鄧明，王良，李亮，胡道予，馮朝燕，蔡杰，閔祥德

華中科技大學(xué)同濟(jì)醫(yī)學(xué)院附屬同濟(jì)醫(yī)院放射科，武漢 430030

醫(yī)學(xué)影像統(tǒng)計(jì)方法是對(duì)影像資料進(jìn)行統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)、資料收集及整理，同時(shí)對(duì)其統(tǒng)計(jì)描述和解釋的方法。作為高影響因子(impact factor，IF)期刊文章的必要組成部分，統(tǒng)計(jì)學(xué)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，同時(shí)所含的部分影像統(tǒng)計(jì)方法在臨床其他學(xué)科中也占有重要地位；目前，已有相關(guān)綜述概括總結(jié)了國(guó)外期刊文章常用的影像學(xué)統(tǒng)計(jì)方法，針對(duì)國(guó)內(nèi)影像醫(yī)師追求發(fā)表高IF文章的形勢(shì)，筆者著重分析美國(guó)Radiology、American Journal of Roentgenology (AJR)與國(guó)內(nèi)核心期刊放射學(xué)實(shí)踐、磁共振成像等常使用的資料分析方法，并對(duì)其在影像學(xué)中應(yīng)用的統(tǒng)計(jì)設(shè)計(jì)和資料分析方面進(jìn)行歸納總結(jié)，同時(shí)也為高質(zhì)量文章的寫作提供科學(xué)的依據(jù)和參考。

1 統(tǒng)計(jì)分析在影像學(xué)中的應(yīng)用概況

近年來隨著影像技術(shù)的發(fā)展，能譜CT和MR功能成像(functional magnetic resonance imaging，fMRI)技術(shù)在臨床科研中優(yōu)勢(shì)明顯。盡管傳統(tǒng)影像技術(shù)如CT、MRI平掃在影像診斷中一直起著支持作用，但在準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析和精確的統(tǒng)計(jì)結(jié)果評(píng)價(jià)體系中仍顯不足[1]。目前，分子影像診斷也得到迅速發(fā)展，影像醫(yī)學(xué)模式也發(fā)生巨大轉(zhuǎn)變，影像診斷已從單純的形態(tài)解剖轉(zhuǎn)向與功能代謝相結(jié)合發(fā)展[2]，即多參數(shù)MR成像(multi-parametric MRI，Mp-MRI)如：動(dòng)態(tài)增強(qiáng)[3]MR掃描(dynamic contrast enhanced MR imaging，DCE-MRI)，擴(kuò)散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging，DWI)，擴(kuò)散張量成像(diffusion tensor imaging, DTI)、MR波譜成像(magnetic resonance spectroscopy，MRS)， 與此同時(shí)也產(chǎn)生大量的臨床數(shù)據(jù)，如fast-ADC、slow-AD C、standard-ADC、FA值[4]、波譜比率以及多層螺旋CT掃描數(shù)據(jù)分析[5]等。針對(duì)影像學(xué)這一特征，影像數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)方法的應(yīng)用有效地指導(dǎo)研究者系統(tǒng) 地進(jìn)行設(shè)計(jì)課題、完整記錄和規(guī)范地整理實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)以及科學(xué)地統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)。實(shí)踐證明，科學(xué)的影像學(xué)數(shù)據(jù)分析方法及合適選擇統(tǒng)計(jì)方法不僅解決實(shí)際工作中的問題，同時(shí)也是國(guó)外高IF期刊文章最基本的要求，這一基本要求也激發(fā)了國(guó)內(nèi)研究者對(duì)影像統(tǒng)計(jì)學(xué)的學(xué)習(xí)熱情。

2 影像資料分析的基本思路

目前，很多研究人員對(duì)影像資料分析方法的學(xué)習(xí)和理解存在一定困難，尤其初學(xué)者對(duì)繁雜的概念、復(fù)雜的計(jì)算公式、數(shù)據(jù)資料性質(zhì)判斷以及如何選擇合適統(tǒng)計(jì)學(xué)方法等問題難以深刻理解。針對(duì)這些問題，王良等[1]建議采用以下模式：判斷資料類型、根據(jù)研究目的選擇分析方法、其他適宜方法。

