T2WI、DWI及ADC圖多序列影像組學(xué)模型評(píng)估直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移

肖 奕，蔣昭琰，何舒欣，胡斯嫻，文大光，張 雨，李真林，夏春潮

(四川大學(xué)華西醫(yī)院放射科，四川 成都 610041)

直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移是其局部復(fù)發(fā)和遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移的重要因素[1-3]。MRI能顯示直腸癌位置、累及腸管長(zhǎng)度、浸潤(rùn)深度和有無(wú)累及淋巴結(jié)等，是評(píng)估直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的重要影像學(xué)方法之一[4]。影像組學(xué)已廣泛用于直腸癌術(shù)前分期、預(yù)測(cè)新輔助放射化學(xué)治療效果和遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移[5-7]。MR T2WI主要提供組織結(jié)構(gòu)方面的信息，而彌散加權(quán)成像(diffusion weighted image, DWI)和表觀彌散系數(shù)(apparent diffusion coefficient, ADC)能在分子水平反映組織功能；結(jié)合多序列圖像可提供更多信息。本研究觀察T2WI、DWI及ADC圖多序列影像組學(xué)模型術(shù)前評(píng)估直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性收集2016年1月—2018年8月74例于四川大學(xué)華西醫(yī)院就診的單發(fā)直腸腺癌患者，男52例、女22例，年齡26～94歲，平均(63.0±12.9)歲。納入標(biāo)準(zhǔn)：①經(jīng)術(shù)后病理證實(shí)為直腸腺癌；②術(shù)前1個(gè)月內(nèi)接受直腸MR檢查；③術(shù)前臨床及影像學(xué)資料完整。排除標(biāo)準(zhǔn)：①M(fèi)RI偽影明顯，質(zhì)量不佳；②術(shù)前接受化學(xué)、放射治療或靶向治療；③既往其他惡性腫瘤或盆腔疾病史。參考第七屆美國(guó)癌癥聯(lián)合委員會(huì)TNM分期標(biāo)準(zhǔn)，根據(jù)術(shù)后病理結(jié)果，將N0期患者歸為無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移組(n=44)、N1～N2期歸為淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移組(n=30)；按7∶3比例將患者分為訓(xùn)練集(n=52，21例淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、31例無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移)和測(cè)試集(n=22，9例淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移、13例無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移)。記錄直腸癌位置、腫瘤分化程度、T分期和N分期等病理結(jié)果；根據(jù)直腸癌最下緣與肛緣距離<5 cm、5～10 cm、>10 cm將其分為低、中和高位。

1.2 儀器與方法 采用Siemens Magnetom Skyra 3.0T MR儀，配備18通道相控陣線圈及其對(duì)應(yīng)脊柱線圈。以病變腸管為掃描中心行個(gè)體化掃描，斜軸位T2WI參數(shù)：TR 6 890 ms，TE 100 ms，層厚3 mm，層間距0.9 mm，層數(shù)48，F(xiàn)OV 260 mm×236 mm，矩陣384×313，廣義自校準(zhǔn)部分并行采集(generalized autocalibrating partial parallel acquisition, GRAPPA)加速因子2；脂肪抑制軸位DWI參數(shù)：TR 5 500 ms，TE 61 ms，層厚4.5 mm，層間距0.45 mm，層數(shù)25，F(xiàn)OV 216 mm×216 mm，矩陣128×128，GRAPPA加速因子2，b值分別為0、600、1 000 s/mm2。

1.3 圖像分析 由分別具有8年(醫(yī)師1)及10年(醫(yī)師2)腹部影像學(xué)診斷經(jīng)驗(yàn)的2名副主任醫(yī)師以盲法閱片，評(píng)價(jià)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，意見(jiàn)分歧時(shí)協(xié)商達(dá)成一致。將下列各項(xiàng)視為淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移[3]：①淋巴結(jié)短徑>9 mm；②淋巴結(jié)短徑5～9 mm，并滿足邊緣不光滑、內(nèi)部信號(hào)不均勻及呈圓形3項(xiàng)中的任意2項(xiàng)；③淋巴結(jié)短徑<5 mm，淋巴結(jié)邊緣不光滑、內(nèi)部信號(hào)不均勻及呈圓形。

