MRI紋理分析鑒別診斷肝硬化背景下小肝癌與增生結(jié)節(jié)

鐘 熹，湯日杰，李建生，盧斌貴，楊佩瑜，陳志軍，尹進(jìn)學(xué)(廣州醫(yī)科大學(xué)附屬腫瘤醫(yī)院放射科，廣東 廣州 510095)

原發(fā)性肝細(xì)胞癌(hepatocellular carcinoma, HCC)是常見(jiàn)的惡性腫瘤之一，病死率僅次于肺癌和胃癌[1]。肝硬化是HCC的主要危險(xiǎn)因素，約80%的HCC發(fā)生于肝硬化背景下，由肝硬化再生結(jié)節(jié)、不典型增生結(jié)節(jié)(dysplastic nodules, DN)逐步發(fā)展為小肝癌(small hepatocellular carcinoma, sHCC；最大徑≤3 cm)。在肝硬化結(jié)節(jié)的分化演變過(guò)程中，DN與sHCC的影像學(xué)表現(xiàn)存在重疊，缺乏特異性血管強(qiáng)化征象時(shí)，常規(guī)MRI難以鑒別[2-3]。MR圖像紋理分析可定量分析圖像灰階分布特征、像素間關(guān)系和空間特征等，不依賴(lài)于影像學(xué)醫(yī)師的主觀(guān)因素及臨床經(jīng)驗(yàn)，可提供大量肉眼無(wú)法識(shí)別的圖像客觀(guān)信息[4-7]。本研究探討常規(guī)MRI紋理分析鑒別診斷肝硬化背景下sHCC與DN的價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集2015年1月—2017年7月我院52例經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為肝硬化合并結(jié)節(jié)患者，男35例，女17例，年齡35～81歲，平均(44.9±10.5)歲；乙型肝炎后肝硬化44例，丙型肝炎后肝硬化6例，酒精性肝硬化1例，病因不明1例。52例中，sHCC 33例，男23例，女10例，年齡35～78歲，平均(46.3±11.5)歲，其中29例單發(fā)病灶，4例為多發(fā)病灶，共37個(gè)病灶，最大徑1.01～3.00 cm，平均(2.23±0.48)cm；DN 19例，男11例，女8例，年齡39～81歲，平均(43.9±10.3)歲，其中15例單發(fā)病灶，4例為多發(fā)病灶，共23個(gè)病灶，最大徑1.12～2.89 cm，平均(2.04±0.43)cm。納入標(biāo)準(zhǔn)：①經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為HCC且單發(fā)病灶(1 cm≤最大徑≤3 cm)或2個(gè)病灶最大徑之和≤3 cm(單個(gè)病灶最大徑≥1 cm)，合并肝硬化；②經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為肝硬化不典型DN，未見(jiàn)癌細(xì)胞浸潤(rùn)，1 cm≤病灶最大徑≤3 cm；③術(shù)前1周內(nèi)接受MR檢查，圖像無(wú)明顯偽影。排除標(biāo)準(zhǔn)：①M(fèi)R檢查前曾接受介入或射頻消融治療；②肝結(jié)節(jié)最大徑>3 cm或2個(gè)病灶最大徑之和>3 cm；③手術(shù)病理無(wú)肝硬化證據(jù)。

1.2 儀器與方法 采用Philips Achieve 1.5T超導(dǎo)型MR掃描儀，體部相控陣線(xiàn)圈。掃描序列及參數(shù)：軸位T1W，TR 220 ms，TE 5.3 ms，F(xiàn)OV 42 cm×42 cm，NEX 2；T2W，TR 1 600 ms，TE 100 ms，F(xiàn)OV 42 cm×42 cm，NEX 2；頻譜衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)(spectral attenuated inversion-recovery, SPAIR)T2W，TR 1 600 ms，TE 70 ms，F(xiàn)OV 42 cm×42 cm，NEX 2。T1W動(dòng)態(tài)增強(qiáng)采用三維高分辨各向同性容積成像(enhanced T1W high resolution isotropic volume examination, e-thrive)，TR 5.14 ms，TE 2.30 ms，層厚5 mm，層間距2.50 mm，F(xiàn)OV 40 cm ×36 cm，矩陣288×192。對(duì)比劑采用Gd-DTPA，流率2 ml/s，劑量0.1 ml/kg體質(zhì)量，靜脈高壓注射后行動(dòng)脈期(18～30 s)、靜脈期(50～60 s)、平衡期(約3 min)DCE-MRI。后行軸位和冠狀位T1W延遲掃描(參數(shù)同平掃)。

1.3 圖像分析 由2名副主任醫(yī)師共同選出病灶的最大層面，意見(jiàn)不一時(shí)經(jīng)協(xié)商達(dá)成共識(shí)，并由其中1名醫(yī)師獨(dú)立進(jìn)行圖像紋理分析。由另外2名分別具有8年和10年以上MRI診斷經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師在不知病理結(jié)果和紋理分析結(jié)果的情況下共同分析所有圖像,并做出診斷，意見(jiàn)有分歧時(shí)經(jīng)協(xié)商達(dá)成一致。

