張軍 張紅偉 葉永強(qiáng) 唐杰 劉小華

313000 湖州，中國(guó)人民解放軍第九八醫(yī)院放射科（張軍、葉永強(qiáng)、唐杰），腦外一科（張紅偉）；徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像科（劉小華）

隨著人們健康體檢意識(shí)的提高以及胸部多排螺旋CT普查的日益推廣，肺部小結(jié)節(jié)（直徑≤3cm）檢出率明顯提高，但由于病灶體積小、無典型臨床表現(xiàn)以及影像學(xué)特征缺乏特異性，使得臨床上定性診斷困難。臨床上對(duì)直徑＜3cm的結(jié)節(jié)常不建議進(jìn)行手術(shù)切除，但是小結(jié)節(jié)中為惡性腫瘤的概率卻高達(dá)60%[1]。由于肺癌預(yù)后較差，如何快速、準(zhǔn)確判斷肺小結(jié)節(jié)良、惡性是確定進(jìn)一步治療方案、改善預(yù)后的關(guān)鍵。臨床上常用的病灶強(qiáng)化特征和形態(tài)聯(lián)合分析對(duì)病灶的良惡性判別有一定的局限性[2]，CT紋理特征分析（computed tomography texture analysis，CTTA）通過量化分析圖像像素灰度值局部特征、像素灰度值變化規(guī)律及其分布模式，可反映感興趣區(qū)（ROI）內(nèi)組織的生理不均質(zhì)性，對(duì)身體多個(gè)部位的腫瘤具有鑒別價(jià)值[3]。CTTA不僅能夠?qū)D像參數(shù)進(jìn)行量化分析，而且能發(fā)現(xiàn)人們?nèi)庋鬯荒馨l(fā)現(xiàn)的圖像細(xì)節(jié)信息，從而使得臨床醫(yī)生能夠更加科學(xué)地認(rèn)識(shí)病灶與圖像紋理特征之間的關(guān)系，并且制訂衡量的參考標(biāo)準(zhǔn)[4]。CTTA技術(shù)的應(yīng)用大大降低了臨床和影像科醫(yī)生的受“同影異病”的差異[5]。本研究旨在初步探討CTTA在肺小結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷中的應(yīng)用價(jià)值，以期幫助影像科醫(yī)生提高診斷水平。

1 資料和方法

1.1 一般資料 回顧徐州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院2015年6月至2016年5月手術(shù)切除且行病理檢查證實(shí)的肺小結(jié)節(jié)患者53例，其中良性19例，男7例，女12例，年齡31～68（54.32±10.41）歲；惡性 34 例，男 17 例，女 17 例，年齡 36～83（60.38±10.77）歲；均有完整的臨床及術(shù)前CT檢查資料。34例惡性病變中腺癌29例，鱗癌3例，肺泡細(xì)胞癌1例，小細(xì)胞癌1例。納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）患者術(shù)前1個(gè)月內(nèi)胸部CT檢查提示肺內(nèi)單發(fā)結(jié)節(jié)；（2）結(jié)節(jié)內(nèi)未見磨玻璃樣成分；（3）結(jié)節(jié)最大直徑均≤3.0cm；（4）無肺不張、胸腔積液、肺內(nèi)活動(dòng)性炎癥影像學(xué)表現(xiàn)；（5）肺門、縱隔內(nèi)未見腫大淋巴結(jié)。排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）術(shù)前經(jīng)過化療、放療；（2）5年內(nèi)有肺內(nèi)或者肺外惡性腫瘤病史；（3）圖像存在偽影，影響病灶觀察的患者。良、惡性患者間性別、年齡比較差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05）。

1.2 檢查方法 采用美國(guó)GE l6排Light Speed螺旋CT機(jī)和德國(guó)西門子Somatom Emotion 16層螺旋CT機(jī)，患者取仰臥位，掃描范圍從肺尖至肺底。增強(qiáng)掃描應(yīng)用非離子型對(duì)比劑碘海醇350mg/ml，采用高壓注射器經(jīng)肘靜脈注射，劑量1.2ml/kg，流速平均2.5ml/s，注入對(duì)比劑35、70s后進(jìn)行雙期掃描。掃描條件：層厚/層間距5mm/5mm，120kV，150mAs，矩陣 512×512，重建 1.5mm層厚。所有圖像存儲(chǔ)于PACS系統(tǒng)。