2.1 根據(jù)資料類型初步確定方法

臨床研究中產(chǎn)生的各種不同原始資料，而不同數(shù)據(jù)資料類型采用的統(tǒng)計(jì)分析方法也不同。定量資料常用的方法有t檢驗(yàn)、方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn)、線性相關(guān)與回歸分析等。定性資料可用的方法有χ2檢驗(yàn)、對(duì)數(shù)線性模型、logistic回歸等，影像醫(yī)師可根據(jù)不同需要選用不同統(tǒng)計(jì)方法。值得一提的是有些資料類型確定后，統(tǒng)計(jì)方法的選用對(duì)其有序性有相應(yīng)要求；而多種方法聯(lián)合應(yīng)用或者使用部分少見的分析方法時(shí)還需要在選定統(tǒng)計(jì)方法后，利用統(tǒng)計(jì)軟件(如SAS、SPSS)對(duì)應(yīng)的不同命令進(jìn)行初步分析試驗(yàn)。

2.2 根據(jù)研究目的選擇方法

2.2.1 差異性研究

差異性分析是指評(píng)價(jià)比較組間均數(shù)、頻數(shù)、比率等的差異。根據(jù)研究需要可選用的方法有χ2檢驗(yàn)、t檢驗(yàn)、方差分析、非參數(shù)檢驗(yàn)等。

臨床上研究?jī)山M、多組樣本比率或構(gòu)成比之間的差別關(guān)系時(shí)最常用χ2檢驗(yàn)，也是針對(duì)計(jì)數(shù)資料進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)的一種常用的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，而對(duì)兩組定量資料分析常用t檢驗(yàn)和秩和檢驗(yàn)，多組資料分析則常用方差分析；Fisher精確概率法主要適用于總體樣本頻數(shù)小于40或四格表中最小格子T值<1。雖然Fisher精確檢驗(yàn)不屬于χ2檢驗(yàn)，但仍可以作為有效的補(bǔ)充，而也有人認(rèn)為在統(tǒng)計(jì)軟件普遍易得的當(dāng)下，F(xiàn)isher精確概率法也同樣適用于大樣本四格表的資料。如彭澤華等[6]在探討冠狀竇-左心房肌連接的雙源CT冠狀動(dòng)脈成像(DSCTCA)形態(tài)特征時(shí)針對(duì)冠狀竇-左心房肌連接的類型在兩組類別變量采用聯(lián)表的χ2檢驗(yàn)，結(jié)果差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2=0.115，P=0.944)。Teefey等[7]在研究超聲表現(xiàn)及白細(xì)胞計(jì)數(shù)預(yù)測(cè)急性膽囊炎壞疽變化關(guān)系時(shí)使用Fisher精確分析。

t檢驗(yàn)適用于兩組定量資料分析且資料滿足方差齊性和正態(tài)性兩個(gè)基本條件；同樣t檢驗(yàn)適用于完全隨機(jī)設(shè)計(jì)的單因素兩水平的資料，在選用t檢驗(yàn)時(shí)應(yīng)注意對(duì)資料進(jìn)行相應(yīng)的變量變換，若資料不能滿足基本條件則選用適合分析偏態(tài)分布的非參數(shù)檢驗(yàn)(如：秩和檢驗(yàn))進(jìn)行分析。如Wang等[8]在研究不同侵襲性的前列腺癌組織和正常前列腺組織以及外周帶前列腺癌Gleason評(píng)分與腫瘤信號(hào)對(duì)比時(shí)采用t檢驗(yàn)。Kung等[9]在研究化膿性髖關(guān)節(jié)炎的臨床和放射學(xué)預(yù)測(cè)指標(biāo)時(shí)也使用t檢驗(yàn)分析。

秩和檢驗(yàn)包括基本秩和檢驗(yàn)(Wilcoxon等級(jí)檢驗(yàn)、Mann-Whitney U-檢驗(yàn))和高級(jí)秩和檢驗(yàn)(Kruskal-Wallis、Friedman tests、Kolmogorov-Smirnov擬合檢驗(yàn))。當(dāng)研究資料為兩方差齊且呈正態(tài)分布的總體，而總體分布類型未知或者不滿足參數(shù)檢驗(yàn)的條件時(shí)，采用t檢驗(yàn)對(duì)樣本進(jìn)行比較；但若無需比較總體參數(shù)只比較總體位置的分布是否相同且總體資料分布類型未知時(shí)需要采用非參數(shù)的Wilcoxon秩和檢驗(yàn)進(jìn)行比較。針對(duì)兩組或多組樣本的定性資料使用秩和檢驗(yàn)比較時(shí)，需要混合兩樣本數(shù)據(jù)、編秩(從小到大)、計(jì)量T值、查表或計(jì)算求得P值。如Saindane等[10]在對(duì)“空蝶鞍”的臨床意義判定因素研究中針對(duì)顱內(nèi)壓增高和偶然發(fā)現(xiàn)空蝶鞍患者兩組資料對(duì)比時(shí)采用Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。Filippi等[11]在研究DTI測(cè)量?jī)和┬蜕窠?jīng)纖維瘤病胼胝體派生指標(biāo)時(shí)運(yùn)用Wilcoxon秩和檢驗(yàn)。

