基于磁共振多序列紋理分析技術(shù)鑒別小腦腦橋角腦膜瘤與前庭神經(jīng)鞘瘤

吳 穎 李彩霞 時園園 管立威

前庭神經(jīng)鞘瘤（vestibular schwannoma， VS）和腦膜瘤是腦橋小腦三角區(qū)最常見的兩種腫瘤，分別占70%～80%和6%～15%［1］。VS 多為起源于前庭神經(jīng)鞘膜的良性腫瘤，少部分起源于耳蝸神經(jīng)鞘膜，臨床表現(xiàn)為進行性聽力喪失、耳鳴，部分可有面部感覺異常、眩暈、頭痛等癥狀［2］。而小腦腦橋角腦膜瘤 （cerebellopontine angle meningioma， CPAM）多起源于巖骨或巖骨-天幕交界處的蛛網(wǎng)膜顆粒細胞，蛛網(wǎng)膜顆粒同樣存在于顱神經(jīng)出口處，沿神經(jīng)孔分布，發(fā)生在內(nèi)聽道的CPAM 同樣可表現(xiàn)為聽力受損、耳鳴、頭痛等癥狀［3］。僅憑臨床表現(xiàn)，兩者難以鑒別。CPAM 和VS通常具有典型的影像特征：CPAM 可有鈣化，強化程度較均勻，與腦膜以廣基底相貼，增強圖像可出現(xiàn)“腦膜尾征”；VS 病灶囊變、出血常見，增強掃描VS 病灶與聽神經(jīng)分界不清時，可出現(xiàn)“倒逗點征”［4-5］。當(dāng)特征性影像表現(xiàn)缺乏時，兩者鑒別存在一定困難，尤其當(dāng)CPAM 累及聽神經(jīng)或VS 患者聽神經(jīng)無明顯增粗受累時，有研究顯示約23% 的CPAM 術(shù)前被誤診為VS［6］。這兩種腫瘤主要治療方式為手術(shù)切除，但是手術(shù)路徑不同：VS 多經(jīng)迷路入路切除，CPAM 多經(jīng)枕下-乙狀竇后切除。預(yù)后方面，CPAM 復(fù)發(fā)率高，但是聽力保留成功率高于VS。因此，術(shù)前對CPAM 和VS 的精準鑒別，對于手術(shù)方式的選擇、預(yù)后的評估至關(guān)重要。

紋理分析是利用計算機圖像分析處理技術(shù)，提取圖像的紋理特征進行定量描述，量化分析圖像的信號強度和模式變化特征的方法［7-8］?；叶戎狈綀D屬于一階紋理分析方法，依據(jù)圖像像素灰度值的大小，統(tǒng)計其出現(xiàn)頻率及分布特征?；叶裙采仃嚕╣rey-level co-occurrence matrix， GLCM）屬于二階紋理分析方法，通過研究像素間灰度的空間相關(guān)特性獲取圖像紋理信息。本文利用灰度直方圖及GLCM 紋理分析技術(shù)，通過對T2 加權(quán)成像（T2WI）、表觀彌散系數(shù)（apparent diffusion coefficient，ADC）及對比增強T1加權(quán)成像（contrast enhanced T1 weighted imaging，CE-T1WI）多序列圖像進行分析，詣在探尋最佳的磁共振序列及最優(yōu)的參數(shù)用以實現(xiàn)術(shù)前對CPAM 和VS的精準鑒別。

方法

1. 一般資料

回顧性分析2016年2月至2021年12月手術(shù)病理證實的CPAM 和VS 患者的臨床資料、影像圖像。入組標準：1）首發(fā)患者，行首次MRI 檢查前未接受任何相關(guān)治療；2）病變位于腦橋小腦三角區(qū)，術(shù)前MR 圖像完整（包含軸位T2WI、ADC、CE-T1WI 等序列圖像）；3）術(shù)后病理證實為CPAM 或VS。排除標準：1）圖像有偽影，影響分析；2）多發(fā)病變；3）完全囊變的VS。最終共47 例患者（21 例CPAM，26例VS）納入此次研究。CPAM 組男6 例，女15 例，年齡32～73歲，平均（54.6±9.8）歲；VS組男11例，女15 例，年齡27～68 歲，平均（53.3±10.3） 歲。CPAM 組病灶大?。?6 mm×14 mm~56 mm×55 mm，最大徑為16~56（36.8±10.4）mm；VS 組病灶大?。?3 mm×12 mm~52 mm×34 mm， 最大徑為13~52（27.3±9.4）mm。CPAM 組包含腦膜瘤Ⅰ級19 例，Ⅱ級2例。

