田序偉， 馬愛琳， 蔣劉江， 迪麗阿熱姆·艾海提， 楊澤宏， 沈君

高原肺水腫 (high altitude pulmonary edema，HAPE) 是指從平原快速進入高原(海拔>3000米)后，由于缺氧環(huán)境導致肺動脈壓突然升高、肺血容量增加、毛細血管內液體滲出至肺間質及肺泡而引起的特發(fā)性疾病，是一種可危及生命的非心源性肺水腫[1]。急性心源性肺水腫(acute cardiac pulmonary edema，ACPE)是指肺毛細血管與組織之間的液體平衡交換發(fā)生障礙，導致肺組織間隙液體增多[2]。兩種疾病的機制和治療方案不同,影像表現(xiàn)近似,依靠肉眼分析很難鑒別。紋理分析是一種新的圖像分析方法，已應用于肺部疾病診斷或預后評估，并取得良好效果[3-5]。目前尚無紋理分析應用于高原肺水腫與心源性肺水腫鑒別診斷的研究報道。本研究旨在探討CT紋理分析在鑒別診斷HAPE與ACPE中的臨床應用價值。

材料與方法

1.病例資料

搜集2016年12月-2018年12月在喀什地區(qū)第一人民醫(yī)院行CT掃描，并經臨床確診的高原肺水腫和心源性肺水腫患者；其中高原肺水腫患者18例，男11例，女7例，年齡(42.0±12.5)歲；心源性肺水腫患者20例，男8例，女12例，年齡(52.0±16.61)歲。病例排除標準：①有肺部占位；②有慢性肺部病變如結核空洞形成、肺間質纖維化等間質病變；③急性感染性肺部炎癥；④有肺部大面積鈣化或異物；⑤圖像質量不佳者。

2.檢查方法

CT檢查采用Siemens Emotion 16層CT機，掃描范圍由肺尖至雙側腎上腺水平。掃描參數(shù)：管電壓120 kV，管電流120～280 mA，準直24×0.6 mm，旋轉時間1 s/r，螺距因子1，掃描層厚5 mm，矩陣512×512。

3.圖像分析

由2位具有8年以上工作經驗的放射科醫(yī)師獨立閱片，意見不一致時經協(xié)商達成一致意見。采用肺窗觀察圖像(窗寬：1600 HU，窗位：-600 HU)，選擇左、右肺野肺組織分別測量，運用Omni-Kinetics軟件進行紋理分析，沿肺組織邊緣輪廓手動勾畫ROI，勾畫所有肺組織，不包括大血管、肋骨、縱膈及膈??；采用基于灰度直方圖、灰度共生矩陣法、灰度游程矩陣等提取兩者的紋理特征[6]，獲得全肺組織的紋理特征值，取中值。

4.統(tǒng)計學分析

采用SPSS 20.0統(tǒng)計分析軟件進行統(tǒng)計學分析；計量資料以中值數(shù)表示。計量資料的組間比較采用Mann-Whitney U檢驗。對于有統(tǒng)計學差異的紋理參數(shù)，利用受試者操作特性(receiver operating characteristic，ROC)曲線來確定各紋理參數(shù)對于鑒別高原肺水腫與心源性肺水腫的診斷效能。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

結 果

1.紋理參數(shù)差異

對高原肺水腫(圖1)和急性心源性肺水腫(圖2)的CT圖像利用Omni Kinetics (GE healthcare)軟件生成紋理參數(shù)70個，其中一階參數(shù)12個，直方圖參數(shù)11個，形態(tài)學度量參數(shù)9個，灰度共生矩陣參數(shù)22個，游程長矩陣16個。統(tǒng)計學分析結果顯示，21個紋理參數(shù)在高原肺水腫與急性心源性肺水腫中差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)，其中高原肺水腫的6個紋理參數(shù)(標注#)中值高于心源性肺水腫，而其余15個紋理參數(shù)中值明顯低于心源性肺水腫(表1)。

表1 高原肺水腫與心源性肺水腫的胸部CT圖像紋理參數(shù)差異

注：#代表高原肺水腫的相關參數(shù)中值高于心源性肺水腫。

2.ROC曲線分析

圖1 高原肺水腫患者。a)雙肺呈“蝶翼”狀肺水腫表現(xiàn)；b)右肺勾畫ROI范圍；c)左肺勾畫ROI范圍。圖2 心源性肺水腫患者。a)雙肺呈大片狀模糊影，其內呈“蝶翼”狀肺水腫表現(xiàn)；b)右肺勾畫ROI范圍；c)左肺勾畫ROI范圍。

ROC曲線分析結果顯示， CT圖像參數(shù)中，以灰度共生矩陣參數(shù)集群突出閾值為118617500鑒別診斷高原肺水腫與心源性肺水腫的曲線下面積(area under curve，AUC)最大，診斷能力最佳(AUC=0.994，圖3)，診斷敏感度及特異度分別為100.0%、94.4%；而參數(shù)逆差距閾值為0.08的診斷能力次之(AUC=0.989)，診斷敏感度及特異度分別為94.40%、100.0%(表2)。