事實(shí)上在影像資料分析中經(jīng)常見到多重組間比較的情況，方差分析(analysis of variance,ANOVA)就是用來推斷兩個(gè)或者多個(gè)總體之間是否有差別的檢驗(yàn)，又稱F檢驗(yàn)。多重組間比較不能單純選用兩樣本均數(shù)比較的t檢驗(yàn)，但是可以根據(jù)資料類型選用ANOVA檢驗(yàn)。若來自兩個(gè)隨機(jī)樣本資料呈正態(tài)分布且方差齊性同的定量資料，應(yīng)采用兩因素(處理、配伍)方差分析(two-wayANOVA)或配對(duì)t檢驗(yàn)。通過F檢驗(yàn)可以比較可能由某因素所至的變異或隨機(jī)誤差，同時(shí)可了解該因素對(duì)測(cè)定結(jié)果有無影響。當(dāng)不滿足方差分析和t檢驗(yàn)條件時(shí)，可對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換或采用隨機(jī)區(qū)組設(shè)計(jì)資料的Friedman M檢驗(yàn)。Obdeijn等[12]在研究乳腺術(shù)前MRI能減少術(shù)中切緣和乳腺保守術(shù)后再次手術(shù)，使用ANOVA分析兩組資料，結(jié)果對(duì)照組(29.3%)相比術(shù)前MRI病例組(15.8%)有效減少切緣和再次手術(shù)(P<0.01)。

2.2.2 相關(guān)性分析

相關(guān)性分析是指對(duì)兩個(gè)或多個(gè)存在一定的聯(lián)系或者概率的變量元素進(jìn)行分析，從而衡量?jī)蓚€(gè)變量因素的相關(guān)密切程度。相關(guān)性分析不等同因果性，也不是簡(jiǎn)單的個(gè)性化相比，其涵蓋的范圍和領(lǐng)域較為廣泛。統(tǒng)計(jì)學(xué)意義中的相關(guān)性分析包含相關(guān)性系數(shù)的計(jì)算，其過程為：每個(gè)變量轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)單位后，乘積的平均數(shù)即為相關(guān)系數(shù)。相關(guān)性分析可以用直觀地用散點(diǎn)圖表示兩個(gè)或者多個(gè)變量的離散，當(dāng)其緊密地靠近于一條直線時(shí)，即變量間存在很強(qiáng)的相關(guān)性。相關(guān)分析常用的方法有Pearson相關(guān)性分析、Spearman等級(jí)相關(guān)分析和卡方檢驗(yàn)。

臨床中對(duì)兩個(gè)或者多個(gè)均為定量變量的資料，且變量均呈正態(tài)分布時(shí)可選用Pearson相關(guān)分析，但多數(shù)情況下Pearson相關(guān)分析適用于兩組資料的相關(guān)性分析。判斷兩變量之間線性關(guān)系的密切程度主要用Pearson積差相關(guān)系數(shù)，其范圍為－1～+1。若相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越接近1，即兩變量間相關(guān)性越密切；反之，相關(guān)系數(shù)的絕對(duì)值越接近0，其相關(guān)性越差。

實(shí)際上在高質(zhì)量期刊論文中使用Spearman等級(jí)相關(guān)分析的研究也很常見，其通過相關(guān)系數(shù)進(jìn)行變量間線性關(guān)系分析來判定兩個(gè)變量間相關(guān)性的密切程度。而密切程度的量化指標(biāo)則通過計(jì)算樣本相關(guān)系數(shù)r，根據(jù)實(shí)際計(jì)算r絕對(duì)值所屬范圍來推斷兩個(gè)來自總體變量的線性相關(guān)程度，從而推斷總體的相關(guān)性。根據(jù)實(shí)際分析需要，將相關(guān)關(guān)系密切程度分為6等：當(dāng)IrI=0時(shí)，說明兩變量完全不相關(guān)：當(dāng)0

