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    分類決策樹輔助盆腔MRI術(shù)前診斷子宮內(nèi)膜癌伴卵巢惡性腫瘤

    2017-11-22 06:50:03徐曉娟周麗娜楊守鑫歐陽(yáng)漢趙心明
    關(guān)鍵詞:宮角決策樹附件

    徐曉娟,陳 雁*,李 楠,周麗娜,楊守鑫,歐陽(yáng)漢,趙心明

    (1.國(guó)家癌癥中心/中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院腫瘤醫(yī)院影像診斷科,北京 100021;2.北京大學(xué)第三醫(yī)院臨床流行病學(xué)研究中心,北京 100091)

    分類決策樹輔助盆腔MRI術(shù)前診斷子宮內(nèi)膜癌伴卵巢惡性腫瘤

    徐曉娟1,陳 雁1*,李 楠2,周麗娜1,楊守鑫1,歐陽(yáng)漢1,趙心明1

    (1.國(guó)家癌癥中心/中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院腫瘤醫(yī)院影像診斷科,北京 100021;2.北京大學(xué)第三醫(yī)院臨床流行病學(xué)研究中心,北京 100091)

    目的采用分類決策樹方法,探索盆腔MRI結(jié)合患者臨床信息在術(shù)前診斷子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤中的價(jià)值。方法回顧性分析801例子宮內(nèi)膜癌患者資料,其中伴卵巢惡性腫瘤者(EC-OMT組)58例,不伴者(EC組)743例,比較兩組患者術(shù)前臨床資料及盆腔MRI征象,計(jì)算盆腔MRI對(duì)子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤的診斷效能,采用決策樹模型篩選有效的術(shù)前診斷指標(biāo)。結(jié)果EC-OMT組子宮內(nèi)膜病變浸潤(rùn)肌層深度超過EC組,其侵犯宮頸和宮角、發(fā)生腹盆腔淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、腹膜轉(zhuǎn)移的比例以及附件區(qū)發(fā)現(xiàn)腫物的比例均大于EC組,差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均<0.01)。兩組間宮旁受累差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(1.72% vs 0.40%,P=0.26)。盆腔MRI術(shù)前診斷子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤的敏感度為51.72%(30/58),特異度為99.87%(742/743)。經(jīng)決策樹模型篩選出3項(xiàng)有診斷意義的指標(biāo):宮角受累、附件區(qū)腫物及血清CA125,診斷子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤的敏感度為89.66%(52/58)。結(jié)論采用分類決策樹方法對(duì)盆腔MRI和相關(guān)臨床信息建立決策樹模型,可提高對(duì)子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤的術(shù)前診斷敏感度。

