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    初探基于腫瘤全域ADC圖的灰度共生矩陣紋理分析與子宮內膜癌Ki-67表達的相關性

    2019-02-14 09:43:08田士峰劉愛連劉靜紅王學東黃侃郭妍李昕
    磁共振成像 2019年11期
    關鍵詞:慣性矩全域紋理

    田士峰,劉愛連*,劉靜紅,王學東,黃侃,郭妍,李昕

    作者單位:1. 大連醫(yī)科大學附屬第一醫(yī)院放射科,大連 116011 2. 通用電氣醫(yī)療,上海 200000 3. 通用電氣醫(yī)療集團轉化醫(yī)學部門,上海 200000

    子宮內膜癌(endometrial cancer,EC)細胞增殖核抗原Ki-67可間接反映腫瘤細胞的增殖活性與惡性程度,其表達程度越高提示EC生長及侵襲能力越強,深肌層浸潤、局部侵犯與轉移的發(fā)生概率也隨之增高[1-2]。但Ki-67的表達情況多在術后經免疫組織化學分析獲得,若術前能對其表達情況進行評估,以判斷EC細胞增殖情況,對指導治療方案的制定及患者預后的預估都具有積極意義。既往研究認為DWI序列的ADC圖可用于評價子宮惡性腫瘤 Ki-67的表達情況[3-4]?;叶裙采仃?gray level co-occurrence matrix,GLCM)屬于二階紋理分類方法,通過研究圖像灰度分布與變化規(guī)律、圖像像素灰度值的局部特征,以多參數反映肉眼無法感觀的圖像紋理特征[5-6]。筆者旨在探討基于腫瘤全域ADC圖的GLCM紋理分析與EC增值抗原Ki-67表達的相關性,以期實現術前定量、無創(chuàng)評估EC的細胞增殖能力。

    1 材料與方法

    1.1 研究對象

    回顧性分析2016年1月至2019年3月間我院符合以下標準的患者資料。納入標準:(1)手術病理證實為原發(fā)性子宮內膜癌,病例資料完整,免疫組織化學分析指標包括Ki-67;(2)無MR檢查禁忌證,術前一周內行1.5 T MR檢查,掃描序列包括DWI;(3)病灶直徑(厚度)大于1.0 cm。最終37例患者納入研究,年齡34~82歲,平均(58.9±10.0)歲。絕經前11例,主要臨床癥狀為月經不規(guī)律,經量增多;絕經后26例,主要臨床癥狀為不規(guī)則陰道流血。

    1.2 檢查方法

    采用美國GE Signa HDxt 1.5 T MR超導型掃描儀,體部8通道相控陣線圈。檢查前禁食4~6 h減輕腸道蠕動,并于檢查前1 h飲水約500 ml使膀胱適度充盈。掃描序列及相關參數見表1,DWI序列b值取0,600 s/mm2。

    1.3 圖像分析與數據測量

    將DWI序列圖像傳輸至GE ADW 4.6工作站,經Functool軟件重建后獲得ADC圖。而后將ADC原始圖像導入GE Omni-Kinetics軟件,得到未經濾過的原始細紋理圖像,由2名盆腔MRI影像診斷經驗7年以上的主治醫(yī)師參考MR平掃及增強掃描圖像,共同協商在包含腫瘤實質的ADC圖像上沿腫瘤邊緣逐層勾畫ROI (圖1),后經融合獲得腫瘤全域GLCM紋理參數,包括能量、熵、慣性矩、相關性、逆差距,取二者平均值進行分析。最后詳細記錄EC病理類型、病理分級、分期、生長方式(彌漫或局限腫塊)、免疫組織化學分析等信息。

    1.4 Ki-67表達的測定方法

    由專業(yè)病理科醫(yī)生進行。免疫組織化學染色采用鏈霉菌抗生物素蛋白-過氧化物酶連結法(streptavidinperosidase,SP法),當腫瘤細胞的胞漿內出現清晰的棕黃色顆粒,且著色強度高于非特異染色背景時判定為Ki-67表達陽性。在200倍視野下隨機取10個視野,以各視野腫瘤陽性百分比的平均值作為表達指數。按照Peiró等[7]的標準,Ki-67表達指數<50%為低表達,≥50%則為高表達。

    1.5 統計學方法

    應用SPSS 22.0統計學軟件進行數據分析。按照Ki-67表達指數的高、低分組,進行單樣本Kolmogorov-Smirnov檢驗,符合正態(tài)分布的者用±s表示,符合偏態(tài)分布者用中位數(上、下四分位數)表示。采用獨立樣本t檢驗(正態(tài)分布)或Mann-Whitney秩和檢驗(偏態(tài)分布)比較兩組病例GLCM紋理參數的差異。采用受試者工作特征曲線(receiver operator characteristic curve,ROC曲線)評估有統計學差異的參數對Ki-67低、高表達組的鑒別診斷效能,計算曲線下面積(Area Under Curve,AUC),并根據最大約登指數確定界值、敏感度、特異度。采用Pearson相關對各參數值與Ki-67表達指數進行相關性分析(相關系數r取值在-1~1間,0≤|r|<0.20為無相關性或相關性極弱,0.20≤|r|<0.40為相關性弱,0.40≤|r|<0.60為相關性中等,0.60≤|r|<0.80為相關性強,0.80≤|r|≤1為相關性極強)。P<0.05為差異有統計學意義。

