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    表觀擴散系數(shù)灰度直方圖在多形性膠質(zhì)母細胞瘤鑒別診斷中的價值

    2018-06-22 07:38:02任琦程敬亮馬楨張勇鄭州大學第一附屬醫(yī)院鄭州450052
    山東醫(yī)藥 2018年21期
    關(guān)鍵詞:差異研究

    任琦,程敬亮,馬楨,張勇(鄭州大學第一附屬醫(yī)院,鄭州450052)

    多形性膠質(zhì)母細胞瘤(GBM)是成人最常見、最具侵襲性的原發(fā)性腦瘤,在免疫功能正常個體中的發(fā)病率逐步增加,占顱內(nèi)原發(fā)腫瘤的1%~6%[1]。術(shù)后PCNSL患者缺乏生存獲益且神經(jīng)功能缺陷風險增加[2],因此手術(shù)不作為PCNSL患者治療的首選,通常采用高劑量聯(lián)合放化療進行治療[3,4]。在采取治療措施前,GBM常需與原發(fā)性中樞神經(jīng)系統(tǒng)淋巴瘤(PCNSL)及單發(fā)腦轉(zhuǎn)移瘤(SMT)進行鑒別診斷。單發(fā)轉(zhuǎn)移瘤患者需要系統(tǒng)的臨床及影像學檢查來確定原發(fā)腫瘤及其他遠處轉(zhuǎn)移病灶的位置[5]。GBM、PCNSL及SMT的治療方法不同,術(shù)前鑒別診斷具有重要臨床意義。本研究提取表觀擴散系數(shù)(ADC)圖腫瘤全域感興趣區(qū)(ROI)內(nèi)的灰度值并對相應參數(shù)進行分析,量化腫瘤全域水分子擴散情況,以期從腫瘤全域ADC圖中獲取鑒別GBM、PCNSL和SMT的可靠信息,為臨床決策提供參考。

    1 資料與方法

    1.1 臨床資料 2014年5月~2017年10月于本院就診的腦腫瘤患者95例,納入標準:均行顱腦MRI檢查,成像序列包括軸位T1WI、T2WI、T2FLAIR、DWI和動態(tài)增強T1WI,圖像質(zhì)量佳;MRI檢查前無任何影響腫瘤形態(tài)學特征的醫(yī)療行為,如穿刺、放化療等;均經(jīng)術(shù)后病理檢查確診。其中GBM 29例(GBM組),男17例、女12例,年齡10~69(51.2±14.5)歲;PCNSL 38例(PCNSL組),男17例、女21例,年齡33~81(57.1±12.5)歲,彌漫性大B細胞淋巴瘤37例、淋巴漿細胞性淋巴瘤1例,均無獲得性免疫缺陷;SMT 28例(SMT組),男15例、女13例,年齡36~76(59.8±10.32)歲,原發(fā)腫瘤部位為肺24例(腺癌18例、神經(jīng)內(nèi)分泌癌4例、鱗癌2例)、乳腺2例(浸潤性導管癌1例、原發(fā)病理類型不明1例)、胃2例(腺癌2例)。三組性別、年齡比較差異無統(tǒng)計學意義(P均>0.05)。本研究經(jīng)醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準,患者均簽署知情同意書。

    1.2 ADC灰度直方圖的獲取與處理 采用德國Siemens Skyra 3.0T磁共振掃描儀,32通道標準頭頸聯(lián)合線圈。掃描序列包括軸位T1WI、T2WI、T2液體衰減反轉(zhuǎn)恢復、磁共振擴散加權(quán)成像(SE-EPI序列,b值分別為0、1 000 s/mm2),參數(shù):TR/TE分別為260.0 ms/2.46 ms、3 800 ms/93.0 ms、4 500 ms/93.0 ms、3 500 ms/119 ms;FOV 23 cm×23 cm,層間距0.3 mm,層厚5 mm,層數(shù)20。增強掃描序列包括軸位、矢狀位和冠狀位T1WI,掃描參數(shù)與T1WI平掃相同。對比劑使用釓噴替酸葡胺,劑量0.2 mmol/kg,注射速率2 mL/s,按0.5 mL/kg生理鹽水以同速率進行注射沖洗。以BMP格式導出軸位ADC圖像,導出前圖像窗寬、窗位保持一致。參照增強掃描圖像上的腫瘤范圍,利用MaZda軟件在導出的ADC圖像上沿腫瘤邊緣手動勾畫ROI,由軟件自動生成ROI直方圖數(shù)據(jù),選取灰度值的均值、方差、偏度、峰度及第1、10、50、90、99百分位數(shù)(Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%、Perc.90%、Perc.99%)等參數(shù)用于統(tǒng)計學分析。勾畫過程由從事影像診斷工作10年以上的2位影像專家進行指導。

