肺部CT影像體積計量軟件量化新型冠狀病毒肺炎激素分析

張向榮 曾誼 林霏申 胡春梅 許傳軍 李天一 趙升杰 魏巍 張俠

1南京中醫(yī)藥大學(xué)附屬南京醫(yī)院(南京市第二醫(yī)院)耐藥結(jié)核科 211131;2南京中醫(yī)藥大學(xué)附屬南京醫(yī)院(南京市第二醫(yī)院)結(jié)核科 211131;3南京中醫(yī)藥大學(xué)附屬南京醫(yī)院(南京市第二醫(yī)院)放射科 211131;4蘇州大學(xué)光電科學(xué)與工程學(xué)院 215000;5邁寶智能科技(蘇州)有限公司,蘇州 215000

新型冠狀病毒肺炎(corona virus disease,2019,COVID-19)自2019年底開始爆發(fā),已累及全球絕大多數(shù)國家和地區(qū),成為世界共同關(guān)注的嚴(yán)重公共衛(wèi)生事件。通過積極防控,我國境內(nèi)疫情已基本得到控制[1],但仍有個別地區(qū)出現(xiàn)局部暴發(fā)和境外輸入病例。目前我國COVID-19的診治指南已更新至第8版,我國已建立相對完善的COVID-19防治及診療體系,但在世界范圍內(nèi)重型及危重型患者病死率仍居高不下[2]。按照《中華人民共和國傳染病防治法》,目前COVID-19為乙類傳染病,并遵照甲類傳染病的預(yù)防、控制措施執(zhí)行。本文回顧性分析于南京市第二醫(yī)院住院診治的102例COVID-19患者的臨床資料,通過基于肺部CT影像病灶區(qū)域體積計量軟件(軟件著作權(quán)號:2020SR0876841,以下簡稱“體積計量軟件”)計算患者肺部受累體積(以百分比表示),預(yù)測患者轉(zhuǎn)歸及評估療效,為激素的應(yīng)用提供依據(jù)。

1 對象與方法

1.1 研究對象 回顧性研究。分析2020年1-4月南京市第二醫(yī)院收治的COVID-19確診的患者102例。診斷標(biāo)準(zhǔn)按照新型冠狀病毒感染的肺炎診療方案[3]:具有可追溯的流行病學(xué)史和典型的臨床表現(xiàn),實(shí)時熒光逆轉(zhuǎn)錄聚合酶鏈反應(yīng)(reverse transcription-polymerase chain reaction,RTPCR)檢測新型冠狀病毒陽性。收集患者的臨床資料及高分辨率胸部CT的影像學(xué)基線和復(fù)檢資料。所有患者均知情同意,本研究已通過南京市第二醫(yī)院倫理委員會審查批準(zhǔn)(2020-LS-ky015),符合《赫爾辛基宣言》的原則。南京市第二醫(yī)院COVID-19救治臨床實(shí)踐中,COVID-19患者激素應(yīng)用指征為:(1)患者臨床癥狀較入院時加重；(2)胸部CT提示病灶進(jìn)展迅速(人工讀片目測肺部病灶面積較入院時增加超過20%)；(3)尚未達(dá)到指南定義的重型肺炎標(biāo)準(zhǔn)。其中39例使用激素(基礎(chǔ)用量為甲潑尼龍琥珀酸鈉(甲強(qiáng)龍)40 mg/d×3 d),納入激素組；余63例未使用激素,納入非激素組。國家衛(wèi)健委頒布的第八版新型冠狀病毒肺炎診療方案中未提及影像學(xué)療效判斷標(biāo)準(zhǔn),目前尚無明確標(biāo)準(zhǔn)。COVID-19患者常見癥狀為發(fā)熱(71.6%,73/102)、咳嗽(80.4%,82/102),兩組性別、年齡、吸煙、基礎(chǔ)疾病、咳嗽、白蛋白水平差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P＞0.05)；激素組發(fā)熱(87.2%,34/39)、呼吸急促(46.2%,18/39)、C反應(yīng)蛋白水平高于非激素組；白細(xì)胞、淋巴細(xì)胞、血紅蛋白、CD4+T淋巴細(xì)胞、CD8+T淋巴細(xì)胞低于非激素組,差異有統(tǒng)計學(xué)意義(P值均＜0.05),見表1。

