCM紋理分析有助于術(shù)前評估EC的Ki-67表達(dá)情況,具有一定臨床應(yīng)用價值,熵為最佳參數(shù)。

        利益沖突:無。

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