探討CT紋理分析在結腸癌術前評估中的價值

溫德英，丁靜靜，楊 烈，李 媛，孫家瑜

1.四川大學華西醫(yī)院放射科，四川 成都 610041；

2.西安市兒童醫(yī)院普外科，陜西 西安 710000；

3.四川大學華西醫(yī)院胃腸外科，四川 成都 610041

結腸癌是胃腸道常見的惡性腫瘤，近年來，其發(fā)病率有逐年上升的趨勢［1］，術前準確評估腫瘤的分化程度、分期、淋巴結轉移（lymph node metastasis，LNM）、脈管癌栓（intravascular emboli，IVE）、周圍神經受侵（perineural invasion，PNI）等對選擇治療方式及判斷預后具有重要意義［2-3］。有研究［4］報道，淋巴、血管和周圍神經的侵犯，以及組織病理學上的低分化，通常意味著復發(fā)的高風險性。計算機體層成像（computed tomography，CT）是結腸癌評估常用的影像學檢查手段，傳統(tǒng)的CT診斷以“形態(tài)學”為主，價值有限。CT紋理分析（CT texture analysis，CTTA）通過對圖像像素或體素強度、空間分布等的統(tǒng)計和運算，獲取圖像的紋理特征，進一步構建預測腫瘤表型、患者預后等的影像組學模型。已有研究［5-6］表明，紋理分析在腫瘤分期、治療監(jiān)測、預后預測等方面具有潛在的應用價值。本研究旨在探討結腸癌原發(fā)灶CT紋理特征參數(shù)及單個淋巴結CT紋理特征參數(shù)在結腸癌術前評估中的價值。

1 資料和方法

1.1 研究對象

收集2018年1月—2019年3月于四川大學華西醫(yī)院住院治療的結腸癌患者63例，其中男性39例，女性24例，年齡34～81歲，平均年齡（59.14±11.29）歲。納入標準：擬行結腸癌根治性手術，術前未接受任何治療（包括放療、化療、靶向治療、內科治療等），無碘造影劑禁忌證及過敏史。所有患者CT增強檢查前均已簽署知情同意書。

1.2 病理學類型

大體類型：潰瘍型49例，隆起型14例，浸潤型0例。組織學類型：腺癌60例，黏液腺癌2例，管狀腺癌1例。組織學分級：G2分化46例，非G2分化（中-高分化、高分化）17例［7］。

1.3 研究對象分組

以術后病理學檢查結果為參考，將患者分為① 潰瘍型組49例，隆起型組14例；② G2分化組46例，非G2分化組17例；③ LNM（+）組21例，LNM（-）組42例；④ IVE（+）組20例，IVE（-）組43例；⑤ PNI（+）組22例，PNI（-）組41例；⑥ 標記匹配LNM（+）組15枚，標記匹配LNM（-）組86枚。

1.4 檢查方法

采用德國Siemens公司的Somatom Definition Flash二代雙源CT機行全腹部3期增強CT掃描。檢查前2 d以低脂、低纖維、少渣或流質飲食為主，檢查前6 h服用洗腸液，清理腸道。檢查前45 min開始服用甘露醇混合液（每1 000 mL混合液由250 mL 20%甘露醇+500 mL 5%糖水+250 mL飲用水配制而成），每間隔15 min口服450～500 mL，共3次（0、15、30 min）；掃描前10 min肌內注射緩解腸道蠕動的藥物；掃描前再口服飲用水200 mL。采取頭先進仰臥位，吸氣后屏氣掃描。平掃后注射非離子型碘對比劑（總量：1.2～1.5 mL/kg；流率：2.5～3.0 mL/s，經肘正中靜脈團注），采用閾值觸發(fā)掃描，觸發(fā)閾值為150 Hu，感興趣區(qū)（region of interest，ROI）置于腹主動脈中央。動脈期結束后自動延時28 s掃描靜脈期圖像。掃描條件為管電壓120 kV，開啟實時動態(tài)曝光劑量調節(jié)技術，實時調節(jié)管電流量，并對非被檢部位進行輻射防護。探測器寬度為128×0.6 mm，轉速為0.5 s/周，螺距為0.9，平掃期、動脈期掃描層厚為5 mm，重建層厚為5 mm，間隔為5 mm；靜脈期掃描層厚為5 mm，重建層厚1 mm，間隔1 mm。

1.5 標本匹配標記

由1名具有5年以上腹部診斷經驗的放射科醫(yī)師負責術前閱片，標記原發(fā)灶區(qū)域腫大淋巴結。由1名胃腸外科醫(yī)師負責離體標本的淋巴結定位，同時與放射科醫(yī)師溝通獲取與術前標記相匹配的淋巴結。2名醫(yī)師共同完成影像圖像結腸區(qū)域淋巴結與離體標本的匹配，標記匹配成功后單獨送病理科檢查，以獲取病理學診斷“金標準”。在此過程中，若2名醫(yī)師對顯影淋巴結定位一致，則匹配成功；若不一致，則剔除，保證影像-病理完全的匹配對應（圖1）。