1.2 CT掃描方法 采用東芝Aquilion 64排128層螺旋CT對患者進(jìn)行胸部CT平掃,層厚0.625～1.250 mm。

1.3 研究方法

1.3.1 人工標(biāo)注 由2位影像及臨床經(jīng)驗(yàn)豐富的高年資主任醫(yī)師對確診的COVID-19患者的高分辨率胸部CT進(jìn)行人工標(biāo)注。對確診COVID-19患者的胸部CT圖像序列進(jìn)行完整標(biāo)記,肺部區(qū)域檢測分割算法采用機(jī)器視覺算法進(jìn)行檢測分割。見圖1。

1.3.2 COVID-19診 斷 檢 測 算 法 COVID-19診斷檢測融合患者CT影像空間序列信息,通過肺部區(qū)域分割、病灶區(qū)域分割和特征提取分3個步驟對輸入的患者CT影像序列進(jìn)行檢測。采用閾值分割、區(qū)域生長算法改進(jìn)區(qū)域分割、形態(tài)學(xué)處理等圖像算法,得到肺部區(qū)域分割圖像。使用Link Net網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練肺部分割模型,對原始模型分割測試得到的肺部區(qū)域進(jìn)行補(bǔ)充修改標(biāo)記,再次導(dǎo)入訓(xùn)練,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)得到最終肺部分割模型,分割算法模型在測試集上的結(jié)果與標(biāo)注區(qū)域的區(qū)域面積交并比(Io U)為91%。由多名專業(yè)醫(yī)師對COVID-19患者CT影像訓(xùn)練集中的病灶區(qū)域進(jìn)行標(biāo)注,用于訓(xùn)練Link Net網(wǎng)絡(luò)得到病灶分割模型,融合CT影像序列間的空間特征信息,進(jìn)行去除假陽性病灶區(qū)域篩選,提取多個特征進(jìn)行分類檢測,確定COVID-19的肺部病灶。見圖2。

圖2 肺部區(qū)域和病灶檢測分割示意圖 A:原始圖像；B:肺部檢測分割圖像；C:病灶檢測分割圖像

1.3.3 CT體積計量算法 COVID-19病灶體積計量基于患者CT影像時空序列信息,融合同一患者多次檢測影像的時序特征,通過檢測計量影像病灶體積的變化情況,來輔助醫(yī)生進(jìn)行患者病情發(fā)展分析。為簡化計算,不對圖像進(jìn)行三維重建,直接使用影像序列,將三維病灶體積計算轉(zhuǎn)化為二維病灶面積計算。融合影像序列的空間信息,分割提取肺部區(qū)域和病灶區(qū)域分別計算面積和,得到病灶區(qū)域體積和在肺部區(qū)域體積中的占比。消除不同患者間肺部體積的基礎(chǔ)差異,使用同一量化標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行對比,分析患者病情發(fā)展?fàn)顩r。見圖3。

圖3 CT體積計量檢測流程圖

1.4 觀察指標(biāo) (1)一般狀況:性別、年齡、臨床癥狀(包括發(fā)熱、呼吸急促、咳嗽)、有無基礎(chǔ)疾病。(2)實(shí)驗(yàn)室指標(biāo):白細(xì)胞計數(shù)、淋巴細(xì)胞計數(shù)、C反應(yīng)蛋白、CD4+T及CD8+T細(xì)胞計數(shù)、血紅蛋白及白蛋白。(3)影像學(xué)特征:包括患者入院時首次胸部高分辨率CT(high resolution CT,HRCT),以及治療前后影像學(xué)變化。通過體積計量軟件計算肺部受累體積變化,比較前后差異(以百分比表示)。采用該法計量的影像學(xué)變化評估激素的療效,并與核酸檢測結(jié)果相比較。