    子宮內(nèi)膜癌;卵巢腫瘤;磁共振成像;決策樹

    子宮內(nèi)膜癌是女性生殖系統(tǒng)常見的三大惡性腫瘤之一,多發(fā)生于絕經(jīng)后婦女,絕經(jīng)前患者約占20%[1]。近年來(lái)子宮內(nèi)膜癌發(fā)病率呈逐年上升及年輕化趨勢(shì)[2]。根據(jù)國(guó)際婦產(chǎn)科聯(lián)盟(International Federation of Gynecology and Obstetrics, FIGO)制定的全面分期手術(shù)標(biāo)準(zhǔn),其標(biāo)準(zhǔn)術(shù)式為全子宮切除+雙附件切除+盆腔/腹主動(dòng)脈旁淋巴結(jié)切除。標(biāo)準(zhǔn)術(shù)式可根除病灶,準(zhǔn)確指導(dǎo)分期及術(shù)后輔助治療,但卵巢切除術(shù)后的醫(yī)源性絕經(jīng)狀態(tài)對(duì)年輕患者的生活質(zhì)量造成嚴(yán)重影響[2-3]。且有研究[4]報(bào)道子宮內(nèi)膜癌術(shù)中探查附件仍可導(dǎo)致約0.8%隱匿轉(zhuǎn)移被漏診。目前國(guó)內(nèi)外婦科腫瘤學(xué)界推薦針對(duì)子宮內(nèi)膜癌患者的腫瘤分期、組織分化程度、年齡及生育、生理需求采取個(gè)體化的綜合治療方案[5-7]。因此術(shù)前和術(shù)中精確評(píng)估卵巢是否合并惡性腫瘤,即是否有轉(zhuǎn)移或合并雙原發(fā)性癌,將有助于達(dá)成上述治療目標(biāo)。盆腔MRI對(duì)子宮內(nèi)膜癌術(shù)前分期具有較高的準(zhǔn)確率,但目前研究主要集中于對(duì)肌層浸潤(rùn)深度、宮頸受累情況及淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移等方面,而對(duì)合并卵巢惡性腫瘤檢出的研究較少。本研究采用分類決策樹的統(tǒng)計(jì)方法,探索盆腔MRI結(jié)合患者臨床資料在術(shù)前診斷子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤中的價(jià)值。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料 收集2011年1月—2016年9月間我院收治并行手術(shù)治療的子宮內(nèi)膜癌患者801例,納入標(biāo)準(zhǔn):①首診患者;②術(shù)前2周內(nèi)接受盆腔動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MR檢查,影像檢查前未接受任何形式的藥物治療、放療及子宮內(nèi)膜活檢;③住院接受FIGO分期手術(shù),經(jīng)術(shù)后病理檢查證實(shí)為子宮內(nèi)膜癌。根據(jù)手術(shù)病理證實(shí)是否伴卵巢惡性腫瘤分為2組:子宮內(nèi)膜癌伴有卵巢惡性腫瘤組(endometrial cancer with ovarian malignant tumor, EC-OMT組),共58例,包括卵巢轉(zhuǎn)移癌46例,卵巢原發(fā)癌12例;子宮內(nèi)膜癌不伴卵巢惡性腫瘤組(endometrial cancer, EC組)共743例?;颊吲R床資料包括年齡和血清腫瘤標(biāo)志物(CA125、CA199、CEA)水平。查閱患者住院病例,記錄術(shù)中觀察的卵巢大體表現(xiàn)。

    1.2 儀器與方法 采用GE Signa Excite HD 3.0T MR掃描儀,體部相控陣線圈。平掃序列包括FSE序列軸位T1WI(TR 620 ms,TE 8.2 ms),脂肪抑制T2WI (TR 5 000 ms,TE 106.6 ms,層厚5 mm,層間距1 mm),小視野高分辨軸位T2WI(TR 5 400 ms,TE 130 ms,層厚4 mm,層間距 0.4 mm),軸位SE-EPI序列DWI(TR 5 500 ms,TE 62.7 ms,層厚5 mm,層間距1 mm,b=0、800 s/mm2)。增強(qiáng)掃描采用高壓注射器經(jīng)上肢靜脈注入對(duì)比劑釓噴酸葡胺,流速2.5 ml/s,總量0.2 mmol/kg體質(zhì)量,后注入生理鹽水10 ml。動(dòng)態(tài)增強(qiáng)采用矢狀位LAVA-XV序列,注藥后15 s開始掃描,每15 s掃描1期,共掃描15期,層厚3 mm,然后行軸位及冠狀位延遲掃描。

    1.3 圖像分析 所有影像資料由2名有經(jīng)驗(yàn)的婦科腫瘤影像醫(yī)師采用盲法閱讀,意見有分歧時(shí)經(jīng)協(xié)商達(dá)成一致。觀察子宮內(nèi)膜病變的肌層浸潤(rùn)深度、宮旁、宮頸、宮角受累情況、腹盆腔淋巴結(jié)情況、附件區(qū)有無(wú)腫物和腹膜轉(zhuǎn)移情況等。根據(jù)附件區(qū)腫物的形態(tài)、邊界、信號(hào)特點(diǎn)、強(qiáng)化特點(diǎn)及腹盆腔整體情況,將腫物性質(zhì)分為5個(gè)等級(jí):①考慮良性,腫物為圓形或橢圓形,邊界清晰光整,T1WI呈低信號(hào),T2WI呈均勻中、高信號(hào),腫物呈完全囊性或完全實(shí)性,或可見明確的脂肪、骨化信號(hào),增強(qiáng)掃描病變無(wú)強(qiáng)化或均勻一致強(qiáng)化;②良性可能性>50%,腫物為圓形或橢圓形,邊界較清晰,T1WI呈低信號(hào),T2WI呈較均勻中、高信號(hào),未見明確的脂肪、骨化信號(hào),腫物呈囊性者可伴較均勻的乳頭結(jié)節(jié),腫物呈實(shí)性者質(zhì)地較均勻,增強(qiáng)掃描病變可有輕度不均勻強(qiáng)化;③良惡性難定,腫物表面有分葉,部分邊界欠清晰,T1WI呈低信號(hào),T2WI呈不均勻信號(hào),囊性病變伴不規(guī)則實(shí)性乳頭結(jié)節(jié)樣結(jié)構(gòu),DWI實(shí)性部分呈高信號(hào),增強(qiáng)掃描實(shí)性部分呈不均勻強(qiáng)化;④惡性可能性>50%,腫物呈不規(guī)則形伴表面分葉或菜花狀,以實(shí)性為主的囊實(shí)性病變,邊界不清,與子宮分界欠清,正常卵巢結(jié)構(gòu)顯示不清,T1WI以低信號(hào)為主,T2WI混雜信號(hào),DWI呈高信號(hào),增強(qiáng)掃描實(shí)性部分呈不均勻強(qiáng)化;⑤考慮惡性,腫物呈囊實(shí)性或?qū)嵭?,表面不?guī)則,邊界不清晰,與子宮分界欠清,正常卵巢結(jié)構(gòu)未顯示,T1WI以低信號(hào)為主,T2WI呈不均勻混雜信號(hào),DWI呈高信號(hào),增強(qiáng)掃描實(shí)性部分呈不均勻強(qiáng)化。同時(shí)伴腹膜、網(wǎng)膜和腸系膜的絮狀、結(jié)節(jié)狀和條索狀軟組織影,可有腹腔積液,盆腔可見腫大淋巴結(jié)。