2.2.3 影響性分析

由于事物之間的聯(lián)系是多種多樣的，而某一結(jié)局可能受到來自其他多個(gè)方面的影響，此時(shí)為分析某一結(jié)局發(fā)生的影響因素可采用的資料分析方法有線性回歸(一元或多元)、logistic回歸、Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型(生存分析)等。

在影像資料分析中一元線性回歸是將影像資料中一個(gè)最主要影響因素作為自變量來解釋因變量的變化。多元回歸定義為某一因變量的變化受多個(gè)重要因素的影響，而此時(shí)需要用兩個(gè)或多個(gè)影響因素作為自變量來解釋因變量的變化，且多個(gè)自變量與因變量之間是線性關(guān)系(多個(gè)因變量之間相互獨(dú)立)。實(shí)際研究中多元線性回歸模型在影像資料分析應(yīng)用較為廣泛。Langkammer等[15]在磁敏感系數(shù)繪圖在多發(fā)性硬化中應(yīng)用研究中使用多元線性分析，結(jié)果顯示各種影響因素中年齡是預(yù)測(cè)磁化率影響最強(qiáng)的因素。

Logistic回歸是研究二分類和多分類觀察結(jié)果與某些影響因素自己建關(guān)系的一種多變化分析方法，其經(jīng)常需要分析疾病與各影像指標(biāo)之間的定量關(guān)系，同時(shí)又需要排除一些混雜因素影響。Logistic回歸在統(tǒng)計(jì)學(xué)上屬于概率型非線性回歸，其分析思路與線性回歸大致相同，能有效解決過高或過低水平因素以及分析因素少而樣本量大等問題。相比多元線性回歸，Logistic回歸在處理分類反應(yīng)數(shù)據(jù)方面更為常用，且適用于結(jié)局為定性影像資料。如Lee等[16]研究高分辨率CT在發(fā)現(xiàn)小蜂窩樣特發(fā)性間質(zhì)肺炎纖維化的連續(xù)變化和預(yù)后應(yīng)用中使用logistic回歸分析，結(jié)果表明高分辨率CT在網(wǎng)狀和磨玻璃狀范圍內(nèi)評(píng)價(jià)普通肺炎與非特異性纖維化肺炎之間差別明顯(P<0.01)。

在臨床實(shí)際工作中常常需要分析生存時(shí)間與影像資料之間的關(guān)系，Kaplan-Meier法就是常用的一種分析方法，其又稱乘積極限法，對(duì)大小樣本資料分析均適用。實(shí)踐中習(xí)慣上以時(shí)間為橫軸、生存率為縱軸回執(zhí)的階梯狀圖稱為Kaplan-Meier生存曲線(survival curve)，也稱K-M曲線。Cox比例風(fēng)險(xiǎn)回歸模型是另一種生存分析方法，包括參數(shù)與半?yún)?shù)模型兩類，其主要是進(jìn)行多因素生存分析的一種方法，同時(shí)可分析眾多變量對(duì)生存時(shí)間和生存結(jié)局的影響。Saad等[17]在經(jīng)頸靜脈肝內(nèi)門體靜脈分流術(shù)在肝移植受者的技術(shù)分析和臨床評(píng)估研究中比較成功施行肝移植與非移植病人開展門體分流術(shù)(transjugular intrahepatic portosystemic shunt，TIPS)后的臨床療效評(píng)估，使用了Kaplan-Meier法，結(jié)果顯示6～12個(gè)月、12～24個(gè)月、24個(gè)月以上，移植成活率分別為43%、32%和22%。生存期大于1年的晚期肝臟疾病模型存活評(píng)分低于17分、等于17分或大于17分的存活率分別為54%和8%(P< 0.05)。

