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    ADC全域直方圖在鑒別膠質(zhì)母細胞瘤和腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤中的應(yīng)用價值

    2018-04-20 08:14:48呂青青程敬亮朱晨迪汪衛(wèi)建
    中國臨床醫(yī)學影像雜志 2018年12期
    關(guān)鍵詞:偏度峰度單發(fā)

    呂青青,張 勇,程敬亮,朱晨迪,汪衛(wèi)建,許 珂

    (鄭州大學第一附屬醫(yī)院磁共振科,河南 鄭州 450052)

    膠質(zhì)母細胞瘤(Glioblastom,GBM)和腦轉(zhuǎn)移瘤是最常見的惡性腦腫瘤[1]。兩者之間的鑒別對進一步的診斷檢查和治療非常重要。當病變多發(fā)時,則轉(zhuǎn)移瘤的診斷多較明確,但當病灶單發(fā)時診斷往往存在一定困難,難以與GBM進行鑒別,MRI均可表現(xiàn)為環(huán)形強化伴瘤周水腫,即使有先進的MR技術(shù)包括磁共振波譜(MRS)、擴散張量成像(DTI)和灌注MRI,其診斷的準確度仍低于65%[2]。

    全域直方圖分析是一種新的基于像素分布的圖像分析方法,可為腫瘤的鑒別提供更多定量信息。目前直方圖分析在腫瘤的鑒別[3]、器官的治療反應(yīng)[4]等方面均顯示出優(yōu)越性。本文回顧性分析經(jīng)手術(shù)病理證實的58例GBM和腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤患者的資料,以磁共振ADC圖像數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),研究此兩種腫瘤的全域直方圖特征,通過提取許多肉眼無法看到的圖像信息,來分析其對兩種腫瘤的鑒別價值。

    1 資料與方法

    1.1 研究對象

    回顧性分析2013年5月—2017年10月于鄭州大學第一附屬醫(yī)院收集的58例經(jīng)病理證實的顱內(nèi)腫瘤患者的資料,其中GBM 30例(男17例、女13 例),年齡 10~69 歲,平均(51.1±14.23)歲;腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤 28例(男16例、女12例),年齡35~72歲,平均(60.12±10.56)歲,其中肺癌 17 例、神經(jīng)內(nèi)分泌癌7例、乳腺癌2例、肝癌1例、胃癌1例。納入標準:①通過手術(shù)病理證實為GBM和腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤;②術(shù)前在我院行常規(guī)MRI檢查,包括軸面T1WI、T2WI、液體衰減反轉(zhuǎn)恢復序列(FLAIR)、DWI和增強T1WI;③MRI圖像質(zhì)量清晰;④排除轉(zhuǎn)移性黑色素瘤中T1WI表現(xiàn)為高信號的病例。

    1.2 磁共振成像方法

    采用Siemens Skyra 3.0T磁共振掃描系統(tǒng),標準32通道頭線圈。序列包括:T1WI(軸位和矢狀位)、T2WI(軸位)、FLAIR(軸位)、DWI(軸位)以及增強 T1WI(軸位、矢狀位及冠狀位)。掃描參數(shù):T1WI:TR 260ms,TE 2.46 ms;T2WI:TR 3 800 ms,TE 93 ms;FLAIR:TR 4 500 ms,TE 93 ms;DWI:b 值為 0、1 000 s/mm2,TR 3 500 ms,TE 119 ms。 FOV:230 mm×230 mm,層厚 5 mm,層間距 0.3 mm,矩陣 256×256。增強掃描參數(shù)與平掃T1WI一致。

    1.3 感興趣區(qū)的選取

    1.3.1 圖像選擇

    將所有患者的MRI圖像從PACS工作站以BMP格式導出,導出時調(diào)整窗寬、窗位,使所有圖像窗寬、窗位均保持一致,存于硬盤中,選擇ADC序列,用于直方圖分析,以其他序列作為輔助圖像。

    1.3.2 直方圖分析

    采用Mazda軟件分析包含腫瘤全部層面的ADC圖像,沿腫瘤邊緣手動勾畫感興趣區(qū)(Regions of interest,ROI),并用紅色填充(圖1,2),軟件可自動生成ROI的灰度直方圖,分析并計算直方圖參數(shù),包括平均值、方差、偏度、峰度、百分位數(shù)值。勾畫ROI時避免明顯的壞死、出血、大血管及偽影明顯的區(qū)域,本研究所有樣本勾畫的ROI均由3位影像學專家指導完成。

