鉬靶及MRI紋理分析技術(shù)在乳腺疾病診斷中的研究進(jìn)展

1.廣東醫(yī)科大學(xué)研究生院(廣東 湛江 524002)

2.廣東醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院放射科(廣東 湛江 524002)

3.中山大學(xué)附屬第八醫(yī)院放射科(廣東 深圳 518000)

黃遠(yuǎn)明1 梁立華3 陳曉東2羅樹存2 羅澤斌2

近年來女性乳腺癌的發(fā)病率呈現(xiàn)越來越年輕化的趨勢(shì)，也是40歲以上婦女癌癥死亡原因之一，病死率較高[1-2]。目前對(duì)于乳腺癌的影像學(xué)診斷手段有鉬靶、超聲、CT和MRI，每種方法均有自身的優(yōu)劣勢(shì)[3]，其中鉬靶及超聲是乳腺疾病篩查以及診斷最普及的手段，但兩者的敏感性和特異性較低，CT軟組織分辨率較高，但檢查過程中X線劑量太大，只是作為乳腺鉬靶的一種補(bǔ)充手段。而乳腺M(fèi)RI在乳腺癌的診斷上有很高的敏感性，可以高達(dá)94%-100%[4]，但是根據(jù)以往的文獻(xiàn)報(bào)道其具有不同的特異性，約37%-97%，診斷中的高假陽(yáng)性將導(dǎo)致不必要的活檢或是過度治療[5]。因此提高乳腺疾病診斷率及特異性成為一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問題，需要更好的方法來輔助乳腺癌的診斷，使患者從輔助篩查和預(yù)防性治療中受益。

近年來關(guān)于鉬靶及乳腺M(fèi)RI的紋理分析技術(shù)在乳腺疾病診斷上的臨床價(jià)值得到了關(guān)注。而紋理分析作為一項(xiàng)圖像后處理技術(shù)，可以量化病灶的異質(zhì)性[6]。多重臨床、病理和分子分析均證實(shí)乳腺癌為一種高度異質(zhì)性的疾病，體現(xiàn)在具有侵襲性的生物學(xué)行為、預(yù)后較差、存在治療抵抗等[7]。在既往研究結(jié)果均證實(shí)在腫瘤診斷中，紋理分析是一項(xiàng)具有潛力的技術(shù)，能夠?yàn)榕R床的診療和預(yù)后評(píng)估提供很多重要的及有價(jià)值的信

息[8-9]。

1 腫瘤異質(zhì)性與紋理分析

1.1惡性腫瘤常常表現(xiàn)為基因和表型異質(zhì)性[10]。腫瘤在遺傳和組織病理學(xué)水平上具有異質(zhì)性，其是指在細(xì)胞性、血管生成、血管外細(xì)胞外基質(zhì)和壞死區(qū)域內(nèi)的腫瘤的空間變化。具有高異質(zhì)性的腫瘤已經(jīng)顯示具有較差的預(yù)后，其可能是繼發(fā)于內(nèi)在侵襲性生物學(xué)或治療抵抗力[11]。組織病理、分子生物學(xué)是診斷腫瘤異質(zhì)性的金標(biāo)準(zhǔn)，但此均為有創(chuàng)性的診斷手段，且易受取材標(biāo)本局限性的影響，因此不能反映病灶的整體狀況。而各種醫(yī)學(xué)影像，比如B超、鉬靶、CT、MRI及PET/CT可提供病灶的形態(tài)、內(nèi)部結(jié)構(gòu)及其代謝情況、并且可描述病灶與周圍組織的關(guān)系等形態(tài)學(xué)及功能學(xué)的信息，從不同層面描述病灶的整體情況，為腫瘤異質(zhì)性分析提供相關(guān)信息。相比之下，影像學(xué)診斷優(yōu)勢(shì)在于無創(chuàng)傷性，可實(shí)時(shí)進(jìn)行，分析具有可重復(fù)性等，這些優(yōu)勢(shì)使得基于影像圖像的腫瘤異質(zhì)性分析技術(shù)在臨床上應(yīng)用得到越來越多的關(guān)注及重視。