1.3.1 ROI選擇 在PACS工作站將MR圖像以“Dicom”格式導(dǎo)出，以MaZda軟件(Version4.6，http://www.eletel.p.lodz.pl/mazda/)對(duì)圖像進(jìn)行紋理分析。參考增強(qiáng)T1WI，選擇病灶顯示最清晰的層面，于T2WI，T1WI，SPAIR T2WI和增強(qiáng)T1WI上手動(dòng)勾畫(huà)ROI，使其包含全部病灶，不避開(kāi)囊變、出血、鈣化等(圖1)，使各序列ROI盡量保持一致，分析其紋理特征。

1.3.2 紋理特征提取 對(duì)圖像進(jìn)行灰度標(biāo)準(zhǔn)化，隨后提取6種統(tǒng)計(jì)學(xué)紋理特征，包括直方圖、灰度共生矩陣(gray-levelco-occurrencematrix, GLCM)、游程檢驗(yàn)(run-lengthmatrix, RUN)、絕對(duì)梯度(absolute gradient, GRA)、自回歸模型(uto-regressive model, ARM)及小波轉(zhuǎn)換(waveletsransform, WAV)，共279個(gè)相關(guān)參數(shù)(表1)。

圖1 MaZda軟件中ROI測(cè)量示意圖，軸位T2WI，病理診斷為sHCC

1.3.3 紋理特征選擇 選擇MaZda軟件能夠提供的3種特征，即Fisher系數(shù)(Fisher coefficient， Fisher)、分類(lèi)錯(cuò)誤概率聯(lián)合平均相關(guān)系數(shù)(probability of classification error and average correlation coefcient, POE+ACC)及交互信息(mutual information measure, MI)；每種方法自動(dòng)選擇10個(gè)最有鑒別意義的特征參數(shù)，F(xiàn)isher、POE+ACC及MI聯(lián)合應(yīng)用(combination of Fisher，POE+ACC and MI， FPM)共提供30個(gè)最佳紋理特征參數(shù)用于分類(lèi)。

1.3.4 紋理特征分類(lèi) 采用MaZda軟件B11模塊提供的原始數(shù)據(jù)分析(raw data analysis, RDA)、主要成分分析(principal component analysis, PCA)、線(xiàn)性判別分析(linear discriminant analysis, LDA)、非線(xiàn)性判別分析non-linear discriminant analysis, NDA)對(duì)所選擇的各序列紋理特征參數(shù)進(jìn)行分類(lèi)分析，4種不同序列鑒別sHCC與DN的結(jié)果以誤判率的形式表示。誤判率越小，提示該序列對(duì)sHCC與DN的辨識(shí)度越高，所蘊(yùn)含的鑒別兩者的紋理特征越多。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 17.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。以病理結(jié)果為金標(biāo)準(zhǔn)，計(jì)算醫(yī)師的誤判率，并采用χ2檢驗(yàn)比較其與MaZda軟件分析結(jié)果的差異。以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表1 MaZda(Version4.6)提供的6種紋理特征的相關(guān)參數(shù)

2 結(jié)果

52例共發(fā)現(xiàn)60個(gè)病灶。鑒別sHCC與DN的紋理特征參數(shù)主要取自T2WI，其次是SPAIR T2WI，T1WI包含的紋理特征最少(表2)。采用MaZda軟件鑒別sHCC與DN的誤判率最低為8.33%(5/60)，在T2WI中出現(xiàn)2次，在SPAIR T2WI、T1WI和增強(qiáng)T1WI中的最小誤判率分別為10.00%(6/60)、15.00%(9/60)和13.33%(8/60)。4種圖像中，最低誤判率僅T2WI一次為POE+ACC聯(lián)合NDA分類(lèi)方法的結(jié)果，其余均為FPM聯(lián)合NDA進(jìn)行分類(lèi)的結(jié)果。

T2WI中，紋理特征選擇方法中，F(xiàn)PM的誤判率(8.33%～26.67%)均低于MI(20.00%～38.33%)、Fisher(18.33%～41.67%)和POE+ACC(8.33%～40.00%)。紋理特征分類(lèi)方法中，NDA鑒別sHCC與DN的誤判率(8.33%～20.00%)低于RDA(26.67%～41.67%)、PCA(28.33%～43.33%)和LDA(21.67%～45.00%)。

影像醫(yī)師將8個(gè)sHCC病灶錯(cuò)判為DN、6個(gè)DN病灶錯(cuò)判為sHCC，誤判率為23.33%(14/60)，高于紋理分析(8.33%，5/60；χ2=58.73，P=0.002)。