圖1 典型病例（患者，男性，70歲，潰瘍型腺癌）淋巴結術中離體標本與CT影像的標記匹配

1.6 紋理特征提取

將層厚1 mm的靜脈期圖像導入C.K紋理分析軟件平臺，瀏覽靜脈期圖像，選取結腸原發(fā)灶及匹配淋巴結的最大橫截面，沿輪廓手動勾畫ROI，避開明顯壞死區(qū)域、黏液區(qū)域、空氣，ROI輪廓與病灶邊緣距離約1 mm，以降低部分容積效應帶來的誤差。獲取紋理參數(shù)共41個，包括直方圖參數(shù)16個，灰度共生矩陣參數(shù)9個，灰度游程矩陣參數(shù)16個。

1.7 統(tǒng)計學處理

應用SPSS 22.0軟件，采用Shapiro-Wilk檢驗紋理參數(shù)的正態(tài)分布，服從正態(tài)分布的參數(shù)采用獨立樣本t檢驗；非正態(tài)分布參數(shù)采用Mann-Whitney U檢驗，分析原發(fā)灶紋理參數(shù)在上述各分組標準下的每兩組之間的差異；檢驗水準α為0.05（雙側），P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。采用二分類logistic回歸對篩選出有統(tǒng)計學意義的紋理參數(shù)進一步分析并建模，采用Hosmer-Lemeshow檢驗對模型的擬合優(yōu)度進行檢驗，P＞0.05時，認為當前數(shù)據中的信息已被充分提取，模型擬合優(yōu)度較高。使用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線評估模型的預測能力，使用曲線下面積（area under curve，AUC）進行效能評價。

2 結 果

2.1 結腸癌原發(fā)灶紋理特征與病理學特性的相關性分析

共收集63例結腸癌患者，其中腺癌60例，黏液腺癌2例，管狀腺癌1例。

2.1.1 大體類型

患者腫瘤形態(tài)呈潰瘍型49例，隆起型14例，經統(tǒng)計學方法篩選出5個原發(fā)灶紋理參數(shù)［最大強度（max intensity）、集群陰影（cluster shade）、偏度（skewness）、均勻度（uniformity）、集群突出（cluster prominence）］差異有統(tǒng)計學意義。采用二分類logistic回歸篩選出參數(shù)max intensity差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），潰瘍型較隆起型max intensity更低；并繪制ROC曲線，計算出AUC=0.717（表1，圖2A）。

2.1.2 組織學分級

患者中G2分化46例，非G2分化17例，篩選出-短行程高灰度強調（short run high grey level emphasis）、偏度（skewness）、峰度（kurtosis）等10個參數(shù)差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）。進一步進行l(wèi)ogistic回歸分析，篩選出參數(shù)高灰度行程強調（high grey level run emphasis）差異有統(tǒng)計學意義，G2分化組其值高于非G2分化組；繪制ROC曲線，計算出AUC=0.708（表1，圖2B）。

2.1.3 LNM

患者中LNM（+）21例，LNM（-）42例，經統(tǒng)計學方法篩選出原發(fā)灶紋理參數(shù)體素值和（voxel value sum）、體積計數(shù)（volume count）、相對偏差（relative deviation）、游程不均勻（run length nonuniformity）差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05）。采用二分類logistic回歸篩選出參數(shù)voxel value sum差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），無淋巴結轉移組voxel value sum高于淋巴結轉移組；并繪制ROC曲線，計算出AUC=0.658（表1，圖2C）。

2.1.4 IVE

患者IVE（+）20例，IVE（-）43例，經統(tǒng)計學方法篩選出16個差異有統(tǒng)計學意義的參數(shù)，包括volume count、relative deviation、熵（entropy）等。進一步采用二分類logistic回歸篩選出參數(shù)volume count差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），IVE（+）組具有更低的volume count；并繪制ROC曲線，計算出AUC=0.717（表1，圖2D）。

2.1.5 PNI

患者中PNI（+）22例，PNI（-）41例。經統(tǒng)計學方法未篩選出有意義紋理參數(shù)。原發(fā)灶紋理特征參數(shù)與是否有PNI無關（表1）。

2.2 區(qū)域單個淋巴結紋理特征與淋巴結性質的相關性分析

63例結腸癌患者中，LNM（+）患者21例，LNM（-）患者42例；手術標本-影像標記匹配淋巴結101枚，其中轉移淋巴結15枚，非轉移淋巴結86枚。采用統(tǒng)計學方法篩選出紋理參數(shù)慣性（inertia）差異有統(tǒng)計學意義（P＜0.05），LNM（+）組inertia低于LNM（-）組，AUC=0.671。通過結腸癌患者的淋巴結紋理參數(shù)inertia來評估淋巴結是否轉移有一定參考價值（表1，圖1，圖2E）。

