唐聰聰,陳艾琪,曹勝男,李 偉,李 想,杜小萌,馬宜傳

肺癌是高發(fā)病率和高死亡率的惡性腫瘤,非小細(xì)胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)約占所有肺癌的85%,5年生存率約為15%[1-3]。NSCLC病理分級(jí)可分為Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ級(jí)[4-5],依據(jù)NSCLC的分化程度、異型性、核分裂象的多少,將Ⅰ、Ⅱ級(jí)歸為低級(jí)別組,Ⅲ級(jí)歸為高級(jí)別組。以往肺癌的篩查方法多種多樣,包括支氣管鏡、穿刺活檢、術(shù)前確診等。這些方法具有一定損害性且復(fù)雜繁瑣,且在術(shù)前進(jìn)行腫瘤穿刺可能會(huì)導(dǎo)致出血、感染以及腫瘤細(xì)胞向周?chē)ド⒌目赡?。同時(shí)這些技術(shù)是有限的,它們需要活檢或侵入性手術(shù)來(lái)提取和分析腫瘤組織的一小部分,缺乏對(duì)腫瘤完整性的表述[6]。目前,影像組學(xué)具有鑒別病理分級(jí)的能力,定量分析這些參數(shù)可以為病理分級(jí)提供一種高效、無(wú)創(chuàng)的方法[7]。常用的影像檢查方式包括X線(xiàn)平片、CT等。X線(xiàn)平片常用于肺癌的篩查,由于X線(xiàn)密度分辨率較低,易造成肺小結(jié)節(jié)的誤診或漏診。對(duì)于肺部可疑病變,會(huì)進(jìn)一步采用CT檢查,CT檢查密度分辨率較高,清楚顯示病灶的位置、大小、邊緣及密度等直接征象,但對(duì)于病理分級(jí)的診斷能力尚不足,且檢查費(fèi)用較高,輻射性較強(qiáng)。與上述檢查方式相比,256排Revolution CT掃描機(jī)可很大程度上減少病人受到的輻射劑量,提高肺小結(jié)節(jié)的檢出率,經(jīng)能譜CT的后處理,可實(shí)現(xiàn)多參數(shù)成像,在病理分級(jí)的判斷上具有更高的應(yīng)用價(jià)值。影像組學(xué)是一種新的研究方法,可高通量地獲取和分析大量描述腫瘤特征的影像特征,并在解析相關(guān)腫瘤的病理分級(jí)中發(fā)揮重要作用[8]。故本文對(duì)CT影像組學(xué)在NSCLC病理分級(jí)中的應(yīng)用價(jià)值進(jìn)行研究,現(xiàn)作報(bào)道。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集蚌埠醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院2018年6月至2021年1月67例經(jīng)病理證實(shí)為NSCLC且病理分級(jí)明確的病人臨床資料,納入標(biāo)準(zhǔn):(1)入院前未接受任何治療;(2)接受能譜CT平掃(管電壓為70 kVp及120 kVp);(3)病灶的實(shí)性部分較大且足夠測(cè)量;(4)經(jīng)病理活檢已確定病理分級(jí)。排除標(biāo)準(zhǔn):(1)所獲得的影像圖像質(zhì)量差或存在運(yùn)動(dòng)偽影、病人影像資料不全;(2)NSCLC伴有阻塞性肺部炎癥及肺結(jié)核;(3)病灶中有較大的囊變壞死、空洞干擾實(shí)性部分的測(cè)量。67例病人中低級(jí)別組(病理分級(jí)Ⅰ、Ⅱ級(jí))共46例,Ⅰ級(jí) 7例,Ⅱ級(jí) 39例,男29例,女17例,年齡47～82歲,平均(64.92±8.74)歲;高級(jí)別組(病例分級(jí)Ⅲ級(jí))21例,男13例,女8例,年齡42～76歲,平均(63.79±7.99)歲。2組在年齡和性別方面均具有可比性。

1.2 方法

1.2.1 影像學(xué)檢查 采用美國(guó)通用電器(GE)公司生產(chǎn)的 256排Revolution CT對(duì)所有病人進(jìn)行胸部平掃,掃描前確認(rèn)病人有無(wú)相應(yīng)的檢查禁忌證,同時(shí)對(duì)病人進(jìn)行常規(guī)的呼吸訓(xùn)練。檢查時(shí)病人需仰臥,雙臂上舉,自胸廓上口到足側(cè)進(jìn)行掃描,使肺部病灶完全被掃描到。