1.3 圖像處理及分析 從PACS系統(tǒng)中調(diào)取合格的圖像，使用軟件FireVoxel對(duì)所有的圖像進(jìn)行紋理分析。測(cè)量時(shí)遵循盲法原則，并由有豐富經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師監(jiān)管，在軸位圖像的連續(xù)層面對(duì)腫瘤邊界進(jìn)行手動(dòng)勾畫、調(diào)整，并對(duì)腫瘤內(nèi)部均勻填充確保得到完整的腫瘤立體ROI，記錄數(shù)值。利用該軟件自動(dòng)計(jì)算出動(dòng)、靜脈期肺小結(jié)節(jié)內(nèi)部的5個(gè)CT紋理特征值相關(guān)數(shù)值（均值、熵值、偏度、峰度和不均勻度）。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理 采用R3.3.2統(tǒng)計(jì)軟件，正態(tài)分布的計(jì)量資料以表示，組間比較采用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)，非正態(tài)分布的計(jì)量資料以Q5（0Q25，Q75）表示，組間比較采用Wilcoxon秩和檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料組間比較采用χ2檢驗(yàn)；CTTA鑒別診斷能力采用ROC曲線分析，并用bootstrap法模擬1000次估算總體AUC及95%可信區(qū)間（CI），最佳截?cái)嘀蛋醇s登指數(shù)最大原則計(jì)算且求其靈敏度、特異度、陽性預(yù)測(cè)值和陰性預(yù)測(cè)值。P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 良、惡性患者肺小結(jié)節(jié)CTTA參數(shù)比較 動(dòng)脈期惡性結(jié)節(jié)的均值和熵值大于良性結(jié)節(jié)，偏度小于良性結(jié)節(jié)，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.05）。而動(dòng)脈期的峰度和不均勻度在良惡性小結(jié)節(jié)間差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P ＞0.05），見表 1。

表1 動(dòng)脈期良、惡性患者肺小結(jié)節(jié)5項(xiàng)紋理特征參數(shù)的水平比較

靜脈期惡性結(jié)節(jié)的均值和熵值大于良性結(jié)節(jié)，偏度小于良性結(jié)節(jié)，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.01）。而靜脈期的峰度和不均勻度在良惡性小結(jié)節(jié)間差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05），見表2。

表2 靜脈期良、惡性患者肺小結(jié)節(jié)5項(xiàng)紋理特征參數(shù)的水平比較

2.2 CTTA對(duì)肺小結(jié)節(jié)良惡性的診斷效能分析 良惡性肺小結(jié)節(jié)動(dòng)脈期熵值、均值和偏度的AUC差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.05）。而峰度和不均勻度差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05）。靜脈期熵值和偏度的AUC差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＜0.05）。而均值、峰度、不均勻度差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均P＞0.05）。動(dòng)脈、靜脈期良、惡性患者肺小結(jié)節(jié)5項(xiàng)紋理特征參數(shù)的診斷效能詳見表3、4，圖 1。

3 討論

肺內(nèi)小結(jié)節(jié)是多種良、惡性病變的共同表現(xiàn)，臨床上沒有特殊的癥狀，常在胸部X線或CT檢查時(shí)偶然發(fā)現(xiàn)。其中CT因其具有較高的密度和時(shí)間分辨能力，可通過對(duì)結(jié)節(jié)大小、邊緣、輪廓及其內(nèi)部結(jié)構(gòu)等形態(tài)學(xué)表現(xiàn)進(jìn)行定性診斷，但是仍有25%～39%的惡性結(jié)節(jié)易被誤診為良性，且臨床醫(yī)生的經(jīng)驗(yàn)水平不同也易導(dǎo)致誤診，故肺內(nèi)小結(jié)節(jié)的良惡性鑒別診斷一直是胸部影像學(xué)及臨床診斷研究的難題。目前常用低劑量CT、CT灌注以及血液腫瘤標(biāo)志物[6]等用于診斷肺內(nèi)良、惡性病變，但是其分析起來不但復(fù)雜且不夠直觀。而CTTA是一種不依賴于顏色或亮度而反映圖像中同質(zhì)現(xiàn)象的視覺特征，它是從圖像中計(jì)算出來的一個(gè)值，從而更好的對(duì)病灶的特征進(jìn)行量化及區(qū)分，具有簡(jiǎn)單、直觀且重復(fù)性高等特點(diǎn)[7]。