1.2紋理分析是指可以用于評(píng)估圖像中像素的灰度強(qiáng)度和位置的各種數(shù)學(xué)方法，以得到所謂的“紋理特征”，提供病灶內(nèi)異質(zhì)性的量度。其中紋理分析獲取量化參數(shù)方法中最常用的是統(tǒng)計(jì)分析方法，它主要是基于圖像像素的灰度值的分布和相互關(guān)系，找出反映這些關(guān)系的紋理特征，對(duì)其量化及提取。這類方法主要適合于具有非均勻性的、隨機(jī)的醫(yī)學(xué)影像圖像中[12]。統(tǒng)計(jì)法具有三階統(tǒng)計(jì)參數(shù)，其為一階、二階和高階參數(shù)。一階統(tǒng)計(jì)描述的是感興趣區(qū)像素值的灰度分布情況，是基于直方圖的分析方法；二階統(tǒng)計(jì)是描述特定像素對(duì)的聯(lián)合概率分布情況，主要應(yīng)用空間灰度依屬法或共生矩陣；高階統(tǒng)計(jì)是描述圖像的局部特征，其應(yīng)用相鄰像素灰度差分矩陣，反映區(qū)域內(nèi)強(qiáng)度的變化或同質(zhì)區(qū)域的分布情況。該統(tǒng)計(jì)法能夠識(shí)別、提取、量化一些人眼所不能識(shí)別的紋理特征，能作為一種輔助工具提高疾病的診斷[13]。

2 紋理分析在鉬靶圖像中的應(yīng)用

因乳腺鉬靶檢查費(fèi)用較低、早期診斷應(yīng)用價(jià)值高的特點(diǎn)，醫(yī)師和患者都能廣泛接受這種方法，所以鉬靶作為一種常規(guī)及普遍的篩查手段，既往有研究證明年度篩查鉬靶，能夠提高乳腺疾病的檢出率及能顯著降低無癥狀女性乳腺癌死亡率。然而，由于乳腺存在重疊的纖維組織，乳房鉬靶的敏感性可能受到致密的乳腺組織的限制，這減少了異常的顯著性。影響癌癥可見性的另一個(gè)因素是腫瘤生長(zhǎng)模式，不產(chǎn)生腫塊的腫瘤在乳房X線照相術(shù)下常常難以檢測(cè)。根據(jù)這兩個(gè)因素，乳腺密度和腫瘤生長(zhǎng)模式，乳房鉬靶篩查的假陰性率在癥狀女性中為8%～66%[14]，并且乳房X線照片的視覺評(píng)估中的主觀性和觀察者間差異而導(dǎo)致的相應(yīng)風(fēng)險(xiǎn)估計(jì)中的異質(zhì)性和再現(xiàn)性更為較低。乳腺腫塊的形態(tài)、密度及其血管豐富程度與正常器官組織存在一定差異，這些在影像學(xué)上體現(xiàn)為紋理特征，因此對(duì)基于鉬靶圖像紋理特征提取及探討，對(duì)于乳腺腫塊的早期診斷及分類有著重要的意義，紋理分析可以提供人眼所不能識(shí)別的局部特征及關(guān)系，以表征乳腺實(shí)質(zhì)模式的復(fù)雜性以及形態(tài)分布。

