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    基于超聲影像紋理分析鑒別診斷乳腺分葉狀腫瘤和纖維腺瘤

    2021-04-17 01:19:38李衛(wèi)民高騏磊吳文娟朱束華范曉芳
    關(guān)鍵詞:紋理乳腺醫(yī)師

    李衛(wèi)民,賈 磊,高騏磊,吳文娟,朱束華,范曉芳

    0 引 言

    乳腺分葉狀腫瘤(phyllodes tumor of the breast,PTB)是一種由乳腺上皮組織和纖維結(jié)締組織組成的纖維上皮性腫瘤,占乳腺腫瘤的0.3%~1%,其病理成分與纖維腺瘤(fibroadenoma of breast,F(xiàn)B)一致,穿刺病理往往難以準(zhǔn)確與其鑒別[1]。同時(shí),由于PTB常采用擴(kuò)大切除術(shù),且第一次手術(shù)方式的選擇與復(fù)發(fā)率和死亡率密切相關(guān)[2]。因此,術(shù)前對(duì)于PTB和FB的準(zhǔn)確鑒別具有重要意義。超聲作為乳腺檢查常用的影像學(xué)手段,具有簡(jiǎn)單方便的優(yōu)點(diǎn)。然而,PTB和FB的超聲特征具有一定重合,這在一定程度上增加了PTB與FB的超聲鑒別難度,特別是體積較小的PTB更易誤診為FB[3-4]。本研究通過(guò)對(duì)53例PTB和114例FB的超聲影像資料進(jìn)行紋理分析,提取常規(guī)超聲無(wú)法觀察的紋理特征參數(shù),探討其對(duì)PTB和FB的鑒別價(jià)值。

    1 資料與方法

    1.1 研究對(duì)象回顧性分析2018年1月至2020年4月間于江南大學(xué)附屬醫(yī)院就診的PTB患者53例,均為女性,年齡35~82歲,平均(46.60±11.45)歲;同時(shí)選取FB患者114例,均為女性,年齡17~65歲,平均(35.53±7.45)歲。納入標(biāo)準(zhǔn):①首次發(fā)現(xiàn)乳腺腫瘤;②經(jīng)手術(shù)病理診斷,有明確的診斷結(jié)果;③超聲影像資料完整、可靠。排除腫瘤體積過(guò)大,感興趣區(qū)(region of interest,ROI)無(wú)法進(jìn)行勾畫(huà)的腫塊。

    1.2儀器與檢查方法采用西門(mén)子Acuson Antares S3000彩色多普勒超聲診斷儀,探頭頻率為7.5~12.0 MHz?;颊呷⊙雠P位,充分暴露雙側(cè)乳房及腋窩,以乳頭為中心,二維超聲采用扇形掃查法掃查乳腺,對(duì)腫塊進(jìn)行多切面、多角度觀察。在超聲二維影像的基礎(chǔ)上,行彩色多普勒超聲檢查,觀察病灶內(nèi)部及周邊血流情況,超聲影像資料的采集由具有10年以上工作經(jīng)驗(yàn)的超聲醫(yī)師進(jìn)行。

    1.3超聲醫(yī)師評(píng)估超聲影像資料的評(píng)估由2名具有10年以上工作經(jīng)驗(yàn)的副主任醫(yī)師進(jìn)行。根據(jù)相關(guān)研究結(jié)果將患者年齡較大、腫塊>3 cm、邊緣呈分葉狀、血供豐富等特征的乳腺腫塊評(píng)估為PTB;將患者年齡較輕,腫塊體積<3 cm,邊緣光整,血供較少等特征的乳腺腫塊評(píng)估為FB[5-7]。評(píng)估后將超聲醫(yī)師評(píng)估結(jié)果與術(shù)后病理結(jié)果進(jìn)行對(duì)照,以獲取超聲醫(yī)師對(duì)PTB和FB的誤判率。

