劉磐石，鄭石磊，王晗，張祥林*

1.錦州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院放射科，遼寧錦州 121001；2.泰安市中心醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像中心，山東泰安 271000；

帕金森?。≒arkinson's disease，PD）是一種常見(jiàn)的神經(jīng)退行性疾病，全球65歲以上老年人發(fā)病率為2%～3%[1]。PD的臨床癥狀包括靜止性震顫、肌強(qiáng)直、運(yùn)動(dòng)遲緩、認(rèn)知及睡眠障礙等，嚴(yán)重影響患者的生活質(zhì)量。既往診斷PD主要依靠臨床表現(xiàn)[2]。在神經(jīng)影像學(xué)方法中，常規(guī)MRI檢查診斷PD缺乏特異性[3]；功能MRI有助于診斷PD，但均存在序列復(fù)雜、耗時(shí)長(zhǎng)等局限性，故尚未廣泛應(yīng)用于臨床[3]。紋理分析是一種新興的圖像后處理技術(shù)，其利用數(shù)學(xué)方法對(duì)圖像像素灰度值的相互關(guān)系、變化規(guī)律及其分布模式進(jìn)行定量研究，挖掘肉眼無(wú)法識(shí)別的圖像潛在信息，并能夠反映感興趣區(qū)的病理改變[4]。研究表明，常規(guī) MR紋理分析可用于診斷中樞神經(jīng)系統(tǒng)變性疾病，如PD、阿爾茨海默病等[5-6]。自回歸模型是一種基于鄰域灰度差矩陣的有效紋理分析方法，可用于病灶良惡性及來(lái)源的鑒別診斷[7-9]。然而，自回歸模型紋理分析技術(shù)在PD中的應(yīng)用鮮有報(bào)道。本研究通過(guò)分析PD患者T2 FLAIR圖像中尾狀核頭處自回歸模型特征參數(shù)值的改變，探討基于常規(guī)T2 FLAIR序列自回歸模型紋理分析對(duì)PD的診斷價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 回顧性分析2016年3月－2018年5月錦州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院住院及門(mén)診治療的 28例PD患者，其中男11例，女17例；年齡43～81歲，平均（69.1±8.7）歲；病程4～6年。納入標(biāo)準(zhǔn)：①符合中華醫(yī)學(xué)會(huì)神經(jīng)病學(xué)分會(huì)運(yùn)動(dòng)障礙及帕金森病學(xué)組制訂的PD診斷標(biāo)準(zhǔn)，且Hoehn-Yahr分級(jí)為2.5～3級(jí)[2]；②治療前進(jìn)行包括T2 FLAIR序列在內(nèi)的常規(guī)MRI檢查；③無(wú)影響圖像紋理分析的偽影。排除標(biāo)準(zhǔn)：①阿爾茨海默病或其他癡呆癥；②患有心臟、肺或胃腸疾病以及肝或腎功能不全等；③活動(dòng)性惡性腫瘤；④MRI禁忌證、酒精或藥物成癮以及妊娠者。同時(shí)納入28例健康體檢者作為對(duì)照組，其中男12例，女16例；年齡51～85歲，平均（71.5±5.4）歲。排除標(biāo)準(zhǔn)與 PD 組相同。所有對(duì)照組研究對(duì)象均于錦州醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院進(jìn)行包括T2 FLAIR序列在內(nèi)的常規(guī)MRI檢查，且圖像無(wú)明顯影響紋理分析的偽影。

1.2 儀器與方法 采用GE Signa HDe 1.5T超導(dǎo)MR掃描儀，標(biāo)準(zhǔn)頭顱線圈。掃描序列：平掃軸位 T1 FLAIR、T2WI、T2 FLAIR、擴(kuò)散加權(quán)成像（DWI）。T1 FLAIR 序列掃描參數(shù)：TI 800～900 ms，TR 2000～2500 ms，TE 20～25 ms；T2WI序列掃描參數(shù)：TR 4000～4500 ms，TE 100～110 ms；T2 FLAIR 序列掃描參數(shù)：TI 2000～2100 ms，TR 8000～8600 ms，TE 150～170 ms，視野240 mm×240 mm，層厚6 mm，層間距2 mm，矩陣256×256；DWI（SE-EPI序列）：TR 4500～5500 ms，TE 70～80 ms，視野 240 mm×240 mm，層厚6 mm，層間距2 mm，矩陣160×160。

1.3 圖像分析

1.3.1 圖像選擇 在后處理工作站上將所有圖像以“*.BMP”格式導(dǎo)出。在中樞神經(jīng)系統(tǒng)紋理分析的應(yīng)用中T2 FLAIR序列蘊(yùn)含更多信息[10]；故本研究在軸位T2 FLAIR序列上提取紋理特征。分別由2名具有4年及7年影像診斷經(jīng)驗(yàn)的主治醫(yī)師評(píng)價(jià)圖像，并確定用于分析的層面，意見(jiàn)有分歧時(shí)通過(guò)協(xié)商達(dá)成一致。為更全面地提取紋理特征，選擇每例研究對(duì)象顯示尾狀核頭面積最大的1個(gè)層面用于分析。