柯麗等人的實(shí)驗(yàn)研究表明在乳腺癌疾病的診斷中，紋理分析中的分形特征[15]不僅僅描述了乳腺組織的紋理特征，也為乳腺腺體的分類、乳腺腫塊的早期診斷提供了更可靠的依據(jù)，分類精度達(dá)到85%[16]。楊韜等人在應(yīng)用支持向量機(jī)方法基于灰度共生矩陣對(duì)乳腺鉬靶頭尾位(CC)和內(nèi)外斜位(MLO)圖像上進(jìn)行紋理分析研究中得出，惡性腫塊的熵值要高于良性腫塊；在正常乳腺組織、良惡性乳腺腫塊，這三組分類中各項(xiàng)紋理特征參數(shù)間的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P＜0.05)；d=2時(shí)支持向量機(jī)的三組分類準(zhǔn)確率為91.67%、86.73%、95.00%[17]。譚紅娜等人在基于鉬靶頭尾位(CC)圖像上進(jìn)行紋理分析從而預(yù)測(cè)乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的情況，得出腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移組的能量、熵、逆差距、自相關(guān)值均高于非轉(zhuǎn)移組，慣量、反差值均低于非轉(zhuǎn)移組(P均＜0.05)；其余紋理特征參數(shù)值在兩組間的差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均＞0.05)，其中紋理特征、鉬靶聯(lián)合紋理特征診斷腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的敏感度分別為62.5%和64.6%，特異度分別為66.7%和82.7%。以上研究涉及不同的技術(shù)對(duì)來自鉬靶的頭尾位(CC)和內(nèi)外斜位(MLO)視圖的感興趣區(qū)域(ROI)中紋理特性進(jìn)行采樣[18]。再通過統(tǒng)計(jì)分析從而得出對(duì)診斷乳腺癌有意義的紋理參數(shù)，進(jìn)一步指導(dǎo)乳腺癌的早期診斷及臨床治療從而提高陽(yáng)性率的診斷率以及減少假陽(yáng)性的回憶和相關(guān)的潛在危害。Byng等人表明，乳房造影紋理分析可用于自動(dòng)分析乳腺密度模式。Manduca等人證實(shí)，乳房X線攝影紋理特征與乳腺癌的特征比值相似，可以幫助預(yù)測(cè)類似腫瘤的乳腺癌風(fēng)險(xiǎn)[19]。乳腺X線檢查雖然對(duì)癌的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估有用，但是由于鉬靶的乳腺重疊組織較多，對(duì)于內(nèi)部和內(nèi)部的變異性診斷非常主觀，然而乳房紋理析，可以識(shí)別一些人眼所不能識(shí)別的紋理特征，提供病灶內(nèi)異質(zhì)性的量度，更能準(zhǔn)確評(píng)估乳腺內(nèi)部結(jié)構(gòu)從而發(fā)現(xiàn)病變。此后，這一研究領(lǐng)域?qū)?huì)不斷發(fā)展，開發(fā)各種定量方法。

3 紋理分析在乳腺M(fèi)RI中的應(yīng)用

乳腺磁共振成像(MRI)能為乳腺癌診斷提供詳細(xì)、快捷的三維信息，評(píng)估局部疾病程度、與周圍組織的關(guān)系，評(píng)估治療反應(yīng)以及活檢和定位指導(dǎo)的有用工具[20]。這種方式在侵襲性乳腺癌檢測(cè)中的敏感性已經(jīng)接近100%，這是乳房MRI在術(shù)前分期中重要的原因之一。乳腺M(fèi)RI的限制是從37%到97%的低到中等特異性。低特異性可能是過度治療的可能原因[21-22]。因此減少乳腺M(fèi)RI診斷中的假陽(yáng)性率是目前需要解決的問題。乳腺M(fèi)RI病變的診斷主要靠放射科醫(yī)生的診斷經(jīng)驗(yàn)評(píng)估，這造成了很大的主觀性，而且受定位病人的生理周期等因素的影響，然而乳腺病變的紋理分析可以避免這類問題，使病變的診斷更加主觀性，因此在乳腺M(fèi)RI病變的診斷上紋理分析將成為一個(gè)輔助工具。