表2 相關CT圖像紋理參數(shù)的鑒別診斷效能

注：#代表診斷能力最佳的參數(shù)；*代表診斷能力次之的參數(shù)。

討 論

影像組學是利用數(shù)學算法提取影像圖像灰階分布、像素、空間特征信息，反映感興趣區(qū)的異質性和細微差異，并對影像數(shù)據(jù)深度挖掘進行定量分析，用來揭示疾病的組織結構和生理特性[7-9]。目前，紋理分析已應用于多種疾病的診斷、鑒別、療效分析、預后評估，其價值已得到多項研究證實[10-14]。

HAPE在高海拔區(qū)域的發(fā)病率約為0.01%，是由缺氧性肺血管收縮引起導致肺動脈壓、肺毛細血管壓、蛋白質濃度及富含紅細胞水腫液量的增高,加速非心源性肺水腫[15]。ACPE是由于左心功能障礙引起肺毛細血管與組織之間的液體平衡交換發(fā)生障礙，導致肺組織間隙液體增多引起[16]。兩種疾病的臨床表現(xiàn)和發(fā)生機制不同,治療方案也不一樣[17]，但是兩者均可危及患者生命。兩者CT均表現(xiàn)為間質性肺水腫和肺泡性肺水腫的特征，一般表現(xiàn)為磨玻璃影和/或氣腔實變、“蝶翼征”等。HAPE以肺泡性肺水腫多見，起病較急，而ACPE以間質性肺水腫常見，急性ACPE多表現(xiàn)為肺泡性肺水腫，并且兩者一般都是同時出現(xiàn)，單純從肉眼進行觀察很難鑒別。另外HAPE發(fā)病區(qū)域為高原地區(qū)，醫(yī)療環(huán)境有限，需要一種快速、簡便、標準的診斷手段。

隨著醫(yī)學影像技術的飛躍發(fā)展，影像組學的出現(xiàn)讓我們從肉眼影像特征判別，到利用精確的數(shù)字化定量參數(shù)進行診斷，明顯提高了診斷準確率，同時還可以減輕醫(yī)生工作負擔；影像組學利用復雜的模式進行特征的量化，基本特征有形態(tài)特征、強度特征和紋理特征[18]。Li等[19]和Huynh等[20]通過對肺癌患者CT影像特征的提取來預測復發(fā)、轉移情況，最終證實影像組學特征模型對肺癌患者的診斷與復發(fā)評估具有重要意義。肺CT紋理分析基于定量分析的優(yōu)勢，已被證實在肺部結節(jié)和占位性病變中具有重要價值。如Ma等[21]從肺結節(jié)CT圖像中提取紋理特征，用于肺結節(jié)常規(guī)篩查和肺癌診斷是有效的；另有文獻也證實包括熵和一致性等紋理參數(shù)，可以反映病灶的惡性程度[22]。關于肺水腫這種彌漫性病變的影像組學研究較少，尚沒有被明確證實的特征性紋理參數(shù)。

圖3 相關影像組學特征參數(shù)鑒別診斷ACPE與HAPE的ROC曲線。a) 均根值、峰度、能量、逆差距、最大尺寸、灰度不均勻等6個影像組學特征參數(shù)，HAPE高于ACPE; b) 中位強度、平均值、標準偏差等15個影像組學特征參數(shù)，ACPE高于HAPE。

本研究結果表明，通過涵蓋肺組織全境，得到的CT圖像紋理參數(shù)特征中有21個在高原肺水腫與急性心源性肺水腫中差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)，其中高原肺水腫的6個紋理參數(shù)高于心源性肺水腫，而其余15個紋理參數(shù)低于心源性肺水腫。因為肺組織具有良好的天然對比度，這也使得大范圍勾畫區(qū)帶來的影響因素相對減少，是相對較為可靠的鑒別診斷參數(shù)。ROC曲線分析結果顯示， 在CT圖像紋理參數(shù)中，以灰度共生矩陣紋理參數(shù)集群突出的診斷能力最佳(AUC=0.994)，而參數(shù)逆差距診斷能力次之(AUC=0.989)?；叶裙采仃囀窍袼鼐嚯x和角度的矩陣函數(shù)，它通過計算圖像中一定距離和一定方向的兩點灰度之間的相關性，來反映圖像在方向、間隔、變化幅度及快慢上的綜合信息。筆者發(fā)現(xiàn)不同的重建算法和不同的灰度級別下得到的紋理特征經過軼和檢驗，最終選出了差異性紋理特征，表明兩者具有較好的區(qū)分度，可以解釋兩者在圖像中的差異性。另外本研究結果顯示診斷效能最高的兩個紋理參數(shù)的診斷敏感度及特異度都達到較高水平，分別為100.0%、94.4%(集群突出)和94.40%、100.0%(逆差距)，表明灰度共生矩陣中兩個參數(shù)與HAPE、ACPE兩種疾病CT圖像差異存在相關性，意味著這些參數(shù)可以用來鑒別兩種疾病。

本研究的局限性：①樣本量較少，因為高原肺水腫與急性心源性肺水腫的發(fā)病地域與因素比較特殊，病例搜集困難。在今后的研究中需進一步擴大樣本量；②本研究CT圖像3D ROI的勾畫采用二維手動勾畫，存在一定差異性；后期將嘗試運用自動或半自動勾畫ROI。

綜上所述，基于CT圖像紋理分析對鑒別高原肺水腫與心源性肺水腫具有重要價值，可為后期進行大數(shù)據(jù)影像組學分析在診斷高原肺水腫和預測其與基因標本關系的研究中提供重要參考。