1.3.2 感興趣區(qū)（ROI）的選擇與紋理分析 采用MaZda 4.7軟件（Technical University of Lodz，Institute of Electronics，http://www.eletel.p.lodz.pl/mazda/）進(jìn)行圖像紋理分析[11]。為減少圖像對(duì)比度及亮度的影響，特征提取前對(duì)所有圖像進(jìn)行灰度標(biāo)準(zhǔn)化處理，控制其灰度值在（μ-3δ，μ+3δ），其中μ和δ分別表示灰度值的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差。由同一名醫(yī)師在T2 FLAIR序列左、右兩側(cè)尾狀核處手動(dòng)分別勾畫(huà)兩類(lèi)ROI（圖1），保存為*.ROI文件；然后在左、右兩側(cè)尾狀核頭處勾畫(huà)同一類(lèi)ROI作為該患者的尾狀核頭處整體ROI，保存為*.ROI文件。通過(guò)MaZda軟件分別導(dǎo)入上述*.ROI文件，提取自回歸模型紋理特征參數(shù)值，包括Teta1、Teta2、Teta3、Teta4和Sigma，見(jiàn)圖2。

圖1 使用 MaZda軟件在尾狀核頭處選取 ROI。在左、右兩側(cè)尾狀核頭處勾畫(huà)兩類(lèi)ROI（A）；左、右兩側(cè)尾狀核頭處勾畫(huà)一類(lèi)ROI作為整體（B）

圖2 自回歸模型特征參數(shù)。注：中心像素 S有 4個(gè)鄰域像素，計(jì)算其分別對(duì)應(yīng)的 4個(gè)模型向量參數(shù)值 Teta1、Teta2、Teta3、Teta4，結(jié)果用最小均方誤差和表示

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 使用 SPSS 20.0軟件。采用Kolmogorov-Smirnov法進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。符合正態(tài)分布的計(jì)量資料組間比較成組資料t檢驗(yàn)；不符合正態(tài)分布的計(jì)量資料采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)。P＜0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。繪制各紋理特征參數(shù)的受試者工作特征（ROC）曲線，計(jì)算曲線下面積（AUC），根據(jù)約登指數(shù)得出預(yù)測(cè)診斷PD的最佳閾值以及靈敏度和特異度，AUC比較采用Z檢驗(yàn)。

2 結(jié)果

2.1 尾狀核頭自回歸模型特征參數(shù)值比較 兩組內(nèi)左、右尾狀核頭處的特征參數(shù)差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＞0.05），見(jiàn)表1。故可將左、右兩側(cè)尾狀核頭處的ROI作為整體代表該受檢者尾狀核頭處的ROI。

表1 左、右兩側(cè)尾狀核頭自回歸模型特征參數(shù)值比較

2.2 各組自回歸模型特征參數(shù)值比較 兩組間自回歸模型各特征參數(shù)值比較顯示，僅Teta4、Teta3 2項(xiàng)特征參數(shù)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P＜0.05），見(jiàn)表2。

表2 PD組和對(duì)照組常規(guī)MRI圖像自回歸模型特征參數(shù)值比較

2.3 自回歸模型特征參數(shù)的診斷效能 Teta4的AUC 為 0.74（95%CI0.62～0.87，P＜0.05），根據(jù)約登指數(shù)得出采用自回歸模型特征參數(shù)Teta4診斷PD的最佳閾值為 0.35，敏感度和特異度分別為 85.71%和53.75%；Teta3的AUC為0.68（95%CI0.54～0.82，P＜0.05），根據(jù)約登指數(shù)得出采用自回歸模型特征參數(shù)Teta3診斷PD的最佳閾值為0.20，敏感度和特異度分別為60.71%和75.00%。Teta4與Teta3的AUC值差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Z=0.65，P＞0.05），故Teta4與Teta3的診斷效能相近，見(jiàn)圖3。

3 討論

圖3 自回歸模型參數(shù)Teta4、Teta3診斷PD的ROC曲線

近年來(lái)，隨著人工智能、影像組學(xué)的發(fā)展，紋理分析作為影像組學(xué)技術(shù)成為醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。紋理分析利用數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)方法分析圖像中像素的灰度分布特征，從而在醫(yī)學(xué)圖像中提取部分人眼無(wú)法識(shí)別的紋理特征，最后將提取的紋理特征定量描述，其優(yōu)點(diǎn)在于不受影像醫(yī)師的主觀因素及專(zhuān)業(yè)水平的影響，在中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病、腫瘤鑒別診斷中具有一定的價(jià)值[12-13]。