很多文章報(bào)道過動(dòng)態(tài)造影增強(qiáng)磁共振成像(DCE-MRI)的紋理分析對(duì)于乳腺疾病的篩查及鑒別診斷上有意義，并且能提高疾病的診斷率及特異性[23-28]。實(shí)驗(yàn)中也證實(shí)了MRI的T2WI圖像的紋理特征能鑒別良性和惡性病變，而并且較DCE-MRI紋理分析具有較高的特異性。Amano Y等人[29]利用紋理分析對(duì)乳房背景實(shí)質(zhì)增強(qiáng)(BPE)分度研究中證實(shí)，信號(hào)強(qiáng)度的方差和偏度在區(qū)分BPE上有意義，本研究還表明，信號(hào)方差是識(shí)別浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌的有用參數(shù)，其熵與乳腺癌的異質(zhì)性之間的關(guān)系可能不同以往的研究。李漢森等人[30]利用LDA分類器區(qū)分非腫塊樣強(qiáng)化病灶的腺癌和非產(chǎn)褥期乳腺炎的研究中，其敏感度為92.9%、特異度為90.0%、準(zhǔn)確度為91.7%。陳文靜等人[31]在鑒別乳腺良惡性結(jié)節(jié)的研究上，利用動(dòng)態(tài)增強(qiáng)2min時(shí)的T1WI圖像進(jìn)行紋理特征分析、數(shù)據(jù)的提取，ROC曲線顯示多個(gè)紋理特征參數(shù)表現(xiàn)出較高的敏感度，其中RLN、CS、熵曲線下面積較大，分別為0.836、0.836、0.789。其中紋理分析曲線下面積值最大和準(zhǔn)確率最高的RLN診斷惡性乳腺結(jié)節(jié)，其敏感度為82.93%，特異度為9 4.8 7%。F o u c a u l d Chamming's，MD，PhD等人的研究中證實(shí)在治療前MR成像中，在脂肪抑制T2WI圖像和軸向脂肪抑制T1WI圖像上進(jìn)行紋理分析，峰度與非三陰性乳腺癌新輔助化療的病理學(xué)完全緩解(PCR)獨(dú)立相關(guān)[32]。另Hai-Jeon Yoon MD，MS等人也證實(shí)了乳腺M(fèi)RI的紋理分析對(duì)乳腺癌患者新輔助化療(NAC)的療效具有重要的評(píng)估意義[33]。

以上研究涉及基于乳腺各種功能性MRI成像的紋理特征的提取，其中包括乳腺M(fèi)RI的T1WI、T2WI、DWI以及DCE-MRI等某1、2種功能性成像序列的結(jié)合研究，并對(duì)感興趣區(qū)域(ROI)的紋理特性進(jìn)行采樣，量化感興趣區(qū)域(ROI)的圖像模式，再通過統(tǒng)計(jì)分析得出對(duì)診斷乳腺癌有意義的紋理參數(shù)，在疾病的診斷中作為一種新的輔助工具，我們可以使用該信息來區(qū)分乳腺良惡性結(jié)節(jié)、分型、預(yù)測(cè)患者的結(jié)局，監(jiān)測(cè)治療反應(yīng)，并協(xié)助個(gè)體化治療的進(jìn)展，而不需要額外的成像或侵入性程序。

4 存在的限制以及展望

上述研究中顯示出紋理分析技術(shù)在鉬靶及乳腺M(fèi)RI疾病診斷中具有廣闊應(yīng)用前景，但其在實(shí)現(xiàn)廣泛臨床應(yīng)用前還有很多有待于解決的問題?，F(xiàn)有的紋理分析方法均有本有的優(yōu)劣勢(shì)，在不同研究中選擇的紋理參數(shù)以及設(shè)計(jì)的分類器也不盡相同，同時(shí)各方法間又缺少有效的對(duì)比研究，因此很難統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，目前紋理分析用于病變ROI的2D研究較多，較少涉及病變3D的體積研究，應(yīng)引起研究學(xué)者的重視。目前尋求不同醫(yī)學(xué)影像檢查技術(shù)及不同部位分別最合適用于紋理分析的體位、圖像的期像或序列等是圖像紋理分析中工作中需要解決的問題。