陳國(guó)鈺 沈桂權(quán)△ 高波
1.貴州醫(yī)科大學(xué)附屬醫(yī)院影像科,貴州 貴陽(yáng) 550004;2.煙臺(tái)毓璜頂醫(yī)院影像科,山東 煙臺(tái) 264000)
為精確反映整個(gè)腫瘤內(nèi)部的生物學(xué)信息,人們使用計(jì)算機(jī)技術(shù)挖掘醫(yī)學(xué)圖像中的特征空間數(shù)據(jù)——影像組學(xué)已成為影像學(xué)研究的最新目標(biāo)[1]。影像組學(xué)把全部腫瘤作為研究客體,能全面評(píng)估腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性等生理情況,取得臨床及傳統(tǒng)影像學(xué)無(wú)法獲得的信息。紋理分析(texture analysis,TA)是影像組學(xué)中的一部分,是醫(yī)學(xué)圖像中近年才發(fā)展起來(lái)的評(píng)價(jià)腫瘤異質(zhì)性的新工具。
紋理是圖像中非?;厩矣杏玫男畔⑻卣?,也是圖像處理分析的重要參考參數(shù)。應(yīng)用不同的提取方法得到不同的紋理特征,反映不同的生理或病理信息。對(duì)圖像進(jìn)行紋理分析能得到更全面的信息,是行之有效且安全無(wú)創(chuàng)的。
總的來(lái)說(shuō),紋理分析的方法有三種:統(tǒng)計(jì)分析法[2]、模型分析法[3]和變換分析法[4]。
2.1 統(tǒng)計(jì)分析法 這是研究及使用最多的紋理分析方法,也是最先研究的一種方法,它不像直方圖法不能反映空間位置信息。根據(jù)特征計(jì)算時(shí)使用1個(gè)像素、2個(gè)像素或者3個(gè)及以上像素,把其分為一階統(tǒng)計(jì)量、二階統(tǒng)計(jì)量和高階統(tǒng)計(jì)量。
2.2 模型分析法 模型法把圖像中的各個(gè)像素內(nèi)部之間看作有著某種函數(shù)關(guān)系,在整體上估計(jì)出全部像素的空間位置關(guān)系。模型法需要先了解圖像內(nèi)部基元的排列結(jié)構(gòu)情況,以便選擇合適的模型,再評(píng)估模型的相關(guān)系數(shù),最后進(jìn)行紋理特征的提取。模型分析法是使用復(fù)雜數(shù)學(xué)模型來(lái)描述圖像中的紋理,它的計(jì)算相當(dāng)復(fù)雜,對(duì)簡(jiǎn)單紋理適用,但對(duì)于結(jié)構(gòu)復(fù)雜的紋理要使用多種模型進(jìn)行分塊評(píng)估。
2.3 變換分析法 它是在不同的空間分析圖像中的紋理特性,比如不同的頻率空間或尺度空間。例如小波變換、傅里葉變換及Gabor變換都是變換分析法中使用較多的。這一類可以對(duì)整個(gè)圖像進(jìn)行轉(zhuǎn)換,從而可以用多尺度方法提取統(tǒng)計(jì)特征。其中小波變換在變換分析方法中運(yùn)用最廣泛。因?yàn)樗艹龅亩喑叨榷喾直媛侍攸c(diǎn),能對(duì)紋理特征的提取博得良好空間。
TA在醫(yī)學(xué)圖像中的運(yùn)用主要是特征提取,對(duì)一些影像檢查不能甄別的病灶作用很大。它是醫(yī)學(xué)圖像定量分析的重要工具,其在眾多腫瘤的異質(zhì)性、鑒別診斷、治療療效評(píng)估及預(yù)測(cè)預(yù)后等方面顯示出了越發(fā)明顯且不可取代的作用。
3.1 TA在CT圖像中的應(yīng)用 有學(xué)者[5]發(fā)現(xiàn)從肺結(jié)節(jié)的CT圖像上提取的紋理特征可以對(duì)肺結(jié)節(jié)的良惡性進(jìn)行鑒別(AUC=0.872);結(jié)合肺結(jié)節(jié)及周圍肺實(shí)質(zhì)區(qū)域提取的紋理特征可以將鑒別肺結(jié)節(jié)良惡性的性能再次提高(AUC=0.938)。Daginawala等[6]發(fā)現(xiàn)19個(gè)不同TA方法得到的紋理特征可以區(qū)別慢性肝病患者肝纖維化的程度。V.Goh等[7]發(fā)現(xiàn)CTTA(CT圖像的紋理分析)能夠反映腫瘤的異質(zhì)性,在腎癌患者接受靶向治療后,能量可作為轉(zhuǎn)移性腎癌靶向治療后預(yù)測(cè)預(yù)后的獨(dú)立影像生物標(biāo)志。另外一篇關(guān)于CT紋理分析能否作為腫瘤生物標(biāo)志的研究發(fā)現(xiàn),用CTTA評(píng)估腫瘤異質(zhì)性,可發(fā)現(xiàn)食管癌的不良生物學(xué)特性并且作為其生存預(yù)后的指標(biāo)[8]。CTTA在肺癌中應(yīng)用的一篇研究發(fā)現(xiàn)其可作為NSCLC(非小細(xì)胞肺癌)生存的獨(dú)立預(yù)測(cè)標(biāo)志[9]。