    1.4紋理分析采用羅茲工業(yè)大學(xué)研制的紋理分析軟件MaZda 4.6。將超聲二維影像以bmp格式導(dǎo)入軟件中,對(duì)超聲影像進(jìn)行歸一化處理。采用多邊形功能手動(dòng)模式盡可能勾畫(huà)病灶的全部區(qū)域。勾畫(huà)完成后,分析病灶的紋理特征,并通過(guò)軟件自帶的紋理特征分析方法選擇最具鑒別價(jià)值的紋理參數(shù),包括Fisher系數(shù)、分類(lèi)錯(cuò)誤概率聯(lián)合平均相關(guān)系數(shù)(classification error probability combined with average correlation coefficients,POE+ACC)、交互信息(mutual information,MI)及3種方法聯(lián)合(Fisher+ POE+ACC+MI)。前3種方法各提取10項(xiàng)紋理參數(shù),F(xiàn)isher+ POE+ACC+MI共提取30項(xiàng)紋理特征參數(shù)。將簡(jiǎn)化后的紋理特征參數(shù)輸入MaZda 自帶的B11統(tǒng)計(jì)分析軟件包中,構(gòu)建人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(artificial neural network,ANN)模型,反復(fù)自動(dòng)訓(xùn)練,將其與病理對(duì)比,得出紋理分析方法對(duì)PTB和FB的誤判率。

    2 結(jié) 果

    2.1 PTB和FB的超聲特征比較本組患者PTB和FB的超聲特征中,大小、邊緣、內(nèi)部回聲、囊性變、血流分級(jí)等差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。與病理結(jié)果比較,超聲醫(yī)師的總誤判率為29.34%(49/167),其中對(duì)PTB的誤判率為54.72%(29/53),對(duì)FB的誤判率為17.54%(20/114)。見(jiàn)表1。

    2.2PTB和FB超聲影像ROI標(biāo)識(shí)及紋理特征統(tǒng)計(jì)PTB和FB患者ROI標(biāo)記前后的典型超聲影像見(jiàn)圖1、圖2。4種紋理分析方法共選取30項(xiàng)紋理參數(shù),前10組為Fisher系數(shù)方法選取,中間10組為POE+ACC選取,后10組為MI選取的紋理參數(shù)。結(jié)果表明,F(xiàn)isher系數(shù)選取的紋理參數(shù)中有3組差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05);POE+ACC選取的紋理參數(shù)中4組差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05);MI選取的紋理參數(shù)中僅有1組差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05);3種方法聯(lián)合選取的紋理參數(shù)共8組差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。見(jiàn)表2。

    表 1 PTB和FB的超聲特征比較

    a:標(biāo)記ROI前; b:標(biāo)記ROI后

    a:標(biāo)記ROI前; b:標(biāo)記ROI后

    表 2 PTB 和FB 超聲影像紋理特征參數(shù)比較

    2.3紋理分析和超聲醫(yī)師的誤判率比較對(duì)于所有PTB和FB病灶,MI方法進(jìn)行紋理分析的總誤判率為48.50%(81/167),POE+ACC為32.93%(55/167),F(xiàn)isher系數(shù)為37.13%(62/167),3種方法聯(lián)合為19.76%(33/167),超聲醫(yī)師的誤判率為29.34%(49/167)。其中,3種方法聯(lián)合分析的誤判率最低,與MI、POE+ACC、Fisher系數(shù)以及超聲醫(yī)師的評(píng)估結(jié)果比較,差異均具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(χ2值分別為30.683、7.467、12.371、4.138,P<0.05)。各種紋理分析方法在PTB和FB 2組患者之間的誤診率差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。超聲醫(yī)師對(duì)PTB的誤診率明顯高于FB的誤診率(54.72%vs17.54%,P<0.05)。見(jiàn)表3。

    表 3 紋理分析PTB和FB誤診率比較(%)

