馬俊麗，段立娜，張 薇，戈 銳，王志軍

(1.寧夏醫(yī)科大學(xué)研究生院，寧夏 銀川 750004；2.寧夏醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院腫瘤醫(yī)院放射科，寧夏 銀川 750000)

甲狀腺癌發(fā)病率增加是目前全球普遍存在的現(xiàn)象，每年增加約4.5%[1]，已成為發(fā)病增長速度最快的惡性腫瘤之一，位居女性第1位[2]。早期定性定位診斷，對甲狀腺結(jié)節(jié)治療及預(yù)后具有極為重要的意義。本研究回顧性分析經(jīng)術(shù)后病理證實(shí)的74個甲狀腺惡性結(jié)節(jié)和66個良性結(jié)節(jié)，以CT平掃和增強(qiáng)圖像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，觀察直方圖特征，分析其對鑒別診斷甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集2017年10月—2018年12月于寧夏醫(yī)科大學(xué)總醫(yī)院腫瘤醫(yī)院經(jīng)手術(shù)后病理證實(shí)的132例甲狀腺結(jié)節(jié)患者，共140個結(jié)節(jié)。惡性組67例共74個結(jié)節(jié)，男9例，女58例，年齡16～64歲，平均(44.8±11.8)歲；包括甲狀腺乳頭狀癌71個(71/74，95.95%)，髓樣癌2個(2/74，2.70%)，低分化腺癌合并乳頭狀癌1個(1/74，1.35%)。良性組65例共66個結(jié)節(jié)，男16例，女49例，年齡25～76歲，平均(49.4±11.8)歲；其中結(jié)節(jié)性甲狀腺腫36個(36/66，54.55%)，濾泡性腺瘤29個(29/66，43.94%)，嗜酸性細(xì)胞腺瘤1個(1/66，1.52%)。入組標(biāo)準(zhǔn)：①甲狀腺結(jié)節(jié)患者，CT檢查前未行甲狀腺細(xì)針穿刺細(xì)胞學(xué)檢查，且無甲狀腺手術(shù)史；②術(shù)前均接受CT平掃和增強(qiáng)檢查，影像學(xué)資料完整；③圖像無明顯偽影，病灶顯示清晰。

1.2 檢查方法 采用GE Light Speed 16排螺旋CT機(jī)。囑患者仰臥，充分仰伸頭部，檢查過程中禁止吞咽或移動；掃描范圍自口咽至胸骨上緣水平。參數(shù)：球管電壓120 kV，管電流200 mA，掃描層距5 mm，層厚 5 mm。平掃后使用高壓注射器按照2.5 ml/s流率經(jīng)肘靜脈團(tuán)注，注射對比劑(碘克沙醇注射液，320 mgI/m1)80～100 ml，在25～30 s內(nèi)注射完畢并立即行增強(qiáng)掃描。

1.3 圖像處理及分析 選用術(shù)前CT圖像進(jìn)行分析。從PACS工作站導(dǎo)出.BMP格式圖像，確保所有圖像保持窗寬、窗位一致。采用Mazda(Version4.6)軟件。由2名醫(yī)學(xué)影像學(xué)醫(yī)師勾畫全部ROI。先于病灶邊界最清晰的時相、病灶最大層面勾畫ROI，再將其復(fù)制粘貼于其他時相圖像，使其包含全部病灶，不避開囊變、鈣化等(圖1)，各時相ROI保持一致，軟件自動生成ROI的灰度直方圖，并計(jì)算獲得均值(mean)、方差(variance)、偏度(skewness)、峰度(kurtosis)及第1、10、50、90、99百分位數(shù)。提取紋理特征前，對所有圖像均在μ±3s之間進(jìn)行灰階水平標(biāo)準(zhǔn)化，其中μ為ROI內(nèi)灰度的平均值，s為標(biāo)準(zhǔn)差。

圖1 病灶ROI勾畫示意圖 箭示病灶ROI

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 17.0統(tǒng)計(jì)分析軟件進(jìn)行分析。符合正態(tài)分布的計(jì)量資料用±s表示，組間比較采用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；不符合者以中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示，組間比較采用Wilcoxon檢驗(yàn)。采用Medcalc軟件建立ROC曲線，以確定區(qū)分甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的最佳臨界值。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)直方圖參數(shù)比較 直方圖各參數(shù)值見表1、2。CT平掃惡性結(jié)節(jié)均值及第10、50、90百分位數(shù)高于良性結(jié)節(jié)(P均<0.05)；增強(qiáng)后惡性結(jié)節(jié)均值及第1、10、50、90百分位數(shù)高于良性結(jié)節(jié)(P均<0.05)，良性結(jié)節(jié)方差高于惡性結(jié)節(jié)(P<0.05)。兩者偏度、峰度、第99百分位數(shù)在CT平掃和增強(qiáng)中差異均無顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。

2.2 直方圖參數(shù)對甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的鑒別診斷效能評價 建立ROC曲線并計(jì)算AUC，通過ROC曲線分析差異有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的灰度直方圖參數(shù)對鑒別診斷甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的效能(表3、4)。在CT平掃和增強(qiáng)直方圖的參數(shù)中，第10百分位數(shù)AUC最高,為0.68,鑒別甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的敏感度和特異度分別為74.32%和62.12%。

表1 甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)CT平掃直方圖參數(shù)比較

注：*：不符合正態(tài)分布，為Z值，余參數(shù)符合正態(tài)分布，為t值

表2 甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)CT增強(qiáng)直方圖參數(shù)比較

注：*：不符合正態(tài)分布，為Z值，余參數(shù)符合正態(tài)分布，為t值

表3 CT平掃直方圖參數(shù)鑒別甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的ROC分析結(jié)果