2. 儀器與方法

采用德國Siemens 3.0 T MRI 掃描儀進行圖像采集。掃描序列包括軸位的T1WI、T2WI及彌散加權(quán)成像（diffusion-weighted imaging，DWI），掃描參數(shù)見表1。增強掃描參數(shù)同T1WI，對比劑為釓噴酸葡胺，劑量0.1 mmol/kg。掃描使用關(guān)聯(lián)模式，保證各序列為相同層面。后處理工作站根據(jù)DWI 序列自動生成ADC圖。

表1 主要掃描序列及參數(shù)

3. 圖像分析

將所有患者的MR 圖像以Dicom 格式從PACS 工作站導(dǎo)出，并轉(zhuǎn)入Image J 軟件。在未知病理結(jié)果的條件下，由2 名有8年以上工作經(jīng)驗的影像科醫(yī)師參照CE-T1WI 和T2WI 圖，在ADC 圖中選取腫瘤徑線最大層面半自動勾畫腫瘤邊界，并通過人工調(diào)整分割感興趣區(qū)（ROI），如圖1所示。分割過程中注意避開水腫、血管、靜脈竇、腦膜等，并除外液化、壞死、出血、囊變區(qū)。部分輕度變形的圖像，利用Image J軟件對ROI輪廓進行適當(dāng)調(diào)整。對于勾畫區(qū)域差異較大的圖像，進行手動勾畫。將勾畫的ROI復(fù)制到相應(yīng)的CE-T1WI 和T2WI 圖上。2 名影像科醫(yī)師觀點存在差異時，通過溝通交流達成一致。通過對各序列ROI進行處理分析，獲取灰度直方圖參數(shù)有：最大值、最小值、平均值、中位數(shù)、標準差、峰度、偏度；GLCM 參數(shù)有：角二階矩、對比、逆差矩、熵、相關(guān)。

圖1 CPAM和VS患者圖像資料

4. 統(tǒng)計學(xué)分析

使用SPSS 21.0 軟件進行統(tǒng)計分析。數(shù)據(jù)正態(tài)性檢驗采用Kolmorotov-Smirnov檢驗。服從正態(tài)分布的數(shù)據(jù)采用獨立樣本t檢驗比較；非正態(tài)分布數(shù)據(jù)采用Mann-WhitneyU秩和檢驗比較。組間比較差異有統(tǒng)計學(xué)意義的參數(shù)，繪制受試者工作特征（receiver operating characteristic， ROC）曲線，獲取約登指數(shù)（約登指數(shù)=靈敏度+特異度-1），確定鑒別CPAM 和VS 的最佳臨界值，并計算曲線下面積（area under curve，AUC）、靈敏度、特異度、95%置信區(qū)間、P值等參數(shù)。P<0.05認為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

結(jié)果

1. CPAM和VS灰度直方圖參數(shù)組間比較

CPAM 組和VS 組灰度直方圖參數(shù)及組間比較結(jié)果見表2。CE-T1WI 序列中，CPAM 最小值、峰度高于VS，標準差低于VS，余參數(shù)組間比較無統(tǒng)計學(xué)差異（P>0.05）。T2WI 序列中，CPAM 最小值、峰度高于VS，最大值、平均值、中位數(shù)、標準差低于VS，偏度在組間比較無統(tǒng)計學(xué)差異（P=0.615）。ADC 圖中，CPAM 峰度和偏度高于VS，平均值、中位數(shù)、標準差低于VS，余參數(shù)組間比較無統(tǒng)計學(xué)差異（P>0.05）。