    3 討 論

    紋理分析作為人工智能的重要內(nèi)容,可通過(guò)一定的圖像處理技術(shù)提取出紋理特征,從而獲得圖像的定量或定性描述[8]。在影像學(xué)診斷方面,紋理分析通過(guò)提取肉眼難以發(fā)現(xiàn)的紋理特征,而更加細(xì)致地分析圖像,這可為鑒別病灶的性質(zhì)提供一定的依據(jù)[9]。本研究使用的MaZda 軟件提供了 6 種紋理分析方法和4種紋理選擇方法,6 種紋理分析方法包括:①灰度直方圖; ②灰度絕對(duì)梯度; ③游程矩陣; ④灰度共生矩陣;⑤自回歸模型;⑤ 小波變換。4種紋理選擇方法包括MI、POE+ACC、Fisher系數(shù)以及三種方法的聯(lián)合(MI+POE+ACC+Fisher),共提取30種紋理參數(shù)信息,有利于增加診斷的準(zhǔn)確性[10-12]。研究表明,X線紋理分析可提高PTB和FB診斷的準(zhǔn)確率[13]。這也為超聲影像紋理分析鑒別診斷PTB和FB奠定了一定的基礎(chǔ)。

    本文的研究結(jié)果表明,超聲影像紋理分析有助于鑒別診斷PTB和FB。本研究選用的Mazda紋理分析軟件共提取了30組紋理參數(shù),其中MI中僅有1組紋理參數(shù)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,POE+ACC中有4組紋理參數(shù)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,F(xiàn)isher系數(shù)中3組紋理參數(shù)有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,而有價(jià)值的紋理參數(shù)與腫塊的紋理信息呈正相關(guān),紋理參數(shù)越多,所提供具有鑒別價(jià)值的信息就越多,因此,在總誤判率方面,MI>Fisher系數(shù)>POE+ACC。而MI+POE+ACC+Fisher是 Fisher系數(shù)、MI+PA+F及MI三種方法的結(jié)合,所包括的紋理參數(shù)較多,可彌補(bǔ)使用Fisher系數(shù)、POE+ACC、MI這3種方法相對(duì)訓(xùn)練不足導(dǎo)致的缺陷,因而總誤判率最低,本研究中,MI+POE+ACC+Fisher的誤判率為19.76%,均明顯低于MI、POE+ACC、Fisher 3種方法。本研究通過(guò)對(duì)PTB和FB兩組的誤判率分析發(fā)現(xiàn),紋理分析在2組誤判率之間的差異均不具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,這說(shuō)明紋理分析對(duì)將PTB誤診為FB,以及將FB誤診為PTB的比率無(wú)明顯差異。

    相對(duì)于超聲醫(yī)師的評(píng)估結(jié)果,紋理分析方法中的3種方法聯(lián)合評(píng)估的價(jià)值明顯高于超聲醫(yī)師,而3種紋理分析方法均低于超聲醫(yī)師。3種方法聯(lián)合評(píng)估共8組紋理參數(shù)具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,與超聲醫(yī)師的評(píng)估相比,紋理分析所提取的信息可排除超聲醫(yī)師主觀因素的干擾。超聲醫(yī)師對(duì)PTB的評(píng)估主要根據(jù)病灶大小、邊緣、內(nèi)部回聲、血流以及發(fā)病年齡等信息。本研究結(jié)果表明,PTB和FB在大小、邊緣、內(nèi)部回聲、血流分級(jí)等方面差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義,然而,兩者超聲特征均具有一定的重合,這與相關(guān)研究結(jié)果相同,這可能是本研究中超聲醫(yī)師評(píng)估出現(xiàn)誤診的主要原因[14]。研究表明,交界性、惡性PTB與FB的聲像圖特點(diǎn)差異較大,超聲檢查較易診斷,而良性PTB與FB的超聲鑒別難度較大[5],這在一定程度上增加了超聲醫(yī)師的評(píng)估的主觀性,從而將PTB評(píng)估為FB,這也是本研究中超聲醫(yī)師對(duì)PTB的誤診率高于FB的原因所在。而紋理分析可提取肉眼無(wú)法觀察到的腫瘤信息,不受超聲醫(yī)師主觀因素的影響,增加了紋理分析的準(zhǔn)確性。

    綜上所述,超聲影像紋理分析可用于鑒別乳腺分葉腫瘤和FB,值得進(jìn)一步推廣,從而為精準(zhǔn)的診療方案提供依據(jù)。

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