圖2 各病理學特征分組的ROC曲線圖

表1 研究對象各組與病理學特征相關的紋理參數(shù)及檢驗水準

3 討 論

結腸癌具有發(fā)病率、死亡率高的特點［8］，多采取手術、放療、化療、靶向藥物、免疫治療相結合的個體化綜合治療。精準的術前評估對患者手術方式的選擇、預后評估、個體化綜合治療方案和流程的選擇尤為重要［9］。傳統(tǒng)CT增強掃描檢查作為結腸癌常用的影像學輔助手段，已應用于結腸癌TNM分期診斷、判斷結腸癌原發(fā)灶及轉移瘤新輔助治療、轉化治療、姑息治療的效果等。近年來，CTTA技術發(fā)展迅速，使影像學從傳統(tǒng)的圖像時代進入到大數(shù)據時代。從影像圖像中提取大量的影像學特征，通過數(shù)學方法對其進行定量轉換后形成數(shù)字影像模式，已實際應用于結直腸癌相關研究中。有研究［10-14］用結直腸癌原發(fā)灶的CT、磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）紋理特征來評估腫瘤分期、療效、轉移灶、淋巴結狀態(tài)、生存期等，多以結直腸癌為一整體研究或做直腸癌的MRI紋理分析，少有單獨的結腸癌CTTA研究。本研究通過提取結腸癌原發(fā)灶紋理參數(shù)分析其與LNM、組織學分級、IVE、PNI等的相關性，探尋各項獨立預測因子；同時提取單個淋巴結紋理特征，分析其與淋巴結是否轉移的相關性，以期找到LNM的獨立預測因子。

本研究中，除PNI未明確有意義的紋理參數(shù)外（可能與樣本量大小有關），其余病理學特征均找到相應的預測紋理參數(shù)：潰瘍型腫瘤較隆起型腫瘤，其max intensity更低，術前對CT圖像進行紋理分析，低max intensity提示該腫瘤類型可能為潰瘍型。LNM（+）組、IVE（+）組、標記匹配LNM（+）組，其獨立預測紋理參數(shù)值均低于相對應陰性組。有研究［15-16］顯示，腫瘤LNM、IVE、分化程度是結腸癌術后轉移的獨立危險因素，也是影響治療方案的選擇和預后評估的主要因素。本研究中分別通過原發(fā)灶紋理分析和單個淋巴結紋理分析，找到判斷淋巴結是否轉移的獨立預測因素voxel value sum（原發(fā)灶）、inertia（單個淋巴結），與LNM（-）組比較，LNM（+）組其原發(fā)灶的voxel value sum更低；單個轉移淋巴結的inertia較非轉移淋巴結更低。腫瘤分化程度越低，組織生長能力越差，細胞分裂增殖越快，更易向結腸周圍組織、毛細血管、淋巴管侵襲和轉移，因而極大提高了復發(fā)風險［17］。G2分化組具有更高的high grey level run emphasis，較非G2分化而言，G2分化組分化程度更低，具有更高的復發(fā)風險。有研究［18］顯示，IVE與腫瘤的轉移、復發(fā)密切相關，腫瘤并發(fā)IVE者術后復發(fā)、轉移概率是無IVE者的3.9倍，侵入血管或淋巴管的腫瘤細胞可互相聚合或與白細胞、血小板等聚合形成IVE，有助于腫瘤細胞更好地耐受損傷，導致更高的轉移成功率。術前預知有無IVE對于患者的治療方式的選擇具有重要意義。

本研究存在一定的局限性：① 樣本量較小，有待進一步擴大以增加組織學類型。② 標記匹配淋巴結例數(shù)構成比偏差較大，轉移淋巴結15枚，非轉移淋巴結86枚（14.85%～85.15%）。③ 僅對靜脈期腫瘤及淋巴結的最大層面進行ROI勾畫和紋理參數(shù)提取，無法全面地反映腫瘤及淋巴結的整體情況，未來將進一步增加病例數(shù)，并對不同掃描期相（平掃期、動脈期、靜脈期）進行3D的ROI勾畫，以優(yōu)化紋理參數(shù)的提取過程。

綜上所述，本研究不僅從結腸癌原發(fā)灶紋理分析出發(fā)，探討原發(fā)灶紋理特征與組織學分級、PNI、IVE、LNM等病理學特征的相關性；同時，從單個淋巴結的紋理分析出發(fā)，探討單個淋巴結的紋理特征與淋巴結是否轉移的相關性。提示在以后的臨床工作中，可通過CT圖像以特定的紋理參數(shù)對原發(fā)灶或淋巴結的病理學特征有一個簡單的預判，為后續(xù)的診療方案提供參考。