基于CTA影像組學(xué)在預(yù)測動脈瘤破裂風(fēng)險中的價值

王玙璠 陳艾琪 譚詩琪 杜小萌 李 想 馬宜傳,*

1.蚌埠醫(yī)學(xué)院第二附屬醫(yī)院放射科 (安徽 蚌埠 233017)

2.蚌埠醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院放射科 (安徽 蚌埠 233004)

顱內(nèi)動脈瘤(imtracranial aneurysm，IA)是人類健康的危害元兇之一，其病因尚不清楚。根據(jù)流行病學(xué)研究顯示，蛛網(wǎng)膜下腔出血的主要病因是顱內(nèi)動脈瘤的破裂[1]。顱內(nèi)動脈瘤的起病不易被察覺，及早的發(fā)現(xiàn)治療就可以降低控制危害。但是，大部分動脈瘤被發(fā)現(xiàn)時已經(jīng)破裂出血，因此錯過了最佳治療時機。隨著科學(xué)的進步，影像技術(shù)也日益成熟，這使得未破裂動脈瘤的檢出率大大提高，越來越多的患者由于發(fā)現(xiàn)后得到及時的治療，終身未發(fā)生破裂[2]。所以，適當(dāng)?shù)念A(yù)防對于降低顱內(nèi)動脈瘤破裂的風(fēng)險是至關(guān)重要的，并且在破裂的情況下及時處理去減少并發(fā)癥和預(yù)防再次出血也是重中之重。目前關(guān)于顱內(nèi)動脈瘤破裂預(yù)測的研究大多是基于形態(tài)學(xué)參數(shù)，通過對比顱內(nèi)動脈瘤破裂前后的CTA、MRA、DSA圖像進行研究，發(fā)現(xiàn)動脈瘤破裂前后其形態(tài)學(xué)未見明顯變化[3]，故而本研究便基于其形態(tài)學(xué)去構(gòu)建影像組學(xué)模型，進而對其破裂風(fēng)險進行預(yù)測。

影像組學(xué)(radiomics)是指可以自動提取醫(yī)學(xué)圖像特征進行分析，并為醫(yī)療精準(zhǔn)決策構(gòu)建模型的個性化工具。近年來，影像組學(xué)已經(jīng)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，大多是在腫瘤分期及良惡性鑒別方面[4-7]，但是隨著技術(shù)的逐漸成熟，影像組學(xué)運用于顱內(nèi)動脈瘤破裂風(fēng)險的研究已卓有成效。Osamah Alwalid等[8]和QingLin Liu，MD等[9]已經(jīng)證實影像組學(xué)構(gòu)建模型對動脈瘤破裂的研究是具有價值的。

目前，臨床公認(rèn)的檢出顱內(nèi)動脈瘤的金標(biāo)準(zhǔn)是DSA，但是DSA作為一項有創(chuàng)性檢查，不僅對患者是有傷害的，并且仍然存在無法避免的并發(fā)癥。CTA作為無創(chuàng)性血管成像技術(shù)，更多的應(yīng)用于顱內(nèi)動脈瘤的普查中[10]，所以本研究是基于CTA檢查去構(gòu)建預(yù)測模型。相對于傳統(tǒng)的DSA、CTA、MRA及形態(tài)學(xué)，我們僅憑肉眼觀察圖像難以準(zhǔn)確鑒別未破裂動脈瘤及破裂動脈瘤的影像學(xué)特征，恰恰影像組學(xué)可以觀察到人肉眼無法分辨的細(xì)微差異，并且將影像圖像中的特征進行高質(zhì)量提取、分析，所以本研究旨在探討基于CTA構(gòu)建的影像組學(xué)特征模型去預(yù)測顱內(nèi)動脈瘤破裂風(fēng)險的價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料收集2020年6月至2022年4月于蚌埠醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院及蚌埠醫(yī)學(xué)院第二附屬醫(yī)院收治的144例顱內(nèi)動脈瘤患者的影像資料進行回顧性分析。根據(jù)顱內(nèi)破裂與否，將其分為未破裂組及破裂組，未破裂組包括CTA識別顱內(nèi)動脈瘤，但無蛛網(wǎng)膜下腔出血或相關(guān)臨床癥狀的患者；破裂組包括CT平掃存在蛛網(wǎng)膜下腔出血的患者，其動脈瘤在CTA上被識別并經(jīng)DSA證實，無其他潛在破裂因素(外傷、感染或夾層等)。

納入標(biāo)準(zhǔn)：18歲以上的成年患者；CTA診斷為顱內(nèi)動脈瘤，無論動脈瘤是否破裂。排除標(biāo)準(zhǔn)：多發(fā)動脈瘤；顱內(nèi)梭形動脈瘤、夾層動脈瘤、創(chuàng)傷性動脈瘤、感染性動脈瘤及先前治療過的動脈瘤；運動偽影嚴(yán)重的CTA圖像；無臨床診療記錄的病例；無法提取影像組學(xué)特征的病例。根據(jù)納入、排除標(biāo)準(zhǔn)，共納入144例顱內(nèi)動脈瘤患者，其中未破裂組71例，破裂組73例。數(shù)據(jù)集按照7：3隨機分成訓(xùn)練集和測試集，訓(xùn)練集100例，其中未破裂組49例，破裂組51例；測試集44例，其中未破裂組22例，破裂組22例。