1.5 統(tǒng)計學(xué)分析 采用SPSS 25.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)分析。計數(shù)資料以例數(shù)(%)表示,組間比較采用χ2檢驗(yàn)。計量資料正態(tài)分布數(shù)據(jù)采用±s表示,組間比較采用獨(dú)立樣本的t檢驗(yàn)。用ROC曲線下面積判斷應(yīng)用激素的時機(jī),用四格表診斷性試驗(yàn)分析判斷人工智能(artificial intelligence,AI)的療效和ROC曲線下面積判斷其敏感度、特異度、準(zhǔn)確度、陽性預(yù)測值和陰性預(yù)測值,采用Kappa檢驗(yàn)評估影像學(xué)與核酸檢測的一致性。所有檢驗(yàn)均使用雙側(cè)檢驗(yàn),P＜0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 影像學(xué)表現(xiàn) 非激素組與激素組典型的影像學(xué)表現(xiàn)存在一定差異。見圖4。應(yīng)用體積計量軟件計算肺部病灶體積,結(jié)果表明:激素組治療后1 d復(fù)查胸部CT肺部病灶體積占全肺百分比(percentage of lesions in the whole lung volume,PV)高于非激素組(P＜0.05)。經(jīng)一般治療及抗病毒治療3 d后,復(fù)查胸部CT,與治療后1 d胸部CT相比,激素組PV高于非激素組(P＜0.05),見表2。經(jīng)過第7、10、14、21、28、45及60 d的胸部CT隨訪顯示,非激素組病灶體積平穩(wěn)下降,激素組用藥3 d,病灶體積進(jìn)一步擴(kuò)大,但至用藥28～60 d時,兩組病灶體積縮小程度趨向一致,見圖5。

圖4 A～C為一例非激素組患者胸部CT,30歲男性,因“體檢發(fā)現(xiàn)肺部病灶1 d”就診,基線、治療3 d及恢復(fù)期肺部病灶體積百分比分別為5.07%、1.99%、0.9%；D～F為一例激素組患者胸部CT,64歲女性,因“咳嗽、咳痰半個月”就診,基線、治療3 d及恢復(fù)期肺部病灶體積百分比分別為21.6%、37.96%及25.86%

圖5 肺部病灶體積變化

表2 兩組治療后肺部病灶變化(%,±s)

表2 兩組治療后肺部病灶變化(%,±s)

注:PV為病灶體積占全肺百分比

組別 例數(shù) PV 1 d 3 d激素組 39 7.03±1.20 9.45±1.32非激素組 63 4.10±0.84 4.15±0.78 t值 14.492 22.737 P值 ＜0.001 ＜0.001

2.2 本研究中激素的應(yīng)用 39例激素組患者,在常規(guī)抗病毒治療基礎(chǔ)上,應(yīng)用小劑量、短療程糖皮質(zhì)激素治療,中位核酸轉(zhuǎn)陰時間為18 d,非激素組患者中位核酸陰轉(zhuǎn)時間為16 d,兩組核酸轉(zhuǎn)陰時間差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P=0.077)。見圖6。

2.3 用ROC曲線下面積評價激素應(yīng)用 應(yīng)用SPSS 25.0軟件繪制ROC曲線,根據(jù)坐標(biāo)數(shù)據(jù)計算約登指數(shù),當(dāng)約登指數(shù)最大時對應(yīng)的指標(biāo)值即為最佳的指標(biāo)閾值,篩選激素應(yīng)用的臨界值。結(jié)果表明:以PV1為4.64%為界值,ROC曲線下面積為66.0%,篩選激素應(yīng)用患者的特異度和陰性預(yù)測值稍高,敏感度、陽性預(yù)測值稍低；如果以PV為1.50%為界值,ROC曲線下面積為89.70%,則特異度、陽性預(yù)測值和陰性預(yù)測值均較高,見表3和圖6。

表3 PV1及PV篩選激素應(yīng)用患者的預(yù)測價值分析

圖6 兩組核酸陰轉(zhuǎn)比較

2.4 用金標(biāo)準(zhǔn)評價AI評估的診斷 以核酸檢驗(yàn)為金標(biāo)準(zhǔn),用四格表診斷性試驗(yàn)分析,AI評估療效的敏感度為97.14%,特異度為78.13%,準(zhǔn)確度為91.18%,陽性預(yù)測值為90.67%,陰性預(yù)測值為92.59%。其敏感度、準(zhǔn)確度、陽性預(yù)測值和陰性預(yù)測值均較高,見表4。圖7。