1.4 圖像分割 由醫(yī)師2采用ITK-SANP 3.6(www.itksnap.org)軟件于T2WI、DWI(b=1 000 s/mm2)及軟件自動(dòng)生成的ADC圖上沿腫瘤邊緣逐層手動(dòng)勾畫ROI，避開(kāi)周圍血管、囊腔、壞死等并盡可能準(zhǔn)確覆蓋腫瘤原發(fā)灶，融合后得到感興趣體積(volume of interest, VOI)，見(jiàn)圖1。隨機(jī)抽取30例，由醫(yī)師1、2間隔3個(gè)月以相同方法獲得病灶VOI，評(píng)估觀察者內(nèi)和觀察者間一致性[8]。

1.5 構(gòu)建影像組學(xué)模型 采用FeAture Explorer軟件(Version 0.4.0) 提取、分析影像組學(xué)特征：①于全部T2WI、DWI和ADC圖中分別提取5類影像組學(xué)特征共88個(gè)，包括18個(gè)一階統(tǒng)計(jì)學(xué)特征、14個(gè)形態(tài)學(xué)特征(shape-based feature)、24個(gè)灰度共生矩陣(gray-level co-occurrence matrix, GLCM)特征、16個(gè)灰度游程矩陣(gray-level run length matrix, GLRLM)特征及16個(gè)灰度連通區(qū)域矩陣特征[9]，基于三者聯(lián)合共提取264個(gè)影像組學(xué)特征；②數(shù)據(jù)預(yù)處理，以合成少數(shù)類過(guò)采樣法平衡樣本，并以Z分?jǐn)?shù)法對(duì)影像組學(xué)特征數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理；③特征降維，應(yīng)用Pearson相關(guān)系數(shù)(Pearson correlation coefficient, PCC)分析影像組學(xué)特征的相關(guān)性，如2個(gè)特征的PCC>0.99，則隨機(jī)刪除其一；④構(gòu)建模型，采用方差分析對(duì)影像組學(xué)特征進(jìn)行排序，分別篩選基于T2WI、DWI、ADC圖及三者聯(lián)合的最優(yōu)影像組學(xué)特征，分別以支持向量機(jī)建立術(shù)前評(píng)估直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的T2WI模型、DWI模型、ADC模型和多序列模型，采用5折交叉驗(yàn)證法驗(yàn)證分類器的性能，于訓(xùn)練集進(jìn)行訓(xùn)練，于測(cè)試集評(píng)估其效能。

1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 采用SPSS 26.0統(tǒng)計(jì)分析軟件。以±s表示符合正態(tài)分布的計(jì)量資料，組間以t檢驗(yàn)進(jìn)行比較。以χ2檢驗(yàn)比較計(jì)數(shù)資料?；贔eAture Explorer軟件評(píng)估影像組學(xué)模型的效能；以術(shù)后病理為金標(biāo)準(zhǔn)，繪制受試者工作特征(receiver operating character, ROC)曲線，計(jì)算曲線下面積(area under the curve, AUC)和基于常規(guī)MRI評(píng)估直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的準(zhǔn)確率、敏感度和特異度。以組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intra-class correlation coefficient, ICC)評(píng)估觀察者內(nèi)和觀察者間勾畫病灶VOI的一致性，ICC>0.8為一致性良好。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 一般資料 淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移組與無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移組間患者性別、年齡及病灶位置、分化程度差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)，而T分期差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)，見(jiàn)表1。訓(xùn)練集與測(cè)試集患者性別、年齡，病灶位置、T分期及N分期差異均無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)，見(jiàn)表2。

表1 淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移組與無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移組間患者及病灶一般資料比較

表2 訓(xùn)練集與測(cè)試集患者及病灶一般資料比較

2.2 常規(guī)MRI 常規(guī)MRI評(píng)估直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的準(zhǔn)確率為58.11%(43/74)，敏感度和特異度分別為76.67%(23/30)和45.45%(20/44)，陽(yáng)性預(yù)測(cè)值(positive predictive value, PPV)和陰性預(yù)測(cè)值(negative predictive value, NPV)分別為48.94%(23/47)和74.07%(20/27)。