表4 CT增強(qiáng)直方圖參數(shù)鑒別甲狀腺良、惡性結(jié)節(jié)的ROC分析結(jié)果

3 討論

結(jié)節(jié)性甲狀腺腫和甲狀腺乳頭狀癌分別為最常見的甲狀腺良惡性病灶。臨床對甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的治療方法有很大差異，鑒別診斷對選擇甲狀腺結(jié)節(jié)治療方案及預(yù)后具有極為重要的意義。

甲狀腺組織含碘豐富，與周圍組織形成鮮明對比。CT能較好地顯示甲狀腺內(nèi)結(jié)構(gòu)變化及周圍鄰近組織侵犯、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移等征象，且對鈣化敏感，廣泛用于甲狀腺術(shù)前定位及定性檢查。甲狀腺良性結(jié)節(jié)多為規(guī)則類圓形、圓形或甲狀腺塑形，CT表現(xiàn)主要為邊界清晰的低密度影，增強(qiáng)掃描有不同程度強(qiáng)化；惡性結(jié)節(jié)CT常表現(xiàn)為邊界不清、形態(tài)不規(guī)則的不均勻低密度影，與周邊組織分界模糊，增強(qiáng)后病灶縮小或邊緣模糊?；趥鹘y(tǒng)CT圖像中甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)表現(xiàn)有所重疊，僅從形態(tài)學(xué)的角度進(jìn)行鑒別存在一定困難和局限性。

直方圖是紋理分析中的重要圖像分析技術(shù)，通過數(shù)學(xué)方法評價圖像ROI內(nèi)灰度值分布特征及變化規(guī)律，提取病灶內(nèi)肉眼無法察覺的病灶特征，從而量化分析腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性，并反映病變的生物學(xué)行為[3-5]。目前直方圖分析已廣泛用于腫瘤診斷、鑒別診斷、分級分期及療效評估，并具有良好的可靠性和重復(fù)性[6]，如鑒別腎上腺腺瘤和嗜鉻細(xì)胞瘤[7]、預(yù)測胰腺神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤分級和侵襲性[8]、預(yù)測膠質(zhì)母細(xì)胞瘤患者生存率[9]以及評價結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移新輔助治療后療效等[10]，近年來其在診斷甲狀腺結(jié)節(jié)及預(yù)測惡性病變生物學(xué)行為方面的應(yīng)用價值得到廣泛認(rèn)可。NAM等[6]觀察超聲直方圖分析鑒別甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的有效性，結(jié)果顯示灰度直方圖分析是鑒別甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的可行手段。SCHOB等[11]分析15例濾泡細(xì)胞源性甲狀腺癌的MRI，評估患者淋巴結(jié)狀況、周圍組織浸潤程度以及Ki-67和p53表達(dá)，發(fā)現(xiàn)ADC直方圖參數(shù)與組織病理學(xué)參數(shù)顯著相關(guān)，認(rèn)為全域ADC直方圖分析可提供甲狀腺癌的有價值腫瘤生物學(xué)的信息。

本研究分析甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)CT平掃和增強(qiáng)直方圖的均值、方差、偏度、峰度及百分位數(shù)等9個參數(shù)，比較其差異，結(jié)果顯示惡性結(jié)節(jié)CT平掃均值及第10、50、90百分位數(shù)高于良性結(jié)節(jié)(P均<0.05)，其CT增強(qiáng)均值及第1、10、50、90百分位數(shù)亦高于良性(P均<0.05)，而良性結(jié)節(jié)方差高于惡性結(jié)節(jié)(P<0.05)。直方圖參數(shù)中，均值表示ROI內(nèi)像素的平均值，是對全部數(shù)據(jù)的整合分析，穩(wěn)定性較好；方差可反映平均值的變化及分散程度[12-13]。結(jié)節(jié)性甲狀腺腫是最常見的甲狀腺良性結(jié)節(jié)，是甲狀腺濾泡上皮增生、濾泡肥大，隨后濾泡萎縮、大量類膠質(zhì)潴留，纖維組織增生，從而包繞增生或萎縮的濾泡形成大小不等的結(jié)節(jié)[14]，細(xì)胞密度較低，細(xì)胞外間隙大，故其灰度值均值較小。甲狀腺癌細(xì)胞密度高、細(xì)胞外間隙小[15]，故灰度值均值較大。CT平掃和增強(qiáng)直方圖參數(shù)中，甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的第1、10、50、90百分位數(shù)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,在一定程度上反映了甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)灰度值的分布。

吳宇強(qiáng)等[16]采用CT紋理特征分析鑒別甲狀腺良、惡性結(jié)節(jié)時排除了囊變壞死、鈣化成分較多的病灶，但上述這些區(qū)域包含病變固有的紋理信息，主觀加以排除或避開將損失病變的部分信息。本研究勾畫病灶最大層面時，不避開壞死囊變、鈣化等區(qū)域。王敏紅等[17]關(guān)于MR紋理分析鑒別腦膠質(zhì)母細(xì)胞瘤和單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤的研究結(jié)果也提示，壞死、出血、囊變等是腫瘤異質(zhì)性特征的一部分，排除之會遺漏重要信息。

本研究的主要局限性：①為回顧性研究，存在樣本選擇偏倚；②僅分析瘤體最大層面的直方圖，未對整個瘤體進(jìn)行分析。既往研究[18]提示，單層面勾畫ROI獲取的腫瘤直方圖特征并不能完全反映腫瘤細(xì)胞的空間變化及腫瘤異質(zhì)性，今后將進(jìn)一步探討三維特征的鑒別價值。

綜上所述，CT直方圖分析對于鑒別甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)有一定價值，有助于提高準(zhǔn)確性，可作為鑒別甲狀腺良惡性結(jié)節(jié)的重要輔助手段。