馬永青，王志璐，王帝，董婷宇，宋德領(lǐng)，丁新

1.河北北方學院附屬第一醫(yī)院醫(yī)學影像部，河北 張家口 075000；2.河北北方學院附屬第一醫(yī)院內(nèi)鏡中心，河北 張家口 075000；*通信作者 丁新 1689385729＠qq.com

近年全球結(jié)直腸癌（colorectal cancer，CRC）的發(fā)病率和死亡率均呈上升趨勢，目前我國CRC每年新發(fā)病例數(shù)和死亡病例數(shù)增長較多[1]。CRC早期一般無明顯臨床癥狀，中晚期可出現(xiàn)便血、腹痛等癥狀，與炎性腸病（inflammatory bowel disease，IBD）表現(xiàn)相同。內(nèi)鏡病理檢查可以準確鑒別CRC與IBD，但穿孔、出血等并發(fā)癥的發(fā)生率較高，且活動期IBD患者的檢查風險明顯增加[2]。目前CT用于診斷CRC日益廣泛，但CRC與IBD在CT掃描中均可表現(xiàn)為不對稱局部腸壁增厚征象，在一定程度上很難進行鑒別[3]。

CT紋理分析是影像組學分析領(lǐng)域發(fā)展的一部分，其在腫瘤臨床診療中可提供特征分析、預(yù)后判斷以及預(yù)測腫瘤治療反應(yīng)等重要信息，在預(yù)測CRC的病理特征、療效及預(yù)后方面應(yīng)用效果較好[4-5]。目前，CT紋理分析研究多集中于評估CRC的浸潤、轉(zhuǎn)移等方面，其鑒別CRC和IBD的研究較少。本研究擬對比CRC和IBD的平掃CT圖像紋理特征差異，為CT圖像中CRC與炎癥性結(jié)直腸壁局限性增厚的鑒別診斷提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究對象 回顧性納入2018年5月—2020年5月于河北北方學院附屬第一醫(yī)院診治的局限性結(jié)腸壁增厚患者103例，其中男58例，女45例，平均年齡（63.3±3.7）歲，根據(jù)病理結(jié)果分為CRC組63例和IBD組40例，兩組患者一般資料見表1。納入標準：①經(jīng)病理證實為IBD或CRC；②行CT掃描及電子腸鏡檢查；③均為局限性腸壁增厚。排除標準：①檢查前行手術(shù)、 放射治療或化學治療；②CT圖像存在偽影或不夠清晰，影響邊界判定；③其他可能影響圖像分析者。本研究通過本院醫(yī)學倫理委員會審核（審批號：W2021005），所有患者均簽署知情同意書。

1.2 檢查方法 患者取仰臥位，使用東芝64排AQullion螺旋CT行平掃，掃描范圍從膈肌層面至恥骨聯(lián)合。掃描參數(shù)：管電壓120 kV，管電流300 mA，層厚5 mm，層間距5 mm，掃描完畢后傳入圖像存儲與傳輸系統(tǒng)（PACS）完成分析及圖像存儲。

1.3 紋理分析 納入病例圖像以DICOM格式拷貝后導(dǎo)入Firevoxel（https://firevoxel.org）紋理分析軟件進行圖像分析。由2位高年資主治醫(yī)師共同判定病灶邊界，逐層于病灶外緣1 mm處沿病灶形態(tài)進行勾勒并覆蓋整個病灶，勾畫感興趣區(qū)（ROI），避免勾勒到周圍組織并盡可能包含更多的病灶。然后利用Firevoxel軟件自動提取均值、標準差、偏度、不均勻度、峰度和熵值等紋理參數(shù)，IBD與CRC病灶圖像紋理參數(shù)見圖1、2。

圖1 女，64歲，乙狀結(jié)腸中分化腺癌。A.CT平掃軸位圖像；B.ROI的勾畫（箭）；C.紋理分析直方圖結(jié)果；ROI：感興趣區(qū)

1.4 統(tǒng)計學方法 采用SPSS 22.0軟件，符合正態(tài)分布的計量資料以±s表示，組間比較采用兩獨立樣本t檢驗；非正態(tài)分布的計量資料以[M（Q1，Q3）]表示，組間比較采用秩和檢驗；計數(shù)資料組間比較采用χ2檢驗。利用受試者工作特征（ROC）曲線獲取各差異參數(shù)的曲線下面積（AUC）及截斷值，判定存在差異的參數(shù)對CRC與IBD的鑒別效能。P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 兩組患者臨床資料比較 根據(jù)病理學分型，CRC組結(jié)腸腺癌62例，未分化癌1例；IBD組潰瘍性結(jié)腸炎33例，克羅恩病7例。兩組患者臨床資料差異無統(tǒng)計學意義（P均＞0.05），見表1。

表1 兩組患者臨床資料比較

圖2 男，57歲，降結(jié)腸潰瘍性結(jié)腸炎。A.CT平掃軸位圖像；B.ROI的勾畫（箭）；C.紋理分析直方圖結(jié)果；ROI：感興趣區(qū)

2.2 兩組患者紋理參數(shù)對比 CRC組患者熵值、不均勻度和峰度明顯高于IBD組，差異均有統(tǒng)計學意義（P均＜0.05），其余參數(shù)差異無統(tǒng)計學意義（P均＞0.05），見表2。

