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        CT增強(qiáng)圖像紋理分析鑒別腮腺腫瘤良惡性的價(jià)值

        2021-09-19 06:19:40丁俊陳基明邵穎
        關(guān)鍵詞:一致性特征分析

        丁俊,陳基明,邵穎

        (皖南醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院,安徽 蕪湖 241000)

        0 引言

        唾液腺腫瘤發(fā)病率極低,其中以腮腺腫瘤多見,約80%[1]?,F(xiàn)階段腮腺腫瘤治療仍然以手術(shù)切除為主,良性腫瘤或低度惡性腫瘤通常采取腮腺淺或全葉切除術(shù),而高度惡性腫瘤則采取根治術(shù),故準(zhǔn)確區(qū)分良惡性對(duì)于確定手術(shù)方案有一定價(jià)值。目前術(shù)前檢查主要包括影像學(xué)檢查及穿刺活檢。常規(guī)影像學(xué)檢查主要通過觀察病灶的大小、形態(tài)、邊界、血供、區(qū)域淋巴結(jié)等征象,但是某些低級(jí)別惡性腫瘤惡性征象并不明顯,容易誤診[2]。細(xì)針抽吸細(xì)胞學(xué)(Fine-needle aspiration cytology,F(xiàn)NAC)常因樣本量不足,結(jié)果不完全可靠[3]。故我們需要術(shù)前發(fā)掘一種新方法來鑒別腮腺腫瘤的良惡性。紋理分析是目前研究熱門,紋理特征可以提供足夠的定量信息[4],與腫瘤病理及患者預(yù)后關(guān)系密切[5]。本文旨在探討CT增強(qiáng)圖像紋理分析的方法鑒別腫瘤腮腺良惡性的可行性。

        1 資料與方法

        1.1 一般資料

        回顧性分析皖南醫(yī)學(xué)院弋磯山醫(yī)院2015年01月至2021年02月間經(jīng)術(shù)后病理確診為腮腺腫瘤的60例患者的完整資料,良性腫瘤組30例,其中,男19例,女11例;年齡22~75歲,平均(54.60±12.64)歲;惡性腫瘤組30例,其中男21例,女9例;年齡13~88歲,平均(63.10±12.76)歲。納入標(biāo)準(zhǔn):(1)術(shù)前兩周內(nèi)均行CT增強(qiáng)檢查,圖像完整、無偽影;(2)CT橫斷面上病灶最大徑不小于2.0 cm。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)患者近期行放化療治療;(2)患者肝、腎功能不全;(3)患者存在碘過敏史。

        1.2 方法

        采用西門子雙源64排CT掃描儀,仰臥位,軸位掃描,掃描范圍為外耳孔-下頜區(qū)。掃描參數(shù):管電壓140kV,管電流133 mAs,層厚5 mm,層間距5 mm。經(jīng)肘前靜脈注入碘海醇,劑量為1.0-1.5mL/kg,并注入21 mL0.9%氯化鈉溶液,30 s后行3 mm薄層動(dòng)脈期掃描。

        1.3 提取、篩選紋理特征

        將每位患者的動(dòng)脈期軸位圖像(DICOM格式)依次導(dǎo)入ITK-SNAP軟件,由2名放射科醫(yī)師(分別具有5年、10年以上工作經(jīng)驗(yàn))沿病灶邊緣手動(dòng)勾畫ROI,并轉(zhuǎn)入AK軟件提取紋理特征。采用組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intraclass correlation coefficient,ICC)評(píng)價(jià)2名醫(yī)師特征提取的一致性,保留ICC>0.80的特征,最后借助LASSO回歸進(jìn)行降維、篩選出最佳特征。

        1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

        采用SPSS 18.0軟件和R軟件(版本3.5.2)。采用ICC評(píng)價(jià)提取紋理特征的一致性,ICC>0.80為一致性較好。利用Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)對(duì)計(jì)量資料進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn),采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn),篩選出腮腺腫瘤良惡性組間存在統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的紋理特征,借助LASSO回歸進(jìn)行降維、篩選出最佳特征,使用ROC曲線下面積AUC評(píng)價(jià)各特征參數(shù)的診斷準(zhǔn)確性。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1 2名醫(yī)師提取紋理特征的一致性檢驗(yàn)

        2名醫(yī)師提取紋理特征的ICC為0.837~0.918,一致性較好,選取10年以上工作經(jīng)驗(yàn)醫(yī)師提取的特征進(jìn)行下一步分析。