表2 CPAM和VS灰度直方圖參數(shù)比較

2. CPAM和VS GLCM 參數(shù)組間比較

CPAM 組和VS 組GLCM 參數(shù)及組間比較結(jié)果見表3。CE-T1WI 序列中，CPAM 角二階矩、逆差矩高于VS，對比、熵低于VS，相關(guān)在組間比較無統(tǒng)計學(xué)差異（P=0.111）。T2WI 序列中，CPAM 角二階矩、逆差矩、相關(guān)高于VS，對比、熵低于VS（P<0.05）。ADC 圖中，CPAM 逆差矩、相關(guān)高于VS，熵低于VS，余參數(shù)組間比較無統(tǒng)計學(xué)差異（P>0.05）。

表3 CPAM和VS GLCM 參數(shù)比較

3. 紋理參數(shù)對CPAM 和VS 鑒別診斷的效能評估

對組間比較差異有統(tǒng)計學(xué)意義的參數(shù)繪制ROC曲線進行評價，結(jié)果見表4 和圖2。三種序列中，AUC>0.7 的參數(shù)有24 個，CE-T1WI 序列7 個，T2WI序列11 個，ADC 圖6 個。AUC 值最大的前3 個參數(shù)分別為標準差T2WI（AUC 為0.947，最佳臨界值為14.458，靈敏度為96.2%，特異度為85.7%）、標準差CE-T1WI（AUC 為0.918，最佳臨界值為15.870，靈敏度為92.3%，特異度為81.0%）和峰度ADC（AUC 為0.907，最佳臨界值為2.562，靈敏度為81.0%，特異度為96.2%）。

圖2 有統(tǒng)計學(xué)差異的紋理參數(shù)ROC曲線分析

表4 有統(tǒng)計學(xué)差異的紋理參數(shù)ROC曲線分析

續(xù)表

討論

本研究通過對比CPAM 和VS 在CE-T1WI、T2WI 和ADC 序列圖像中灰度直方圖和GLCM 共12個參數(shù)，分析各參數(shù)在鑒別診斷中的效能。在CET1WI 和T2WI 圖像中，標準差鑒別診斷效能最高，臨界值分別為15.870、14.458，AUC 分別為0.918、0.947，靈敏度分別為92.3%、96.2%，特異度分別為81.0%、85.7%；在ADC 圖中，峰度鑒別診斷效能最高，臨界值為2.562，AUC 為0.907，靈敏度為81.0%，特異度為96.2%。