T2 FLAIR序列作為神經(jīng)內(nèi)科的常用檢查，臨床應(yīng)用相當(dāng)廣泛；但常規(guī)MRI檢查診斷PD缺乏特異性[3]。本研究提取了常規(guī)MRI圖像的自回歸模型紋理特征，首先分別比較PD組與對(duì)照組內(nèi)左、右兩側(cè)尾狀核頭的T2 FLAIR圖像的自回歸模型特征參數(shù)值，結(jié)果顯示兩組左、右兩側(cè)尾狀核頭處的自回歸模型紋理特征參數(shù)值差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。然后通過(guò)比較兩組尾狀核頭處T2 FLAIR圖像的自回歸模型特征參數(shù)，顯示Teta4與Teta3差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。自回歸模型是重要的圖像紋理特征，描述了相鄰像素組間灰度值的關(guān)系。假定圖像像素之間存在局部交互的前提下，中心像素灰度值是相鄰像素灰度值的加權(quán)和[14]。特征參數(shù)Teta1、Teta2、Teta3、Teta4和Sigma反映了中心像素與周?chē)袼鼗叶戎档年P(guān)系。Sigma是驅(qū)動(dòng)噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差，代表高斯和離群過(guò)程的混合[9]。它是通過(guò)相鄰像素組之間的關(guān)系描述圖像紋理特征的一種方法。自回歸模型建立了這些像素組間的權(quán)重集合，因此反映了圖像中的紋理特征信息[4]。PD患者腦內(nèi)存在廣泛的病理生理學(xué)改變，主要是黑質(zhì)致密部多巴胺（dopamine，DA）能神經(jīng)元進(jìn)行性變性缺失，進(jìn)而導(dǎo)致黑質(zhì)-紋狀體 DA通路中多巴胺含量減少，最終造成黑質(zhì)和紋狀體（尾狀核和豆?fàn)詈耍┌l(fā)生一系列神經(jīng)病理學(xué)改變[1]。既往研究表明，PD患者尾狀核頭處存在明顯的鐵沉積[15-16]；并且能引起該處MR R2*值的改變[16]。Garzón 等[17]研究發(fā)現(xiàn)，T2 FLAIR 信號(hào)與 R2*值之間存在顯著相關(guān)性。因此，推測(cè)本研究中紋理特征參數(shù)Teta4與Teta3發(fā)生改變可能與PD患者尾狀核頭處的鐵沉積有關(guān)，其具體機(jī)制有待進(jìn)一步深入研究。

本研究顯示，應(yīng)用自回歸模型紋理特征分析方法，特征參數(shù)Teta4與Teta3差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步對(duì)特征參數(shù)的診斷效能進(jìn)行研究，結(jié)果顯示，Teta4診斷 PD的 AUC為0.74，敏感度為85.71%，特異度為53.75%；Teta3診斷PD的AUC為0.68，敏感度為60.71%，特異度為75.00%。兩者AUC比較差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。Siki?等[5]探討了 PD 患者T2WI的各腦區(qū)紋理特征變化，發(fā)現(xiàn)PD患者與對(duì)照組尾狀核頭區(qū)域的灰度共生矩陣紋理特征參數(shù)存在差異，且與PD的嚴(yán)重程度相關(guān)；但該研究未探討紋理分析方法對(duì)PD的診斷效能，且僅提取了灰度共生矩陣紋理特征。而本研究發(fā)現(xiàn)自回歸模型紋理分析對(duì)PD的診斷效能較高，為紋理分析、影像組學(xué)在PD的診斷、進(jìn)展評(píng)價(jià)等相關(guān)領(lǐng)域及未來(lái)建立關(guān)于PD的影像組學(xué)模型提供了信息；而其他關(guān)于紋理分析技術(shù)在PD中的應(yīng)用鮮有報(bào)道。Prasad等[18]運(yùn)用三維神經(jīng)黑色素敏感的MRI方法分別測(cè)量了對(duì)照組和PD組黑質(zhì)的信號(hào)強(qiáng)度對(duì)比率，并分析發(fā)現(xiàn)其診斷PD的AUC為0.73，盡管準(zhǔn)確率與本研究相近，但該掃描序列比較耗時(shí)且技術(shù)要求高。本研究使用臨床廣泛應(yīng)用的常規(guī) MRI掃描圖像，應(yīng)用后處理方法進(jìn)行圖像分析，不增加掃描時(shí)間。孫亞瓊[19]應(yīng)用MR擴(kuò)散峰度成像得出診斷PD的AUC為0.69，同樣存在掃描序列復(fù)雜而難以廣泛應(yīng)用的問(wèn)題。

本研究存在一定的局限性：①本研究為單中心回顧性研究，樣本量較少，可能存在偏倚，有待前瞻性大樣本研究進(jìn)一步分析；②本研究?jī)H評(píng)估了單個(gè)層面尾狀核頭的紋理信息，使用2D-ROI可能會(huì)丟失一部分紋理特征信息，今后可探討3D紋理特征提取的應(yīng)用價(jià)值。

總之，PD患者和對(duì)照組T2 FLAIR圖像尾狀核頭處存在紋理差異，紋理特征分析可以量化圖像中肉眼無(wú)法識(shí)別的潛在信息，能夠?yàn)镻D的診斷提供可靠的客觀依據(jù)。