        2.2 紋理特征提取及分析

        從CT增強(qiáng)動(dòng)脈期圖像上共提取了1326個(gè)紋理特征,借助LASSO回歸降維后,得到8個(gè)最佳特征。經(jīng)ROC曲線分析,wavelet-HLH_glcm_JointEntropy參數(shù)鑒別腮腺腫瘤良惡性的診斷效能最高,AUC為0.806,見表1。

        表1 腮腺腫瘤良惡性鑒別最佳紋理特征參數(shù)對(duì)比

        2.3 特征參數(shù)鑒別腮腺腫瘤良惡性的診斷效能

        圖1 特征參數(shù)鑒別腮腺腫瘤良惡性的ROC曲線

        3 討論

        腮腺腫瘤占涎腺腫瘤80%,其中腮腺良、惡性腫瘤所占比例又分別為80%、20%。現(xiàn)今腮腺腫瘤治療仍然以手術(shù)切除為主,良惡性腫瘤術(shù)式區(qū)別很大,且腮腺組織內(nèi)面神經(jīng)的復(fù)雜走行以及術(shù)后面癱的風(fēng)險(xiǎn)使腮腺手術(shù)充滿挑戰(zhàn)性。故準(zhǔn)確區(qū)分良惡性對(duì)于確定手術(shù)方案有一定價(jià)值。

        當(dāng)前腮腺腫瘤術(shù)前檢查主要包括影像學(xué)檢查(超聲、CT及MRI)及穿刺活檢。超聲在腮腺腫瘤診斷中應(yīng)用最廣泛,但它提供臨床的定量信息很少[6]。CT檢查主要集中對(duì)腮腺病變的形態(tài)特征的分析,但結(jié)果各說紛紜,尚未建立完整診斷策略。MRI檢查可用性有限,主要由于檢查成本偏高、時(shí)間偏長(zhǎng)。有研究報(bào)道,擴(kuò)散加權(quán)成像(diffusion-weighted imaging,DWI)及其衍生的表觀擴(kuò)散系數(shù)(apparent diffusion coeffificient,ADC)可以提供較高的診斷準(zhǔn)確性來鑒別腮腺腫瘤,但不同腫瘤之間的ADC值存在一定的重疊[7]。FNAC一種通常用于術(shù)前診斷的微創(chuàng)檢查手段,然而,由于獲取的活檢樣本有限,可能會(huì)低估腫瘤的異質(zhì)性。紋理分析是新興的一種圖像后處理技術(shù),可以量化醫(yī)學(xué)圖像上病灶的異質(zhì)性[8-9]。目前紋理分析主要應(yīng)用于消化道、呼吸道腫瘤治療效果和預(yù)后評(píng)估[10],對(duì)于腮腺腫瘤良惡性的鑒別診斷價(jià)值的研究還很少[11-12]。

        本研究中,筆者從腮腺腫瘤的CT增強(qiáng)動(dòng)脈期圖像中共篩選出8個(gè)最優(yōu)特征特征,這些參數(shù)可能與腫瘤的本身病理結(jié)構(gòu)差異、異質(zhì)性相關(guān)。經(jīng)ROC曲線分析,發(fā)現(xiàn)其中四個(gè)參數(shù)(lbp3Dm1_glrlm_ShortRunEmphasis、waveletLHH_glcm_Id、original_shape_MeshVolume、wavelet-HLH_glcm_Joint Entropy)AUC值>0.70,其 中wavelet-HLH_glcm_Joint Entropy參數(shù)鑒別腮腺腫瘤良惡性的診斷效能最高,AUC為0.806。以上結(jié)果均提示,基于CT增強(qiáng)圖像的紋理分析對(duì)鑒別腮腺腫瘤良惡性有較高的臨床應(yīng)用價(jià)值。

        本研究的不足:(1)樣本量相對(duì)較小。盡管我們發(fā)現(xiàn)某些紋理特征參數(shù)與腮腺腫瘤良惡性的鑒別診斷有一定相關(guān)性,但仍需后續(xù)在大樣本中去進(jìn)一步驗(yàn)證。(2)由于本研究為回顧性研究,難免存在一定選擇偏倚。(3)ROI勾畫受個(gè)人主觀影響較大。

        綜上所述,基于CT增強(qiáng)圖像的紋理分析方法對(duì)于術(shù)前鑒別腮腺腫瘤良惡性是可行的。

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