    1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 19.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。連續(xù)型變量根據(jù)是否為正態(tài)分布,采用±s或中位數(shù)(最小值,最大值)表示,組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)或Mann-WhitneyU檢驗(yàn);分類變量組間比較的單因素分析采用χ2檢驗(yàn)。以術(shù)后病理檢查結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn),術(shù)前盆腔MRI和手術(shù)探查對(duì)子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤的診斷效能采用診斷試驗(yàn)進(jìn)行評(píng)價(jià)。采用決策樹CHAID法篩選對(duì)子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤有診斷意義的指標(biāo),并建立決策模型。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

    2 結(jié)果

    2.1 兩組患者臨床特點(diǎn)比較 801例患者中,子宮內(nèi)膜癌患者合并卵巢惡性腫瘤者占7.24%(58/801),其中合并卵巢轉(zhuǎn)移癌者占5.74%(46/801),合并卵巢原發(fā)癌者占1.50%(12/801)。EC-OMT組和EC組間年齡分布差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(t=0.56,P=0.58),兩組患者血清腫瘤標(biāo)志物(CA125、CA199、CEA)水平差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,EC-OMT組均大于EC組(P均<0.05)。見表1。

    2.2 兩組盆腔MRI征象比較 EC-OMT組在宮頸受累、宮角受累、腹盆腔淋巴結(jié)腫大和腹膜轉(zhuǎn)移的比例明顯高于EC組(P均<0.05)。兩組間宮旁受累差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(1.72% vs 0.40%,P=0.26)。EC-OMT組病變浸潤(rùn)淺肌層和侵犯漿膜層比例分別為44.83%(26/58)和29.31%(17/58),而EC組病變有51.55%(383/743)侵犯淺肌層,侵犯漿膜者僅1.21%(9/743),差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01)。EC-OMT組34例在附件區(qū)可見腫物(34/58,58.62%),而EC組僅54例在附件區(qū)可見腫物(54/743,7.27%),差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.01)。見表2、圖1。

    2.3 盆腔MRI和術(shù)中探查對(duì)子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤的診斷效能 盆腔MRI在EC-OMT組和EC組術(shù)前分別檢出附件區(qū)腫物34例和54例。將MRI未檢出卵巢病變以及檢出并判定“考慮良性”和“良性可能性>50%”作為陰性診斷,將MRI檢出卵巢病變并判定“良惡性難定”、“惡性可能性>50%”和“考慮惡性”作為陽(yáng)性診斷,其診斷敏感度為51.72%(30/58),特異度為99.87%(742/743),診斷正確率為96.38%(772/801),漏診率為48.28%(28/58),誤診率為0.13%(1/743),見表3。查閱患者手術(shù)病歷,EC-OMT組33例于術(shù)中附件區(qū)探查時(shí)發(fā)現(xiàn)卵巢惡性腫瘤,25例探查未發(fā)現(xiàn);EC組于術(shù)中探查中均未發(fā)現(xiàn)卵巢惡性腫瘤,術(shù)中探查對(duì)發(fā)現(xiàn)子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤的敏感度為56.90%(33/58),特異度為100%(743/743)。