3 其他適用方法

3.1 ROC曲線

ROC(receiver operating characteristic)曲線是歐美影像學(xué)期刊中應(yīng)用較為常見的統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，國(guó)內(nèi)期刊應(yīng)用相對(duì)較少。ROC曲線根據(jù)一系列不同的分界值以真陽(yáng)性率(靈敏性)為縱坐標(biāo)，假陽(yáng)性率(特異性)為橫坐標(biāo)繪制的曲線。ROC曲線分析結(jié)合靈敏度(sensitivity)和特異度(specificity)廣泛應(yīng)用于醫(yī)學(xué)診斷，也應(yīng)用于影像診斷及人群篩查。ROC曲線根據(jù)曲線下面積(area under the ROC curve，AUC )的大小對(duì)診斷試驗(yàn)作定量分析。理論上，AUC值在0～1間。根據(jù)實(shí)際情況將診斷分為不符合診斷(AUC<0.5)、無診斷價(jià)值(AUC=0.5)、低準(zhǔn)確性(0.5

3.2 Kappa檢驗(yàn)

Kappa檢驗(yàn)主要用于評(píng)價(jià)不同資料間一致性程度，常用Kappa值評(píng)價(jià)一致程度。Kappa系數(shù)適用于兩項(xiàng)和多項(xiàng)無序分類變量資料。在影像學(xué)試驗(yàn)中常需要判斷多名醫(yī)師測(cè)量同一研究對(duì)象或者同一醫(yī)師多次測(cè)量同一對(duì)象的一致性，Kappa一致性檢驗(yàn)便是最佳選擇。Kappa檢驗(yàn)還可通過計(jì)算Kappa值對(duì)兩種非金標(biāo)準(zhǔn)的診斷方法進(jìn)行診斷結(jié)果一致性分析。一般而言，評(píng)價(jià)Kappa一致性需要計(jì)算Kappa系數(shù)，但在研究考察新的診斷試驗(yàn)方法是否優(yōu)于金標(biāo)準(zhǔn)，或者檢驗(yàn)是否與金標(biāo)準(zhǔn)一致時(shí)，還需要計(jì)算特異度、靈敏度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值和陰性預(yù)測(cè)值等指標(biāo)。目前公認(rèn)的Kappa系數(shù)分為六個(gè)區(qū)段即一致性極差(Kappa值<0)，一致性微弱(Kappa值0～0.2)，一致性弱(Kappa值0.21～0.40)，中度一致Kappa值(0.41～0.60)，高度一致(Kappa值0.61～0.80)，一致性極強(qiáng)(Kappa值0.81～1.00)。

3.3 Levene檢驗(yàn)

Levene方差齊性檢驗(yàn)也稱Levene檢驗(yàn)(Levene’s test)。其可使用數(shù)據(jù)與算術(shù)平均數(shù)的絕對(duì)差對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換，也可以使用數(shù)據(jù)與中位數(shù)和調(diào)整均數(shù)(trimmed mean)的絕對(duì)差，這就使得Levene檢驗(yàn)的用途更加廣泛。Levene檢驗(yàn)主要用于檢驗(yàn)兩個(gè)或兩個(gè)以上隨機(jī)樣本且屬相互獨(dú)立樣本間的方差齊性。Levene檢驗(yàn)對(duì)資料要求相對(duì)較低，普通影像分析資料既可以屬于正態(tài)分布的資料，也可以用于非正態(tài)分布的資料，而在多總體方差進(jìn)行齊性檢驗(yàn)時(shí)，分析的資料可不具有正態(tài)性。

綜上所述，影像學(xué)資料分析方法眾多，如何選擇合適恰當(dāng)?shù)姆椒ǖ贸鰷?zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)果始終是每個(gè)影像學(xué)研究人員所面臨的重要難題，而本文就資料分析入手結(jié)合實(shí)際應(yīng)用，雖然舉例分析不夠深入，但不失為有效的參考，而實(shí)際的影像學(xué)資料差異性較大，因此綜合理解和應(yīng)用相應(yīng)統(tǒng)計(jì)方法還需要讀者回歸原文。本文的目的僅期待指引讀者多方面分析影像資料。實(shí)踐中，影像資料在作全面的統(tǒng)計(jì)學(xué)處理時(shí)，一般統(tǒng)計(jì)軟件都會(huì)輸出各種結(jié)果，此時(shí)仍需從中選擇科研需要的部分，并作出“統(tǒng)計(jì)學(xué)結(jié)論”。同樣值得重視的是統(tǒng)計(jì)結(jié)果的輸出并非數(shù)據(jù)分析的完成，而統(tǒng)計(jì)學(xué)上得出的顯著性差異也只能作為適當(dāng)?shù)膮⒖?，最終還需要結(jié)合實(shí)際給出合理專業(yè)的結(jié)論。

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