圖7 篩選激素應(yīng)用患者的ROC曲線

表4 四格表診斷性試驗(yàn)分析(例)

2.5 一致性分析 治療2周后,分別通過“體積計量軟件”的影像學(xué)結(jié)果和核酸檢測結(jié)果進(jìn)行療效評估。兩種檢測診斷有關(guān)聯(lián)(χ2值=60.112,P＜0.001),經(jīng)Kappa檢驗(yàn),兩種檢測符合率較高,0.786＞0.75,說明一致性好。

3 討論

COVID-19患者常見癥狀為發(fā)熱、咳嗽,本研究中激素組患者發(fā)熱、呼吸急促癥狀多于非激素組。C反應(yīng)蛋白也較非激素組高,C反應(yīng)蛋白是一種由肝臟合成的急性時相反應(yīng)蛋白,在各種炎癥、感染、組織損傷等病理過程中均可升高,且升高程度與組織損傷程度呈正相關(guān)。細(xì)胞因子炎癥風(fēng)暴是COVID-19患者病情進(jìn)展惡化的重要原因,臨床常通過檢測血清C反應(yīng)蛋白來判斷炎癥程度[4-5]。本研究結(jié)果顯示,激素組患者C反應(yīng)蛋白明顯升高,在一定程度上提示病情較重。此外,激素組患者白細(xì)胞總數(shù)、淋巴細(xì)胞總數(shù)、CD4+T淋巴細(xì)胞計數(shù)、CD8+T淋巴細(xì)胞計數(shù)明顯降低,與Huang等[6]的研究結(jié)果一致。我們推測該結(jié)果可能與COVID-19在體內(nèi)誘發(fā)細(xì)胞因子風(fēng)暴,產(chǎn)生一系列免疫反應(yīng)有關(guān)。本研究提示白細(xì)胞、CD4+T淋巴細(xì)胞、CD8+T淋巴細(xì)胞及C反應(yīng)蛋白對疾病重癥趨勢有一定的預(yù)警作用,根據(jù)相關(guān)指標(biāo)早期對患者及時干預(yù),可有效改善患者預(yù)后。

糖皮質(zhì)激素可抑制炎性反應(yīng),減少肺炎性滲出、減輕肺損傷及后期的肺纖維化,被用于治療ARDS[7]。但糖皮質(zhì)激素在COVID-19中的治療目前仍存在一定的爭議,有學(xué)者認(rèn)為,糖皮質(zhì)激素可能抑制了免疫反應(yīng)而導(dǎo)致病毒清除延遲,從而使病毒性肺炎的病死率增加[8-9]。但也有研究認(rèn)為,正確使用糖皮質(zhì)激素可降低危重SARS患者的病死率,縮短住院時間,且與繼發(fā)性下呼吸道感染、其他并發(fā)癥無關(guān)[10]。到底該不該用激素?什么情況下用激素?根據(jù)我國《新型冠狀病毒肺炎診療方案(試行第八版)》[3],糖皮質(zhì)激素主要用于重型及危重型患者的治療,可根據(jù)患者呼吸困難程度及影像學(xué)變化情況酌情小劑量(≤甲潑尼龍1～2 mg·kg-1·d-1、短程(3～5 d)激素治療。本研究在收治COVID-19患者過程中,對于住院后影像學(xué)持續(xù)進(jìn)展或發(fā)熱未緩解的非重癥患者,為了阻止向重癥化發(fā)展,常規(guī)治療基礎(chǔ)上給予短程、小劑量激素治療[11]。從本研究收治的患者來看,激素組的患者似乎病情較重,特別是治療后3 d反應(yīng)劇烈,肺部病灶較非激素組占比更大,但治療28 d后與非激素組的肺部病灶的縮小程度趨向一致,說明本研究應(yīng)用激素的時機(jī)是正確的,且隨后的研究也證明,用激素治療與非激素治療其核酸轉(zhuǎn)陰的時間基本一致。