    1.4 統(tǒng)計學分析

    采用SPSS 22.0統(tǒng)計軟件進行統(tǒng)計分析。符合正態(tài)分布采用兩獨立樣本t檢驗比較兩種直方圖各參數(shù)的差異,計量資料用均數(shù)±標準差(±s)進行統(tǒng)計描述。不符合正態(tài)分布,采用非參數(shù)檢驗(Wilcoxon秩和檢驗),用中位數(shù)±四分位間距對統(tǒng)計參數(shù)進行描述。繪制受試者工作特征(Receiver operating characteristic,ROC)曲線,計算曲線下面積,預(yù)測鑒別GBM與腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤的最佳閾值。P<0.05差異具有統(tǒng)計學意義。

    2 結(jié)果

    2.1 GBM與腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤的直方圖參數(shù)分析

    由軟件運行出的兩種腫瘤的ADC直方圖見圖3。直方圖各參數(shù)值見表1。由表中數(shù)據(jù)可知,平均值、偏度、第1百分位數(shù)、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)等7個參數(shù)間差異具有統(tǒng)計學意義(P<0.05),方差及峰度間差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05)。

    2.2 直方圖參數(shù)的ROC曲線分析

    ROC曲線分別分析上述參數(shù),數(shù)據(jù)見表2,并繪制ROC曲線(圖4)。平均值、偏度、第1百分位數(shù)、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99 百分位數(shù)的曲線下面積分別 0.792、0.658、0.674、0.736、0.801、0.735、0.699。由ROC 曲線得出平均值取132.81時,敏感度和特異度分別為70.0%和78.6%;偏度取0.50時,敏感度和特異度分別為60.7%和 60.0%;第 1 百分位數(shù)取 75.05 時,敏感度和特異度分別為76.7%和64.3%;第10百分位數(shù)取95.13時, 敏感度和特異度分別為 70.0%和 67.9%;第50百分位數(shù)取128.40時,敏感度和特異度分別為 63.3%和 78.6%; 第 90 百分位數(shù)取 172.40 時,敏感度和特異度分別為70.0%和75.0%;第99百分位數(shù)取204.10時,敏感度和特異度分別為70.0%和60.7%。

    3 討論

    3.1 GBM與腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤的MRI鑒別診斷

    圖1 GBM的ADC圖原始圖像(圖1a)和ADC圖標記后圖像(圖1b)。 圖2 腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤ADC圖原始圖像(圖2a)和ADC圖標記后圖像(圖2b)。Figure 1.The original ADC image of glioblastom(Figure 1a)and the marked ADC image of glioblastom(Figure 1b).Figure 2.The original ADC image of solitary brain metastasis(Figure 2a)and the marked ADC image of solitary brain metastasis(Figure 2b).

    圖3 GBM的ADC直方圖(圖3a),腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤的ADC直方圖(圖3b)。橫坐標表示ROI內(nèi)的不同灰度值,縱坐標表示各灰度值出現(xiàn)的頻率。Figure 3.ADC histogram ofglioblastom(Figure 3a),and ADC histogram of solitary brain metastasis(Figure 3b).The abscissa represents the different gray values in the ROI,and the ordinate represents the frequency of each gray value.

    圖4 平均值與第1、10、50、90、99 百分位數(shù)的ROC曲線 (圖4a);偏度的ROC曲線(圖4b)。Figure 4.The ROC curve of the mean,the 1th,10th,50th,90th and 99th percentiles(Figure 4a);the ROC curve of skewness(Figure 4b).

    表1 GBM與腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤ADC直方圖參數(shù)值比較(±s/中位數(shù)±四分位間距)

    表1 GBM與腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤ADC直方圖參數(shù)值比較(±s/中位數(shù)±四分位間距)

    組別 GBM 單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤 t值/Z值 P值平均值 145.37±30.39 117.50±18.00 4.238 0.000方差 1 203.51±1 513.03 1 035.41±521.56 -1.618 0.106偏度 0.35±0.57 0.69±0.47 -2.466 0.017峰度 0.10±0.58 0.73±1.66 -1.898 0.058第 1 百分位數(shù) 79.17±13.58 65.32±24.25 -2.272 0.023第 10 百分位數(shù) 100.23±18.94 85.34±17.79 3.080 0.003第 50 百分位數(shù) 143.35±34.34 111.40±19.71 -3.929 0.000第 90 百分位數(shù) 191.39±40.63 160.23±22.89 3.629 0.001第 99 百分位數(shù) 217.68±32.85 198.20±24.01 2.590 0.012