    表1 EC-OMT組與EC組年齡及血清腫瘤標(biāo)志物水平比較

    表2 EC-OMT組與EC組MRI征象比較(例)

    表3 術(shù)前盆腔MRI評(píng)估卵巢病變情況(例)

    圖1 患者49歲,子宮中分化內(nèi)膜樣腺癌伴右側(cè)卵巢轉(zhuǎn)移 A、B.軸位脂肪抑制T2WI(A)及小視野高分辨T2WI(B)顯示子宮內(nèi)膜不均勻稍高信號(hào)腫物,侵犯右側(cè)宮角,累及子宮漿膜面,與右側(cè)卵巢軟組織影分界不清; C.DWI顯示病變呈高信號(hào); D.增強(qiáng)后子宮內(nèi)膜病變相對(duì)于肌層呈低強(qiáng)化,右側(cè)卵巢病變呈不均勻強(qiáng)化

    2.4 決策樹模型建立 將卵巢是否有惡性腫瘤作為因變量,將患者臨床資料(年齡及血清腫瘤標(biāo)志物水平)及MRI征象作為自變量,采用交叉驗(yàn)證方法,設(shè)定最大樹深度為3,父節(jié)點(diǎn)中最小個(gè)案數(shù)為40,子節(jié)點(diǎn)中最小個(gè)案數(shù)為20,采用CHAID算法建立決策樹模型(圖2)。通過該模型篩選出子宮內(nèi)膜癌宮角受累、附件區(qū)發(fā)現(xiàn)腫物及血清CA125為有效診斷指標(biāo),采用節(jié)點(diǎn)0-2路徑及節(jié)點(diǎn)0-1-4-6決策路徑,可在術(shù)前診斷52例合并卵巢惡性腫瘤患者,敏感度為89.66%(52/58),特異度為98.38%(731/743),診斷正確率為97.75%(783/801)。

    3 討論

    子宮內(nèi)膜癌伴卵巢惡性腫瘤包括卵巢轉(zhuǎn)移癌和子宮卵巢雙原發(fā)癌,其中后者預(yù)后相對(duì)較好,復(fù)發(fā)率低[8];但術(shù)前鑒別極為困難,診斷仍需依靠術(shù)后病理[9]。在臨床工作中,兩類情況并不影響子宮內(nèi)膜癌手術(shù)方式的選擇,故本研究將其合并分析。

    盆腔MRI對(duì)子宮內(nèi)膜癌診斷及術(shù)前分期的應(yīng)用已較成熟,其分期準(zhǔn)確率可達(dá)82.1%[10]。目前多模態(tài)MRI對(duì)于子宮內(nèi)膜癌的研究集中于判斷肌層浸潤(rùn)深度、淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移情況及組織分化程度等[11]。卵巢體積小且隨生理周期形態(tài)改變,早期卵巢惡性腫瘤檢出率較低。本研究中術(shù)前盆腔MRI對(duì)子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤診斷敏感度為51.72%,術(shù)中探查為56.90%,提示有接近一半的病變?yōu)殡[匿性,單純依靠術(shù)前影像觀察和術(shù)中探查難以發(fā)現(xiàn)。本研究根據(jù)分類決策樹方法對(duì)患者術(shù)前臨床及影像信息進(jìn)行篩選,提取出MRI宮角受累、MRI附件區(qū)腫物及血清CA125用以指導(dǎo)診斷決策。根據(jù)節(jié)點(diǎn)0-2路徑,MRI觀察到宮角受累的44例均為EC-OMT組患者,按照節(jié)點(diǎn)0-1路徑,未觀察到宮角受累的757例患者中,14例(1.85%)為EC-OMT組患者。按照節(jié)點(diǎn)0-1-3路徑,未觀察到宮角受累、且附件區(qū)未觀察到腫物的患者中仍有6例患者為EC-OMT組;按照節(jié)點(diǎn)0-1-4-6路徑,在未觀察到宮角受累的情況下,若附件區(qū)發(fā)現(xiàn)有腫物、且患者CA125>29.12 U/ml,則剩余8例EC-OMT組患者全部被檢出。通過該決策樹模型,術(shù)前盆腔MRI觀察到宮角受累或?qū)m角未受累但是附件區(qū)發(fā)現(xiàn)腫物、且患者CA125>29.12 U/ml時(shí)診斷為子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤,按照此決策指標(biāo),可在術(shù)前發(fā)現(xiàn)52例合并卵巢惡性腫瘤患者,敏感度達(dá)89.66%,明顯高于單純盆腔MRI和術(shù)中探查。