本研究還對激素的應(yīng)用時機(jī)進(jìn)行了積極的探索,應(yīng)用ROC曲線來判斷激素應(yīng)用的臨界點(diǎn),明確激素應(yīng)用的指征。以增加的PV 1.50%為界值,其對應(yīng)的ROC曲線下面積為89.70%。篩選應(yīng)用激素患者的敏感度87.18%,特異度95.14%,陽性預(yù)測值91.89%,陰性預(yù)測值92.31%。本研究通過監(jiān)測肺部病灶體積的變化,應(yīng)用ROC曲線下面積計算方法明確激素使用的指征及時機(jī),并對預(yù)后做出判斷,為COVID-19的療效評估提供精準(zhǔn)的評價方法。

根據(jù)我國COVID-19診治指南,RT-PCR檢測新型冠狀病毒核酸陽性是COVID-19確診的金標(biāo)準(zhǔn)。但是在實(shí)際操作過程中核酸檢測存在時間窗,部分患者需要多次核酸檢測才能出現(xiàn)陽性結(jié)果,故耗時較長,在采取咽拭子過程中醫(yī)務(wù)人員感染風(fēng)險大,同時RT-PCR檢測也存在假陽性(誤診)和 假 陰 性(漏 診)的 問 題[12]。在 部 分COVID-19患者中,肺部影像學(xué)變化早于咽拭子核酸陽性,故肺部影像學(xué)在COVID-19的早期診斷及嚴(yán)重程度的判斷中受到越來越多的重視。與咽拭子核酸檢測方法相比,影像學(xué)在操作上更安全,醫(yī)務(wù)人員感染風(fēng)險低,同時影像學(xué)也可以與人工智能相結(jié)合,形成基于人工智能的CT影像分析與診斷,在工作效率上提升明顯。在預(yù)后判斷方面,咽拭子核酸檢測不能評估患者的病情的動態(tài)變化,而影像學(xué)可以在疾病發(fā)展的過程中對肺部病灶進(jìn)行動態(tài)監(jiān)測,可以準(zhǔn)確評估病情及預(yù)測預(yù)后。我們的研究表明基于人工智能(artificial intelligence,AI)的CT影像分析與診斷技術(shù)有助于COVID-19的早期診斷及預(yù)后評估。Lessmann等[13]的研究表明,基于AI的胸部CT影像診斷系統(tǒng)對于COVID-19診斷的敏感性為85.7%,特異性為89.8%,其AUC為0.95(95%CI:0.91～0.98)。

南京市第二醫(yī)院聯(lián)合蘇州邁寶科技有限公司開發(fā)的肺部CT影像病灶區(qū)域體積計量軟件在影像體積計算的軟件系統(tǒng)具有自主知識產(chǎn)權(quán)及著作權(quán)。通過前期對確診的COVID-19患者的高分辨率胸部CT約30 000張(100例患者,每例患者3次CT,每次100張)進(jìn)行人工標(biāo)注,在此基礎(chǔ)上,該系統(tǒng)融合先進(jìn)的肺部體積分割及檢測,并優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)模型,鑒于肺部體積算法對病灶體積評估的準(zhǔn)確性,我們進(jìn)一步研究了該方法在預(yù)測疾病轉(zhuǎn)歸及療效評估的價值。以核酸檢測為金標(biāo)準(zhǔn),基于人工智能的體積計量軟件對COVID-19的診斷敏感度97.14%,準(zhǔn)確度91.18%,陽性預(yù)測值90.67%,陰性預(yù)測值92.59%。

綜上所述,應(yīng)用基于AI的體積計量軟件在對COVID-19患者的診斷、治療及轉(zhuǎn)歸中具有一定意義和量化指標(biāo)作用,可早期對患者病情變化進(jìn)行預(yù)警；對于經(jīng)過該軟件計算肺部病灶體積占全肺體積百分比大于4.64%、3 d后增加的PV 1.50%的患者,若能提前干預(yù),及時應(yīng)用糖皮質(zhì)激素,可以阻止病情進(jìn)一步進(jìn)展。與傳統(tǒng)診斷方法相比,基于AI的肺部CT影像病灶區(qū)域體積計量軟件采用更加量化的評估,結(jié)果更精準(zhǔn)及客觀,對于COVID-19患者的診斷、使用激素的指征及時機(jī)、預(yù)后的判斷均給出了明確的量化指標(biāo),值得在臨床推廣應(yīng)用。

利益沖突所有作者均聲明不存在利益沖突