    表2 平均值、偏度、第1百分位數(shù)、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)的ROC曲線數(shù)據(jù)

    病史對GBM與轉(zhuǎn)移瘤的鑒別非常重要,當患者有顱外惡性疾病,MRI檢查發(fā)現(xiàn)有多發(fā)邊界清晰的病變呈環(huán)狀強化或幕下病變,則傾向于轉(zhuǎn)移瘤的診斷。但當轉(zhuǎn)移瘤表現(xiàn)為單發(fā)病灶或GBM發(fā)生于幕下時均會對鑒別診斷造成困難,且兩種腫瘤的病程、治療原則、預(yù)后均不相同,因此術(shù)前明確診斷對臨床治療尤為重要。在常規(guī)影像學檢查上,這兩種腫瘤通常表現(xiàn)出類似的表現(xiàn):明顯的壞死性腫塊,平掃圖像有較強的瘤周T2延長,且增強圖像有環(huán)狀強化。王萍等[5]認為不同b值的DWI的ADC值可對GBM和腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤進行鑒別,認為隨著b值升高,ADC值的鑒別能力逐漸降低,當b值取1 000 s/mm2時,鑒別能力最強。有研究表明,基于增強T1WI直方圖的峰度值可鑒別GBM和顱內(nèi)單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤[6],但其直方圖參數(shù)量較少,沒有包含百分位數(shù)等統(tǒng)計參數(shù),結(jié)果也較為單一,而且此方法需要注入對比劑獲取增強序列,操作相對復雜。另外,DTI三維形態(tài)學分析也可用于鑒別GBM和轉(zhuǎn)移瘤[7];Byrnes等[8]的研究表明當來自腫瘤體積和周圍瘤周水腫的DTI指標被合并時,能夠正確預(yù)測87%的GBM和83%的轉(zhuǎn)移瘤,但DTI不是常規(guī)使用的檢查手段,難以快速普及。Xu等[3]認為大多數(shù)的用形態(tài)學標準和信號強度特征來鑒別單發(fā)幕上腦轉(zhuǎn)移瘤和GBM的能力有限,在T2加權(quán)圖像上測得瘤周區(qū)的最大直徑與增強病灶的最大直徑之比可作為區(qū)分單發(fā)幕上腦轉(zhuǎn)移瘤和GBM的有用因素。

    3.2 全域直方圖分析概述

    全域直方圖分析是一種用于量化腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性的新方法,它利用獲得的影像數(shù)據(jù),用數(shù)學的方法評價ROI的灰階強度分布,可發(fā)現(xiàn)影像圖像中許多人眼捕捉不到的特征。直方圖組成參數(shù)的具體數(shù)值,包括平均值、方差、偏斜度、峰度、第1百分位數(shù)、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)。直方圖可在MRI不同序列的基礎(chǔ)上進行分析,增強磁共振直方圖可用于髓母細胞瘤的復發(fā)鑒別[9];ADC直方圖可用于鑒別眼眶良惡性腫塊[3]、兒童腦膠質(zhì)瘤[10]等;還有研究利用T2WI直方圖分析椎間盤退行性病變[11]。此外,直方圖還可用于分析腫瘤與病理之間的相關(guān)性[12-13]以及預(yù)測腫瘤患者的生存時間[14-15]等方面。

    3.3 ADC全域直方圖分析的鑒別價值

    本研究利用ADC全域直方圖鑒別GBM與腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤,通過分析平均值、方差、偏斜度、峰度、第1百分位數(shù)、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)等9個直方圖參數(shù)在兩種腫瘤中的統(tǒng)計學意義,得出結(jié)果如下:平均值、偏度、第1百分位數(shù)、第10百分位數(shù)、第50百分位數(shù)、第90百分位數(shù)、第99百分位數(shù)等7個參數(shù)在兩種腫瘤間的差異有統(tǒng)計學意義,其中平均值和第90百分位數(shù)對鑒別兩種腫瘤的敏感度和特異度最高。因此,ADC全域直方圖分析對GBM與腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤的鑒別診斷存在一定價值,且ADC圖是常規(guī)的磁共振掃描序列,不需要注入對比劑,具有簡便、經(jīng)濟的優(yōu)勢,可將ADC直方圖作為一種診斷上述腫瘤的新的輔助方法,有助于選擇更好的治療方式并改善預(yù)后。

    本研究的樣本量有限,未能將腦單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤按病理進行分類鑒別,另外GBM也有野生型和突變型,后續(xù)的研究可增加樣本量,探索直方圖分析腫瘤不同病理類型之間是否有關(guān)聯(lián)。

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