    2 結果

    2.1 一般資料結果

    37例患者中Ki-67低表達17例,高表達20例,相關資料見表2。

    2.2 Ki-67低、高表達組GLCM紋理參數比較

    Ki-67低表達組的能量、慣性矩大于高表達組,熵、相關性、逆差距小于高表達組,差異具有統計學意義(P<0.05),具體結果見表3。

    2.3 GLCM紋理參數診斷效能

    GLCM紋理參數診斷Ki-67高表達的AUC、閾值、敏感度及特異度見表4、圖2。

    表1 掃描序列及相關參數Tab.1 Scanning sequence and related parameters

    表2 患者一般資料Tab. 2 General information of patients

    表3 Ki-67低、高表達組GLCM紋理參數比較結果Tab. 3 Comparison of texture parameters of GLCM in low and high expression groups of Ki-67

    表4 GLCM紋理參數的鑒別效能Tab. 4 Discriminant еfficiеncy оf tеxturе paramеtеrs in GLСM

    2.4 GLCM紋理參數值與Ki-67表達指數相關性分析

    能量、慣性矩與EC的Ki-67表達指數負相關,熵、相關性、逆差距與Ki-67表達指數正相關,熵的相關系數最大。具體結果見表5。

    表5 GLCM紋理參數值與Ki-67表達指數相關性分析結果Tab. 5 Relevance analysis between GLCM texture parameters and Ki-67 expression index

    圖1 EC的ROI勾畫示意圖,紅色區(qū)域為腫瘤實質覆蓋區(qū) Fig. 1 ROI sketch of EC, the red area is the parenchymal coverage of the tumor.

    圖2 GLCM紋理參數鑒別Ki-67低、高表達的ROC曲線,熵的鑒別效能最高 Fig. 2 GLCM texture parameters can identify low and high expression ROC curvеs оf Ki-67. Entrоpy has thе highеst discriminant еfficiеncy.

    3 討論

    紋理分析作為新興的圖像后處理技術,可以通過軟件對圖像中細微的紋理特征進行定量提取,顯示病變內在異質性。GLCM反映圖像灰度的空間相關特性,是最常用的二階紋理分類方法[8],具有多個紋理參數,提供圖像的客觀信息。其中,能量反映了圖像紋理的粗細程度以及圖像分布的均勻性,其值越大表明圖像越均一;熵與能量相反,其值越大表明圖像紋理的非均勻性越大,圖像紋理越復雜;相關性反映了圖像的細致程度,具體解釋為像素在空間行或列分布的相似度,其值越大表明圖像紋理約細致;逆差距反映圖像紋理局部的變化程度,其值越大表明圖像越均勻規(guī)則;慣性矩反映了圖像紋理的粗細程度,可將圖像灰度的空間分布拉開以揭示灰度空間分布的復雜程度[8-10]。

    隨著臨床醫(yī)學對腫瘤發(fā)病機制方面研究的不斷進展,各種參與細胞增殖及周期調控的因子已逐步涉獵,其中存在于增殖細胞核基質內的抗原—Ki-67就是研究熱點之一。Ki-67的半衰期短,在腫瘤細胞完成增殖周期后迅速降解,而且不易受到其他因素的影響,因此可作為反映腫瘤細胞惡性程度及增殖活性的可靠指標,對于評估腫瘤生長與侵襲能力也可提供有效參考,同時對于評價腫瘤預后、指導術后放化療等也具有一定積極意義[11-12]。對EC而言,當Ki-67表達指數增高時,意味著腫瘤細胞增殖活躍度增加,腫瘤生長旺盛,細胞密度增加,細胞排列更為緊密,細胞外間隙減小,腫瘤組織新生血管豐富,這些因素均增加了水分子擴散微環(huán)境的復雜性,會引起ADC圖的紋理發(fā)生改變。本研究中ROI勾畫時選取了腫瘤全域,保證了包含相關紋理信息的完整性。本研究結果顯示,Ki-67低表達組的能量、慣性矩大于高表達組,熵、相關性、逆差距小于高表達組,這些結果提示了Ki-67高表達組的圖像紋理較低表達組更為復雜,不均一不規(guī)則性更強。其中熵鑒別兩組的AUC最高(0.865),與Ki-67表達指數的相關性最強。

    本研究具有一定局限性,首先,部分EC病灶與正常組織分界不清,逐層勾畫ROI時,部分層面病灶邊緣區(qū)可能未被包含;其次,樣本量相對較少,可能會導致研究結果的偏差;再次,未考慮年齡、EC臨床分期等因素的影像。

    綜上所述,基于腫瘤全域ADC圖的GLCM紋理分析有助于術前評估EC的Ki-67表達情況,具有一定臨床應用價值,熵為最佳參數。

    利益沖突:無。

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