    圖2 子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤的術(shù)前診斷決策樹模型

    本研究的不足為回顧性分析,數(shù)據(jù)來(lái)源于同一家醫(yī)院6年間的所有住院手術(shù)病例,并排除部分不符合條件者,會(huì)導(dǎo)致樣本的選擇性偏倚;盆腔MRI對(duì)于附件區(qū)腫物性質(zhì)判斷采用的5級(jí)分類標(biāo)準(zhǔn),為研究者根據(jù)臨床經(jīng)驗(yàn)自行設(shè)定,目前尚無(wú)國(guó)內(nèi)外統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),可能存在一定偏差;本研究陽(yáng)性病例即EC-OMT組患者數(shù)量較少,今后仍需擴(kuò)大樣本量觀察。

    綜上所述,子宮內(nèi)膜癌合并卵巢惡性腫瘤者在血清腫瘤標(biāo)志物、術(shù)前盆腔MRI征象均與未合并卵巢惡性腫瘤者有所區(qū)別。采用決策樹模型篩選出MRI宮角受累、附件區(qū)腫物及血清CA125為有效診斷指標(biāo),可提高術(shù)前影像學(xué)對(duì)子宮內(nèi)膜癌合并的卵巢惡性腫瘤的診斷敏感度,幫助有保留卵巢意愿的年輕患者選擇治療方案。

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    DecisiontreeanalysisofpelvicMRIindiagnosisofendometrialcancerwithovarianmalignanttumor

    XUXiaojuan1,CHENYan1*,LINan2,ZHOULi'na1,YANGShouxin1,OUYANGHan1,ZHAOXinming1

    (1.DepartmentofDiagnosticImaging,NationalCancerCenter/CancerHospital,ChineseAcademyofMedicalSciences,PekingUnionMedicalCollege,Beijing100021,China; 2.ResearchCenterofClinicalEpidemiology,PekingUniversityThirdHospital,Beijing100091,China)

    ObjectiveTo explore the value of pelvic MRI combined with clinical information in diagnosis of endometrial cancer (EC) with ovarian malignant tumor (OMT) using decision tree analysis.MethodsThe clinical information and pelvic MRI characteristics of 58 cases with ovarian malignant tumor (EC-OMT group) and 743 cases without ovarian malignant tumor (EC group) were reviewed and compared. The diagnostic efficacy of pelvic MRI was evaluated. Decision tree analysis was used in determining the performance on the diagnosis.ResultsIn EC-OMT group, the depth of myometrial invasion, the frequency of cervical and cornua uteri involvement, adnexal mass, pelvic or para-aortic lymph nodes involvement and peritoneum metastasis were higher than those in EC group (allP<0.01). Para-uterine involvement showed no significant difference between two groups (1.72% vs 0.40%,P=0.26). In diagnosis of EC with OMT, the sensitivity and specificity value of MRI was 51.72% (30/58) and 99.87% (742/743), respectively. Cornua uteri involvement, adnexal mass and CA125 level were screened as helpful indicators for pre-operation diagnosis by decision tree, and the sensitivity was 89.66% (52/58).ConclusionThe diagnosis model of pelvic MRI combined with clinical information by using decision tree analysis can promote sensitivity in diagnosis of EC with OMT.

    Endometrial neoplasms; Ovarian neoplasms; Magnetic resonance imaging; Decision tree

    徐曉娟(1983—),女,重慶人,博士,主治醫(yī)師。研究方向:婦科腫瘤影像診斷。E-mail: xu_xiaojuan@126.com

    陳雁,國(guó)家癌癥中心/中國(guó)醫(yī)學(xué)科學(xué)院 北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院腫瘤醫(yī)院影像診斷科,100021。E-mail: chenyan1972@sina.com

    2017-06-30

    2017-09-25

    R737.33; R445.2

    A

    1672-8475(2017)11-0681-05

    10.13929/j.1672-8475.201706046

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