能譜CT掃描條件為:管電壓瞬時(shí)切換70 kVp、120 kVp,管電流最大限值為630 mA,自動(dòng)毫安技術(shù)以0.5 ms瞬時(shí)切換,層厚及層距均為5 mm,準(zhǔn)直寬度為0.625×64,螺距為0.984,窗寬400 Hu,窗位40 Hu。應(yīng)用能譜CT的成像模式,將掃描獲得的單能量圖像行0.625 mm薄層重建,并傳至ADW4.7工作站,所有病人的CT圖像以DICOM格式從工作站導(dǎo)出。

1.2.2 圖像處理及數(shù)據(jù)采集 由2名具有3年以上工作經(jīng)歷的放射科醫(yī)生從PACS上篩選圖像,意見(jiàn)不一致時(shí)由第三名高年資主任醫(yī)師決定。將經(jīng)過(guò)后處理技術(shù)后獲得的層厚和層距都為0.625 ms的影像圖像上傳至達(dá)爾文智能科研平臺(tái)上(http://122.115.38.132:7043/manage/project-manage),由2名高年資放射科醫(yī)生進(jìn)行雙盲法手動(dòng)進(jìn)行感興趣區(qū)(ROI)的勾畫(huà),進(jìn)行勾畫(huà)時(shí)要注意避開(kāi)明顯的血管支氣管影、壞死、鈣化、空洞及肺不張等,盡量選取圖像中ROI的最大層面進(jìn)行勾畫(huà),勾畫(huà)時(shí)盡量包括腫瘤的邊界(見(jiàn)圖1)。通過(guò)達(dá)爾文智能科研平臺(tái)(http://122.115.38.132:7043/manage/project-manage)共提取1 878個(gè)影像組學(xué)特征,通過(guò)最大最小值歸一化將每一維度特征曲線(xiàn)拉伸到指定的區(qū)間內(nèi)用于對(duì)原始的特征向量進(jìn)行拉伸、標(biāo)準(zhǔn)化或者歸一化操作。以支持向量機(jī)構(gòu)建影像組學(xué)模型,繪制ROC曲線(xiàn)評(píng)估模型診斷效果,P<0.05認(rèn)為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用t檢驗(yàn)和χ2檢驗(yàn),通過(guò)繪制受試者操作特征曲線(xiàn)(ROC),計(jì)算曲線(xiàn)下面積(AUC),評(píng)價(jià)影像組學(xué)特征在NSCLC病理分級(jí)中的應(yīng)用價(jià)值。

2 結(jié)果

將67例病人按照5∶1的比例隨機(jī)分為訓(xùn)練組56例,驗(yàn)證組11例,通過(guò)達(dá)爾文智能科研平臺(tái)在CT圖像上共提取1 878個(gè)影像組學(xué)特征,經(jīng)過(guò)第一次降維獲得1 871個(gè)特征維度,通過(guò)最大值歸一化、最優(yōu)特征篩選(百分比)及支持向量機(jī)對(duì)特征進(jìn)行篩選,該組影像組學(xué)模型提取出的特征標(biāo)簽見(jiàn)圖2。聯(lián)合模型篩選出20個(gè)影像組學(xué)特征,以支持向量機(jī)構(gòu)建影像組學(xué)模型,繪制ROC曲線(xiàn)評(píng)估模型診斷效果(見(jiàn)圖3、表1)。對(duì)建立的影像組學(xué)特征進(jìn)行分析,結(jié)果顯示訓(xùn)練組CT影像組學(xué)模型在NSCLC病理分級(jí)間的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01)。同時(shí)采用5折交叉實(shí)驗(yàn)評(píng)估預(yù)測(cè)模型和實(shí)際的理論頻數(shù)分布是否相符,結(jié)果見(jiàn)圖4。