    2 結(jié)果

    2.1 三組ADC灰度直方圖參數(shù)比較 三組的ADC圖灰度值、方差、偏度、峰度、Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%、Perc.90%、Perc.99%比較差異有統(tǒng)計學意義(P均<0.05)。GBM組與PCNSL組比較,以上參數(shù)差異有統(tǒng)計學意義(P均<0.05);GBM組與SMT組比較,均值、偏度、Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%、Perc.99%差異有統(tǒng)計學意義(P均<0.05),方差、峰度、Perc.90%差異無統(tǒng)計學意義(P均>0.05);PCNSL組與SMT組比較,均值、方差、偏度、Perc.50%、Perc.90%差異有統(tǒng)計學意義(P均<0.05),峰度、Perc.01%、Perc.10%差異無統(tǒng)計學意義(P均>0.05)。

    表1 三組ADC灰度直方圖灰度值、方差、偏度、峰度值比較

    表2 三組ADC灰度直方圖灰度值第1、10、50、90、99百分位數(shù)比較

    2.2 ADC灰度直方圖鑒別診斷GBM、PCNSL及SMT的效能 繪制ROC曲線。ADC灰度直方圖參數(shù)中Perc.50%鑒別診斷GBM、PCNSL的AUC最大(0.90),靈敏度與特異度分別為84.21%、86.21%),見表3。Perc.50%鑒別GBM、PCNSL的AUC最大(0.794),靈敏度和特異度相同,分別為96.43%、55.17%,見表4。Perc.90%鑒別PCNSL與SMT的AUC最大(0.814),靈敏度和特異度分別為92.86%、68.42%,見表5。

    表3 ADC灰度直方圖參數(shù)鑒別診斷GBM與PCNSL的效能

    表4 ADC灰度直方圖參數(shù)鑒別診斷GBM與SMT的效能

    表5 ADC灰度直方圖參數(shù)鑒別診斷PCNSL與SMT的效能

    3 討論

    紋理分析量化了圖像表面密度的變化及其模式[4],描述了醫(yī)學圖像中像素灰度空間分布,可反映病變的組織類型和病理特征,常應用于數(shù)字圖像的分析,因此在人工智能醫(yī)學影像領(lǐng)域中引起了越來越多的關(guān)注?;叶戎狈綀D分析主要描述的是腫瘤內(nèi)每個灰度級出現(xiàn)的頻率,與來自血流動力學模型的局部腦血容量和局部腦血流量等灌注參數(shù)不同,灰度直方圖參數(shù)沒有直接的生理意義。然而,這些描述性特征被認為是由MRI掃描儀將組織的結(jié)構(gòu)和功能特征具體可視化的結(jié)果。在神經(jīng)腫瘤影像學方面,基于MRI的紋理分析涉及放射性治療所致壞死和復發(fā)腫瘤的鑒別[6]、GBM患者的生存預測[7]、腦膠質(zhì)瘤的分級[8]、不同類型肺腫瘤的腦轉(zhuǎn)移的鑒別[9]、后顱窩腫瘤病理類型的鑒別[10]及髓母細胞瘤復發(fā)風險預測[11]等方面,應用價值可觀。