表3 動(dòng)脈期良、惡性患者肺小結(jié)節(jié)5項(xiàng)紋理特征參數(shù)的診斷效能分析

表4 靜脈期良、惡性患者肺小結(jié)節(jié)5項(xiàng)紋理特征參數(shù)的診斷效能分析

圖1 C TT A的R O C曲線及對(duì)肺小結(jié)節(jié)良惡性的診斷效能

本研究通過采用FireVoxel軟件提取肺小結(jié)節(jié)內(nèi)部動(dòng)脈、靜脈期的5個(gè)紋理特征值（均值、熵值、偏度、峰度和不均勻度值）來評(píng)價(jià)其在肺小結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷中的價(jià)值。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，均值、熵值和偏度在動(dòng)脈、靜脈期良惡性肺小結(jié)節(jié)間的差異明顯，而峰度和不均勻度在兩組間無明顯差異。這一定程度上表明我們可以通過對(duì)增強(qiáng)CTTA的均值、熵值和偏度對(duì)肺小結(jié)節(jié)的類型做出初步的定性診斷。

灰度均值是反映圖像灰度分布的程度，其越復(fù)雜，結(jié)節(jié)內(nèi)部越粗糙，異質(zhì)性越差，結(jié)節(jié)越趨向于惡性。本研究中發(fā)現(xiàn)惡性組均值要高于良性組[8]。熵值主要是度量圖像灰度分布的隨機(jī)性，其分布隨機(jī)性越高，其值越大，圖像的信息量也越大，代表圖像紋理的復(fù)雜程度，即復(fù)雜程度越大則熵值越大，如果無紋理則其熵值為0，滿紋理則其熵值最大[9]。本研究發(fā)現(xiàn)惡性結(jié)節(jié)其熵值要高于良性結(jié)節(jié)（P＜0.05），說明惡性結(jié)節(jié)其圖像信息較良性結(jié)節(jié)豐富。偏度是描述灰度直方圖非對(duì)稱分布及偏斜方向和程度的參數(shù)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)偏度值惡性顯著低于良性組[10]，這和相關(guān)研究結(jié)果一致[11]。而峰度和不均勻度是反映局部圖像的清晰度，即紋理清晰程度的指標(biāo)。本研究中良惡性結(jié)節(jié)的峰度和不均勻度差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，即反映出同一流程獲得的紋理清晰程度相同。

采用ROC曲線進(jìn)一步分析其鑒別診斷效能發(fā)現(xiàn)，動(dòng)脈期的熵值、均值和偏度在肺小結(jié)節(jié)鑒別診斷方面顯示出了一定價(jià)值，其 AUC 分別達(dá)到0.764（0.615～0.885）、0.710（0.562～0.840）和 0.669（0.515～0.818）。聯(lián)合進(jìn)行 ROC曲線分析后發(fā)現(xiàn)，其 AUC 為 0.833（0.708～0.928），當(dāng)截?cái)嘀禐?.824時(shí)，診斷的靈敏度為0.588，特異度為0.947，陽性預(yù)測(cè)值為0.952，陰性預(yù)測(cè)值為0.563。靜脈期熵值和偏度的AUC分別為0.684（0.526～0.834）和0.749（0.602～0.873），其聯(lián)合運(yùn)用診斷的 AUC 為 0.798（0.670～0.906），當(dāng)截?cái)嘀禐?.786時(shí)，診斷的靈敏度為0.606，特異度為0.947，陽性預(yù)測(cè)值為0.952，陰性預(yù)測(cè)值為0.581。這表明CT的熵值和偏度對(duì)肺小結(jié)節(jié)具有較好的鑒別診斷能力，且多個(gè)參數(shù)聯(lián)合應(yīng)用時(shí)，AUC、靈敏度和特異度都有較為明顯的提升。

由于本次研究的樣本量較小，為了增加研究結(jié)果的可靠性，采用了bootstrap法重復(fù)抽樣1000次對(duì)總體參數(shù)的AUC及95%CI進(jìn)行估算。本研究表明由胸部CT圖像得到的熵值、均值和偏度可以幫助鑒別肺小結(jié)節(jié)的良惡性，從而作為肺小結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷的重要輔助手段。