表1 CT影像組學(xué)模型對(duì)NSCLC病理分級(jí)的診斷效果

3 討論

肺癌是最常見(jiàn)的惡性腫瘤之一,在我國(guó)發(fā)病率及死亡率呈逐年上升趨勢(shì),并居各類(lèi)惡性腫瘤首位[9-10]。NSCLC的組織學(xué)分級(jí)可表現(xiàn)其惡性程度[11-12],一般來(lái)說(shuō)NSCLC依其分化程度、異型性、核分裂象多少等作為主要的分級(jí)依據(jù),多項(xiàng)研究[13-15]證明腫瘤的分化程度越差,其惡性程度越高,生物學(xué)侵襲行為和治療抵抗力就越強(qiáng),更易發(fā)生壞死及淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移,病人的預(yù)后及生存率就越低。因此早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療對(duì)提高NSCLC病人生存率至關(guān)重要。病理活檢常是確定NSCLC病理分級(jí)的金標(biāo)準(zhǔn),但由于侵入性的檢測(cè)方法,不僅費(fèi)用昂貴,取樣的偏差且有創(chuàng),給病人增加身體負(fù)擔(dān),因此,術(shù)前影像學(xué)手段確定病理分級(jí),將更有利于臨床醫(yī)生作出適合病人個(gè)體情況的治療方式。作為非侵入性、精準(zhǔn)的檢查方法,影像組學(xué)通過(guò)轉(zhuǎn)換圖像中灰度亮度值獲取病變組織的異質(zhì)信息,定量分析腫瘤的影像特征,多種影像特征相結(jié)合,可以更好地用于NSCLC病理分級(jí)的預(yù)測(cè),以往研究[16-18]表明,影像組學(xué)不僅可以反映腫瘤分化程度間差異,且具有診斷價(jià)值和成為診斷工具的潛力。

本研究模型選取67例NSCLC病人,通過(guò)達(dá)爾文智能科研平臺(tái)對(duì)能譜CT平掃圖像進(jìn)行感興趣區(qū)勾畫(huà)、影像組學(xué)特征提取、篩選及建模,并通過(guò)SVM對(duì)特征的重要性進(jìn)行評(píng)估,以支持向量機(jī)構(gòu)建影像組學(xué)模型,并繪制ROC曲線(xiàn)對(duì)訓(xùn)練組及測(cè)試組的預(yù)測(cè)效能進(jìn)行驗(yàn)證,證實(shí)CT影像組學(xué)可以有效的預(yù)測(cè)NSCLC高級(jí)別組與低級(jí)別組之間的差異。本研究模型共納入20個(gè)影像組學(xué)特征對(duì)NSCLC病理分級(jí)狀態(tài)進(jìn)行預(yù)測(cè),所提取的組學(xué)特征中,峰度特征與模型的相關(guān)性最高,峰度作為一階特征(First order),主要描述灰度分布的平緩程度,峰度越大,代表分布越陡峭;本次研究發(fā)現(xiàn)NSCLC不同病理分級(jí)之間的差異較顯著,這與尹娣等[19]的研究結(jié)果較一致。根據(jù)文獻(xiàn)[20-21]報(bào)道NSCLC的侵襲性與病灶灰度峰值在直方圖中的位置有關(guān),這也與本研究結(jié)果相符。在訓(xùn)練組及測(cè)試組中AUC值分別為0.851(0.68～1.00)和0.833(0.28～1.00);訓(xùn)練組中預(yù)測(cè)病理分級(jí)狀態(tài)的特異度及敏感性分別為92.31%、70.59%,測(cè)試組中預(yù)測(cè)病理分級(jí)狀態(tài)的特異度及敏感性分別為85.20%、71.35%,本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)基于CT影像組學(xué)在非小細(xì)胞肺癌病理分級(jí)中具有較好的預(yù)測(cè)價(jià)值。有研究[22]基于常規(guī)CT影像組學(xué)模型得到的訓(xùn)練組及測(cè)試組AUC值為0.84、0.83,敏感性為59.6%、75.0%,本研究與之相比結(jié)果較優(yōu),這可能與所建立的模型采用能譜CT平掃圖像有關(guān),能譜CT在疾病的評(píng)估上提供了多方面的信息,實(shí)現(xiàn)多參數(shù)成像,包括單能量及混合能量圖像、物質(zhì)定量分析和有效原子系數(shù)等,較常規(guī)CT可獲得更多的信息,其影像組學(xué)數(shù)據(jù)避免受到X線(xiàn)硬化偽影的影響,可獲得更佳的預(yù)測(cè)效能。

本研究仍有以下局限性:在CT平掃上有時(shí)病灶邊界與周?chē)尾垦装Y分界不清,導(dǎo)致勾畫(huà)ROI主觀性較大;搜集的病例數(shù)有限,后續(xù)研究需要更大樣本量進(jìn)行完善影像特征與其他相關(guān)臨床特征的關(guān)系。

綜上所述,CT影像組學(xué)突破了傳統(tǒng)影像只能提供基本影像特征的局限性,在NSCLC病理分級(jí)上的鑒別具有較高的準(zhǔn)確性及特異性,可為腫瘤病人臨床治療及預(yù)后提供新思路。