3 討論

肝硬化背景下發(fā)生sHCC是一個(gè)動(dòng)態(tài)、復(fù)雜的逐步分化演變過(guò)程，通常由肝內(nèi)再生結(jié)節(jié)向低級(jí)別DN發(fā)展，再至高級(jí)別DN(交界性)，最終惡變?yōu)镠CC。上述不同類(lèi)型結(jié)節(jié)的影像學(xué)表現(xiàn)部分互相重疊[2-3]。目前影像學(xué)多依據(jù)CT和MRI多期動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描來(lái)鑒別sHCC與DN，以典型血管強(qiáng)化征象(動(dòng)脈期早期強(qiáng)化，門(mén)靜脈期廓清)診斷HCC的特異度較高，但敏感度較低[8]。部分sHCC由于動(dòng)脈新生血管未完全形成或發(fā)育不良而并不具備典型的血管強(qiáng)化征象，易被誤診為肝硬化DN。肝特異性對(duì)比劑釓塞酸二鈉的應(yīng)用，使sHCC的檢出率和診斷符合率顯著提高[9-10]；但其價(jià)格昂貴，且取得具有診斷效能的肝膽期圖像需要延遲20 min，導(dǎo)致臨床應(yīng)用受限。

表2 不同MR序列4種紋理特征選擇方法(Fisher、POE+ACC、MI、FPM)對(duì)sHCC與DN的誤判率[%(個(gè))，n=60]

紋理分析不依賴(lài)于醫(yī)師的主觀(guān)因素及臨床經(jīng)驗(yàn)，通過(guò)定量分析圖像的灰階分布特征、像素間關(guān)系和空間特征而提供客觀(guān)信息[4]。惡性腫瘤具有“異質(zhì)性”的生物學(xué)行為特征，與良性病變相比，其圖像紋理常雜亂無(wú)章、分布不均勻。MRI紋理分析反映定量紋理參數(shù)的差異，已廣泛應(yīng)用于鑒別診斷良惡性腫瘤及評(píng)估惡性腫瘤的放化療效果[5-7]。Bahl等[11]發(fā)現(xiàn)基于增強(qiáng)MRI的定量紋理分析能準(zhǔn)確、無(wú)創(chuàng)地評(píng)估肝纖維化分級(jí)，且敏感度、特異度和準(zhǔn)確率分別為91.9%、83.9%和88.2%。Li等[12]提出脂肪抑制T2WI紋理分析可鑒別肝癌、肝血管瘤和轉(zhuǎn)移瘤。

本研究發(fā)現(xiàn)，采用常規(guī)序列紋理分析鑒別肝硬化背景下sHCC與DN的誤判率可低至8.33%(5/60)，低于影像醫(yī)師的誤判率23.33%(14/60)，提示紋理分析可作為鑒別診斷良惡性肝硬化結(jié)節(jié)的補(bǔ)充工具。本研究結(jié)果顯示，與常規(guī)及增強(qiáng)T1WI相比，T2WI的誤判率最低，提示T2WI蘊(yùn)含更多具有鑒別sHCC與DN的紋理特征，與既往研究[6，13-14]結(jié)果相符，這可能與T2WI的TE相對(duì)較長(zhǎng)、組織間的對(duì)比度較好有關(guān)。既往研究[12]認(rèn)為SPAIR T2WI顯示肝內(nèi)病灶的邊界較T2WI更為清晰，且SPAIR T2WI紋理分析可用于鑒別肝血管瘤、肝轉(zhuǎn)移瘤與HCC。本研究發(fā)現(xiàn)SPAIR T2WI紋理分析鑒別sHCC與DN的誤判率高于T2WI，其原因可能在于部分sHCC、DN病灶合并脂肪變性，且SPAIR T2WI可致肝硬化結(jié)節(jié)灶脂肪信號(hào)丟失，從而改變了病變固有的異質(zhì)性，影響紋理分析結(jié)果。本研究結(jié)果顯示，在紋理特征選擇方法中，F(xiàn)PM誤判率最低(8.33%～26.67%)，MI、Fisher和(POE+ACC)的誤判率相近，與FPM用于病變分類(lèi)分析的紋理特征參數(shù)最多有關(guān)；在紋理特征分類(lèi)方法中，NDA比LDA更有效，誤判率更低。

本研究的不足：①未提取具體的定量紋理參數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析和診斷效能評(píng)估；②未能獲得紋理分析診斷sHCC的參考閾值和標(biāo)準(zhǔn)；③未比較低級(jí)別DN和高級(jí)別DN、高級(jí)別DN和sHCC的紋理分析差異；④DCE-MRI圖像空間分辨率較低，對(duì)比度較差，可能影響以MaZda軟件導(dǎo)入ROI的識(shí)別一致性，故未納入動(dòng)態(tài)增強(qiáng)序列；⑤未比較MRI紋理分析與fMRI、普美顯增強(qiáng)的診斷效能；⑥手動(dòng)勾畫(huà)肝結(jié)節(jié)最大切面的方法具有一定局限性。