    ADC值反映了腫瘤微環(huán)境內(nèi)水分子擴散情況,與腫瘤細胞密度呈反比[12],有助于疾病的診斷、生物侵襲性評估及治療反應預測。ADC圖像灰度反映的是ADC值的大小,灰度越低(黑)ADC值則越低。而灰度直方圖作為圖像紋理的一級特征[13],可量化圖像體素內(nèi)的灰度分布。因此,灰度直方圖分析可用于評估腫瘤內(nèi)部ADC值的整體分布情況。傳統(tǒng)的彌散加權(quán)成像研究多以病變局部區(qū)域為ROI進行分析,本研究以腫瘤全域ADC值為對象,分析GBM、PCNSL和SMT整體ADC值,以期對腫瘤整體水分子擴散情況提供一個更為全面的認識。

    PCNSL的ADC圖灰度均值低于GBM和SMT,其余5項百分位數(shù)當存在組間統(tǒng)計學差異時也保持了這一特征。這可能由于PCNSL細胞密集且核質(zhì)比較大等組織學特征導致其細胞外水分子擴散受限,ADC值降低明顯[1]。GBM惡性程度高,腫瘤細胞增殖與核異型性明顯,常出現(xiàn)缺血性改變或血栓形成導致的大片壞死,從而使GBM的全域ADC圖灰度均值高于PCNSL和SMT。Lu等[1,3]研究發(fā)現(xiàn),PCNSL的相對ADC值及相對ADC均值低于GBM,這與本研究結(jié)果一致。

    方差描述的是數(shù)據(jù)的離散程度。本研究發(fā)現(xiàn)GBM與SMT的ADC灰度直方圖方差值高于PCNSL,而GBM的ADC灰度直方圖方差雖高于SMT,但差異無統(tǒng)計學意義。GBM的傳統(tǒng)MRI信號表現(xiàn)多不均勻,其ADC值灰度方差較大,說明GBM微環(huán)境中水分子擴散受限程度的異質(zhì)性較大;而PCNSL較低的方差值則反映了PCNSL更為單一均勻的細胞成分,水分子擴散受限程度差異小?;叶戎狈綀D分析參數(shù)量化了這一傳統(tǒng)的主觀性概念。腫瘤異質(zhì)性是GBM治療耐藥、影響預后的主要原因之一[14],灰度直方圖參數(shù)能否間接反映GBM治療及預后情況還需進一步研究證實。

    峰度表示灰度值總體分布形態(tài)的平坦程度,反映該圖像灰度頻數(shù)分布形態(tài),比正態(tài)分布更為尖銳或平坦,尖銳者峰度值為正,相反為負[15]。本研究中,PCNSL峰度值高于PCNSL,說明PCNSL的ADC值灰度分布圖像上部分灰度值頻數(shù)較多,直方圖分布形態(tài)更為尖銳,表明PCNSL的ADC圖灰度值分布更為集中,這一結(jié)果與PCNSL較小的方差值相一致,均體現(xiàn)了PCNSL更為均勻的MRI信號表現(xiàn)。

    ADC灰度直方圖參數(shù)鑒別GBM-PCNSL、GBM-SMT、PCNSL-SMT的最高效能分別為0.90(第50百分位數(shù))、0.794(第50百分位數(shù))、0.814(第90百分位數(shù))。本研究中的ADC灰度直方圖參數(shù)對這三種腫瘤的鑒別診斷效能高于之前的多數(shù)研究[1,2,16~18]。與之前的研究不同,灰度直方圖分析量化了不同腫瘤影像圖像細微特征,包括人眼察覺不到的細微差異,可幫助提高對腫瘤傳統(tǒng)影像表現(xiàn)的客觀認識。

    ADC腫瘤灰度直方圖分析是一種有前途的非侵入性圖像分析方法,可幫助鑒別GBM、PCNSL和SMT,易從常規(guī)MRI掃描中獲取參數(shù),無需增加額外的掃描時間,將有望成為使患者受益的輔助診斷方法。

    本研究的局限性:本研究的回顧性性質(zhì)導致偏倚;讓2名經(jīng)驗豐富的神經(jīng)腫瘤影像診斷醫(yī)師指導畫取ROI以減小誤差;本研究結(jié)果缺少直接的病理影像相關(guān)證據(jù)驗證灰度直方圖參數(shù)與病理組織學的相關(guān)性。因此,需針對直方圖參數(shù)與組織學特征的關(guān)系進行更大樣本量的相關(guān)性研究,進一步探究灰度直方圖分析的診斷潛力。

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