VS 包括Antoni A 區(qū)（實性區(qū)）和B 區(qū)（囊變區(qū)），Antoni B 區(qū)多為疏松的黏液樣網(wǎng)狀區(qū)，細胞密度低，液體含量多，囊變發(fā)生率可達84%。此外，VS 病灶內(nèi)異常血管通道易形成自發(fā)血栓，微出血發(fā)生率高。Thamburaj 等［4］的研究顯示，16 例VS 病灶中，T2*GRE 序列可檢出15 例病灶中有微出血灶（檢出率93.75%），病灶所示微出血數(shù)在4 至140 間，而在常規(guī)T2WI 及FLAIR 序列中，僅檢出2 例（檢出率12.5%），且這2 例病灶中所示微出血數(shù)不超過2 個。雖然在ROI勾畫過程中，我們僅對腫瘤實體區(qū)域進行勾畫，但是在常規(guī)MRI 序列中，對于微小出血、囊變、液化、壞死區(qū)域，肉眼難以與腫瘤實體部分進行分辨。計算機紋理分析技術(shù)通過提取ROI區(qū)域內(nèi)所有像素的紋理信息，可以反映并放大這些差異。本研究顯示，T2WI 序列中VS 最大值及平均值均高于CPAM，推測與VS 內(nèi)微小液化、囊變區(qū)域有關(guān)；VS最小值低于CPAM，推測與VS 內(nèi)微出血引起的含鐵血紅素沉積有關(guān)。然而，腦膜瘤包含多種分級及亞型，虞芯儀等［9］的研究顯示，在T2WI序列中，高級別腦膜瘤最大值高于低級別腦膜瘤最大值。本研究納入的CPAM 以Ⅰ級居多（占90.5%）。WHO 分級Ⅰ級腦膜瘤包含上皮型、纖維型及血管瘤型等亞型，以前兩者居多。其中上皮型腦膜瘤因細胞密度大，在T2WI 序列中多呈均勻等信號；纖維瘤型腦膜瘤因富含纖維成分，在T2WI 序列中呈等或稍低信號；血管瘤型腦膜瘤因富含血管成分，在T2WI 序列中多呈稍高信號。但是血管瘤型腦膜瘤發(fā)生率低，占全部腦膜瘤的2.1%，且多位于大腦凸面、鐮旁、蝶骨嵴等位置，發(fā)生在腦橋小腦三角區(qū)更是少見［10］。在未來研究中，將繼續(xù)擴大樣本含量，以進行不同級別及不同亞型的CPAM 與VS 的鑒別診斷。增強掃描時，腫瘤實性區(qū)域強化，液化壞死區(qū)域不強化。本研究結(jié)果顯示CE-T1WI 序列中，VS 最小值低于CPAM。標準差反映直方圖灰度值分布的離散程度，標準差越大，病灶異質(zhì)性越大。本研究顯示三種序列圖像中CPAM標準差均低于VS，與CPAM 相比，VS病變均勻度更低，像素間灰度值分布更離散。ADC 值與血管外細胞間隙的空間范圍呈正相關(guān)，與組織細胞密度、核質(zhì)比呈負相關(guān)［11］。本研究顯示ADC 圖中，CPAM 平均值、中位數(shù)、標準差均低于VS，這之前研究結(jié)果一致［12-13］。CPAM 瘤體內(nèi)細胞密度大，核質(zhì)比高，水分子彌散受限明顯，ADC值降低。VS較高的ADC值反映了Antoni B 區(qū)較疏松的細胞密度［14］。峰度和偏度反映腫瘤空間均一性。峰度描述整體像素信號強度分布形態(tài)相對于正態(tài)分布的陡峭程度［15］。偏度描述整體像素信號強度分布形態(tài)的對稱性［16］。三種序列中CPAM 峰度均高于VS，ADC 圖中CPAM 偏度高于VS。Xu 等［12］的研究顯示，ADC 圖中峰度和偏度在兩種腫瘤間的差異不具有統(tǒng)計學(xué)意義。分析原因是由于ROI選擇方式不一樣：本研究選取腫瘤最大徑層面實性區(qū)域勾畫分析，Xu 等對全腫瘤進行分析（全腫瘤勾畫會使其內(nèi)部輻射在一定程度上相互抵消）。腫瘤的勾畫方式包含多種（如全腫瘤勾畫、腫瘤最大徑層面全域勾畫、腫瘤最大徑層面實性區(qū)域勾畫等），不同勾畫方式測得參數(shù)值之間存在差異，但是目前沒有明確哪種勾畫方式效能最佳。本研究之所以選取腫瘤最大徑線層面進行勾畫分析，是因為這樣既可以在一定程度上反映腫瘤的整體信息，又可減少該方法應(yīng)用于臨床時，因全域勾畫帶來的繁重的工作量。在今后的研究中，需進一步分析不同ROI勾畫方式對兩者鑒別診斷的價值，以確定最優(yōu)的勾畫方式。

角二階矩為全部矩陣像素的平方和，反映圖像紋理的粗細度和灰度分布的均勻度。逆差矩表示圖像紋理局部變化情況及規(guī)則程度，其值越大，組織同質(zhì)性越高。對比度反映組織紋理的深淺程度。CE-T1WI和T2WI 圖像中，CPAM 角二階矩和逆差矩均高于VS，對比度低于VS。熵反映圖像上紋理的非均勻程度或復(fù)雜程度，值越大表明病灶異質(zhì)性越高［9］。三種序列圖像中，CPAM 熵均低于VS。相關(guān)反應(yīng)圖像灰度值的相似程度，在T2WI及ADC序列中，CPAM 相關(guān)大于VS。以上參數(shù)分析結(jié)果均揭示CPAM 腫瘤均一性高于VS。

局限性：1）本研究為單中心研究，樣本量少，未針對CPAM 病理分級及亞型進一步分析；2）繪制ROI時，雖然僅在腫瘤實體區(qū)域進行勾畫，但是對于微小出血、液化、壞死、囊變區(qū)域，僅憑肉眼難以完全與腫瘤實體進行分辨。

總之，MRI多序列紋理分析技術(shù)有助于術(shù)前精準鑒別CPAM 和VS，對于提高影像診斷的準確性、確定患者的手術(shù)方式及預(yù)后評估具有重要的臨床價值與意義。