3.2 TA在MRI圖像中的應(yīng)用 有學(xué)者[10]用DWI的ADC值進(jìn)行評(píng)估,發(fā)現(xiàn)在31例鼻咽癌患者中,治療前有較高ADC值和治療中ADC值升高的患者對(duì)放化療較敏感。學(xué)者[11]利用DCE掃描預(yù)測(cè)放化療敏感性,發(fā)現(xiàn)治療前Ktrans值明顯增高的患者對(duì)放化療敏感。此外,基于MRI圖像TA在腫瘤的治療療效、分子分型、異質(zhì)性研究、預(yù)后評(píng)估等方面也取得了不少實(shí)質(zhì)性的進(jìn)展。有研究表明,DCE-MRI紋理分析可以在初期評(píng)估乳腺癌新輔助化療后的療效[12]。Yun等[13]在乳腺癌移植瘤動(dòng)物模型中發(fā)現(xiàn)DWI-ADC圖像的TA能反映腫瘤內(nèi)部的異質(zhì)性。De等[14]基于直腸癌患者的MRI-T2圖像的TA發(fā)現(xiàn)紋理參數(shù)能判別完全緩解的患者。此外,TA在腦腫瘤中的應(yīng)用比較常見(jiàn)。李婭等[15]利用支持向量機(jī)(SVM)對(duì)MRI圖像的紋理進(jìn)行評(píng)價(jià)以鑒別髓母細(xì)胞瘤和室管膜瘤。Hu等[16]多參數(shù)磁共振和TA可以幫助識(shí)別和可視化膠質(zhì)母細(xì)胞瘤的空間組織學(xué)異質(zhì)性,以確定區(qū)域腫瘤豐富的活檢目標(biāo)。Jin等[17]發(fā)現(xiàn)整個(gè)膠質(zhì)瘤腫瘤體積ADC圖譜的TA可用于評(píng)價(jià)腫瘤的異質(zhì)性。Pope等[18]研究發(fā)現(xiàn)表觀擴(kuò)散系數(shù)(ADC)中的直方圖低均值(ADCL)對(duì)評(píng)估膠質(zhì)瘤無(wú)進(jìn)展生存期(DFS)和總生存期(OS)具備部分價(jià)值,其中低ADCL值的預(yù)后較差。
3.3 TA在PET圖像中的應(yīng)用 近年來(lái),TA基于PET圖像在腫瘤異質(zhì)性方面的應(yīng)用也逐漸增多。Henriksson等[19]通過(guò)探索瘤內(nèi)18F-FDG攝取的異質(zhì)性與頭頸部鱗癌內(nèi)組織病理學(xué)的關(guān)系,得出代謝異質(zhì)性與組織病理學(xué)所示的異質(zhì)性有關(guān)。Choi等[20]通過(guò)PET和MRI紋理特征分析頭頸部鱗癌瘤內(nèi)異質(zhì)性及腫瘤間質(zhì)比與臨床結(jié)果的關(guān)系,得出粗糙度和腫瘤間質(zhì)比關(guān)系密切,這對(duì)腫瘤復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)分層意義重大。El Naqa等[21]在病變?cè)\斷上分析了9例頭頸部腫瘤的療效,得出紋理參數(shù)不均能在治療前評(píng)估療效,還能區(qū)分出腫瘤和正常組織。Yu等[22]通過(guò)分析20例腫瘤中NGTDM特征的粗糙度和對(duì)比度辨別出腫瘤組織及正常組織,TA參數(shù)不僅鑒別能力突出,PET和CT組合使用得到的紋理特征比單一使用鑒別能力更突出,放療靶區(qū)通過(guò)PET/CT圖像紋理特征能被自動(dòng)勾畫(huà)出來(lái)。Gao等[23]提取PET/CT圖像中紋理參數(shù)用以建立支持向量機(jī),可鑒別NSCLC患者縱隔淋巴結(jié)的良惡性。在評(píng)估療效及預(yù)測(cè)預(yù)后方面,Oh等[24]通過(guò)治療前紋理參數(shù)中的粗糙度成功評(píng)估70例下咽癌患者放化療后的療效及生存期。Nakajo等[25]評(píng)估了52例食管癌患者放化療后的療效和預(yù)后,通過(guò)治療前PET圖像中紋理特征,發(fā)現(xiàn)紋理特征中的IV和SZV、體積參數(shù)MTV和總病灶糖酵解(total lesion glycolysis,TLG)能評(píng)估腫瘤療效,但評(píng)估放化療預(yù)后方面價(jià)值有限。研究[26]發(fā)現(xiàn)在PET圖像上進(jìn)行紋理分析不但可以一定程度上評(píng)判NSCLC患者在放療后局部的復(fù)發(fā)情況,還能預(yù)測(cè)其遠(yuǎn)期生存率。
缺乏規(guī)范化、標(biāo)準(zhǔn)化流程和嚴(yán)格的質(zhì)量控制體系;誤認(rèn)為獲得圖像特征越多越好。在不同類型的紋理提取方法之間,在去冗余過(guò)程中如何對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,也是一個(gè)很大問(wèn)題。
影像組學(xué)是一個(gè)相對(duì)新興的領(lǐng)域,還需要通過(guò)大數(shù)據(jù)的分析、驗(yàn)證和更深層次的研究,最終才能應(yīng)用于臨床。只要我們正確認(rèn)識(shí)、系統(tǒng)掌握影像組學(xué)的技術(shù)和方法,那么必將對(duì)基于解剖結(jié)構(gòu)基礎(chǔ)上的圖像研究起到推動(dòng)作用。希望下一步研究可進(jìn)一步充分挖掘TA的潛力,提高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率,為臨床提供更精準(zhǔn)的參考,更好地為病人服務(wù)。