表2 兩組患者CT紋理分析參數(shù)比較[M（Q1，Q3）]

2.3 紋理特征參數(shù)鑒別CRC與IBD的ROC曲線分析 應(yīng)用單個參數(shù)鑒別CRC與IBD時，熵值的診斷效能最高，AUC=0.852（95%CI0.773～0.931），截斷值為3.389時的敏感度和特異度最高，分別為98.40%、65.00%。其次為不均勻度，AUC=0.770（95%CI0.680～0.860），截斷值為0.016時的敏感度和特異度最高，分別為61.90%、90.00%。熵值聯(lián)合不均勻度可以明顯提高檢測效能，AUC=0.915（95%CI0.861～0.968），其敏感度及特異度分別為80.00%、98.40%，見圖3。

圖3 CT紋理分析差異參數(shù)鑒別CRC與IBD的ROC曲線。A.使用單個參數(shù)；B.使用聯(lián)合參數(shù)。CRC：結(jié)直腸癌；IBD：炎性腸病

3 討論

CRC在CT圖像上常表現(xiàn)為不規(guī)則的局限性腸壁增厚及強化，利用典型征象可與IBD鑒別，然而對于非對稱局限性IBD與扁平樣CRC，CT圖像的鑒別較為困難[6]，尋找方便、快捷、經(jīng)濟的檢查方法以提高對兩種疾病的鑒別能力具有重要的臨床意義。CT紋理分析是一種基于熵值、不均勻度、峰度等圖像灰度分布指標評估醫(yī)學圖像中腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性的工具，作為無創(chuàng)定量分析方法，在良、惡性病變的鑒別診斷中起到“虛擬活檢”的作用，在評估疾病性質(zhì)、治療效果及遺傳特征等方面具有重要的應(yīng)用價值[7-9]。

3.1 熵值及不均勻度在鑒別CRC與IBD中的應(yīng)用 熵值代表圖像灰度分布的混亂和復(fù)雜程度，不均勻度反映圖像灰度的規(guī)則程度，圖像灰度信息越復(fù)雜、分布越混亂，病灶的熵值和不均勻度越大。既往研究顯示，良性腫瘤的熵值和不均勻度均低于惡性腫瘤，熵值和不均勻度越高，代表腫瘤異質(zhì)性越高[10-11]。IBD是一組以腸黏膜充血、水腫并“假息肉”形成的慢性非特異性腸道炎性疾病，為大量中性粒細胞、淋巴細胞、漿細胞及嗜酸性粒細胞浸潤，組織結(jié)構(gòu)較為均勻致密，同時壞死組織較惡性腫瘤少，組織細胞多具有原有的生物學活性。CRC常為大量形態(tài)結(jié)構(gòu)不規(guī)則腫瘤細胞的增殖堆積，腫瘤組織表面糜爛、壞死、液化明顯，從而具有更明顯的異質(zhì)性，其熵值及不均勻度可明顯高于良性IBD。彭文靜等[12]報道在乳腺惡性結(jié)節(jié)中熵值和不均勻度較高，能夠反映病灶的混雜程度及異質(zhì)性，可以有效區(qū)分病灶的良惡性。本研究結(jié)果顯示，平掃CT圖像上CRC組熵值及不均勻度均明顯高于IBD組，與上述研究結(jié)論具有一定的相似性。本研究ROC曲線顯示熵值鑒別CRC與IBD的敏感度和特異度較高，其次為不均勻度和峰值，熵值與不均勻度的聯(lián)合診斷能夠明顯提高鑒別效能。因此，熵值和不均勻度的差異及聯(lián)合應(yīng)用在鑒別CRC和IBD中具有較好的臨床應(yīng)用價值。

3.2 峰值在鑒別CRC與IBD間的應(yīng)用 峰值及偏度是描述直方圖特征的一階統(tǒng)計參數(shù)，峰值代表參數(shù)分布曲線的陡緩程度，偏度反映直方圖分布的不對稱性[13]；均值及標準差是反映像素平均值的參數(shù)，兩者的絕對值越大，病變異質(zhì)性越高。屈耀銘等[14]研究顯示，囊性膠質(zhì)瘤的均值、標準差、不均勻度及偏度均大于腦膿腫，腫瘤內(nèi)出血、囊壁不光整可能是導(dǎo)致兩者參數(shù)存在差異的重要原因。本研究顯示，CRC的峰值明顯高于IBD，可能是因為CRC病灶形態(tài)規(guī)則性差，表面多附著壞死組織及污苔，同時組織內(nèi)部壞死、液化明顯等因素所致；而兩組間均值、標準差及偏度并無顯著差異，可能與本研究納入樣本量較少相關(guān)。

3.3 本研究的局限性 本研究為回顧性研究，受臨床資料等限制，僅選取CT平掃圖像進行分析，需要進一步探索CRC與IBD在CT增強圖像中的CT紋理分析指標的差異及應(yīng)用價值。此外，本研究納入樣本量相對較少，可能造成研究結(jié)論存在一定的偏倚，仍需擴大樣本量，進一步證實CT紋理分析各指標在鑒別CRC與IBD中的臨床應(yīng)用效果。

總之，CT紋理分析可以作為一種CRC與局灶性IBD鑒別的有效工具，其中熵值聯(lián)合不均勻度可以獲得較高的診斷效能，在CRC與IBD的鑒別診斷中具有一定的臨床應(yīng)用價值。