2.3 構(gòu)建影像組學(xué)模型 觀察者內(nèi)和觀察者間基于T2WI、DWI及ADC圖勾畫病灶VOI的一致性均良好，ICC分別為0.90[95%CI(0.80，0.95)]及0.89[95%CI(0.79，0.95)]、0.95[95%CI(0.89，0.97)]及0.91[95%CI(0.80，0.96)]、0.93[95%CI(0.85，0.97)]及0.92[95%CI(0.84，0.96)]。

最終分別基于T2WI、DWI、ADC圖及三者聯(lián)合篩選出3、4、6、6個(gè)最優(yōu)影像組學(xué)特征(表3)用于構(gòu)建模型。ROC曲線顯示，訓(xùn)練集中，多序列模型評(píng)估直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的AUC為0.83，T2WI、DWI及ADC模型的AUC分別為0.69、0.78、0.80；測(cè)試集中，多序列模型的AUC為0.82，T2WI、DWI及ADC模型的AUC分別為0.78、0.68、0.77。見(jiàn)表4及圖2。

表3 基于T2WI、DWI、ADC圖及三者聯(lián)合最終篩選出的影像組學(xué)特征及其系數(shù)

表4 各影像組學(xué)模型評(píng)估直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的效能

3 討論

直腸癌是否發(fā)生淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移是決定治療方案和影響預(yù)后的重要因素。目前多通過(guò)影像學(xué)以形態(tài)學(xué)標(biāo)準(zhǔn)評(píng)估直腸癌淋巴結(jié)狀態(tài)，但基于直腸MRI所示淋巴結(jié)徑線和形態(tài)學(xué)特征評(píng)估有無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的敏感度和特異度分別僅為77%和71%[10],可能與MRI定性評(píng)估淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移存在主觀性有關(guān)。本研究結(jié)果顯示，常規(guī)MRI評(píng)估直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的準(zhǔn)確率僅為58.11%，與文獻(xiàn)[11]報(bào)道相近，表明其診斷效能有限。

隨著T分期增高，直腸癌發(fā)生淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移概率增加[12]。本研究淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移組高T分期患者占比高于無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移組。直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移是腫瘤細(xì)胞通過(guò)引流淋巴管到達(dá)淋巴結(jié)內(nèi)，并以此為生發(fā)中心生長(zhǎng)的結(jié)果，其生物學(xué)行為與原發(fā)腫瘤相同，但轉(zhuǎn)移灶之間存在異質(zhì)性，此為基于直腸腫瘤原發(fā)灶研究淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的理論基礎(chǔ)[13]。

影像組學(xué)分析對(duì)評(píng)估腫瘤異質(zhì)性具有一定價(jià)值。本研究基于T2WI、DWI及ADC圖所示直腸癌原發(fā)灶提取、篩選影像組學(xué)特征并構(gòu)建模型，以定量評(píng)估直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移，結(jié)果顯示，基于T2WI影像組學(xué)模型在測(cè)試集中的AUC為0.78，與既往研究[14]一致，提示其對(duì)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移具有較好的診斷效能；而基于DWI的影像組學(xué)模型在測(cè)試集數(shù)據(jù)中的AUC為0.68，即診斷效能不理想，意味著DWI評(píng)估腫瘤N分期不如T2WI敏感；基于ADC圖的影像組學(xué)模型在測(cè)試集數(shù)據(jù)中的AUC為0.77，這可能是因?yàn)橥ㄟ^(guò)多b值DWI計(jì)算得到的ADC圖可反映腫瘤的表觀彌散特征，故準(zhǔn)確性較高[15]；結(jié)合上述多序列圖像影像組學(xué)特征的聯(lián)合模型在測(cè)試集中的AUC為0.82，其準(zhǔn)確率、敏感度及特異度分別為86.36%、88.89%及84.62%，診斷效能高于常規(guī)MRI。

本研究的局限性：①為單中心回顧性研究，且樣本量較小，難以避免選擇偏倚；②手動(dòng)勾畫病灶ROI，存在主觀性；③通過(guò)勾畫直腸癌原發(fā)灶VOI提取特征，未勾畫淋巴結(jié)本身，結(jié)果可能存在差異；④未分析病灶高階小波特征、患者臨床特征及基因特征等。

綜上所述，基于術(shù)前MR T2WI、DWI及ADC圖的多序列影像組學(xué)模型可有效評(píng)估直腸癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。