1.2 CTA圖像采集采用GE Revolution 256排CT、GE Light Sped 64排 CT、飛利浦Βrilliance 64排CT 和ANATOM Precision 64排CT進行掃描，掃描層厚及重建間隔(0.625mm，0.625mm)，管電壓及管電流(120kV、250mA)；掃描范圍均由主動脈弓水平至顱頂，打瞄基準(zhǔn)線為OML線。囑患者仰臥位，使用高壓注射器經(jīng)一側(cè)肘正中靜脈注射非離子型造影劑(碘克沙醇，含碘為每毫升320mgI)，流速為每秒4.5mL，劑量為每千克1.0mL。

1.3 提取影像組學(xué)特征將符合入組標(biāo)準(zhǔn)的病例以DICOM格式從PACS系統(tǒng)中導(dǎo)出CTA圖像，由兩名資深影像科醫(yī)生隨機對顱內(nèi)動脈瘤的CTA圖像進行逐層勾畫獲取3D圖像(圖1-2)，當(dāng)兩名醫(yī)師意見相左時，需要通過討論達(dá)成一致?；卺t(yī)準(zhǔn)-達(dá)爾文科研平臺，篩選提取出來的影像組學(xué)特征，順序如下：(1)最大絕對值歸一化：將每一維度特征線性拉伸到[-1,1]之間。無需配置參數(shù)。(2)最優(yōu)特征篩選百分比：通過統(tǒng)計方法，篩選出對分類重要的特征；條件是Percentile為10，score_func為f_classif。(3)模型選擇支持向量機(support vector machine，SVM)進行實驗。

圖1A-圖1D 顱內(nèi)動脈瘤未破裂患者，男，77歲。1A：顱腦CT平掃無蛛網(wǎng)膜下腔出血；1B、1C：前交通動脈瘤CTA及VR圖像；1D：在CTA圖像上對病灶邊緣進行逐層勾畫ROI。圖2A-圖2D 顱內(nèi)動脈瘤破裂患者，男，65歲。2A：顱腦CT平掃存在蛛網(wǎng)膜下腔 出血；2B、2C：前交通動脈瘤CTA及VR圖像；2D：在CTA圖像上對病 灶邊緣進行逐層勾畫ROI。

1.4 統(tǒng)計學(xué)方法采用SPSS 22.0軟件進行統(tǒng)計學(xué)分析，通過ROC曲線(receiver operating characteristic curve，受試者工作特征曲線)及AUC(area under curve，曲線下面積)去評估模型的預(yù)測效果及能力。P<0.05為差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 影像組學(xué)特征通過醫(yī)準(zhǔn)-達(dá)爾文科研平臺，共提取出來1316個影像組學(xué)特征，通過最大絕對值歸一化、最優(yōu)特征篩選百分比及SVM篩選出14個影像組學(xué)特征(圖3)。

圖3 醫(yī)準(zhǔn)-達(dá)爾文科研平臺篩選影像組學(xué)特征

2.2 統(tǒng)計學(xué)分析結(jié)果基于CTA所構(gòu)建的影像組學(xué)模型訓(xùn)練集AUC值為0.87，測試集AUC值為0.83(表1、圖4)，使用選擇支持向量機模型進行五折交叉驗證，結(jié)果顯示模型P=0.04具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)(圖5)。

表1 模型在訓(xùn)練集及驗證集中的統(tǒng)計學(xué)參數(shù)

圖4 CTA圖像訓(xùn)練集及測試集影像組學(xué)模型ROC曲線圖5 CTA影像組學(xué)模型五折交叉驗證

3 討 論

顱內(nèi)動脈瘤是顱內(nèi)動脈血管的管壁由于局限性的病理擴張所引起的瘤樣凸起[11-12]。顱內(nèi)動脈瘤是引發(fā)蛛網(wǎng)膜下腔出血的主要原因，亦是腦血管病中致死率排名靠前的疾病，所以對未破裂動脈瘤的積極治療干預(yù)和評估動脈瘤的破裂風(fēng)險是至關(guān)重要的[13]。但是根據(jù)統(tǒng)計，相比于未破裂動脈瘤的自然破裂所導(dǎo)致的風(fēng)險，手術(shù)所帶來的風(fēng)險將會更大[14]，所以對于未破裂動脈瘤患者是否應(yīng)該進行手術(shù)治療依舊存在爭議。根據(jù)研究表明，有超過一半的顱內(nèi)動脈瘤患者因為及時發(fā)現(xiàn)治療，其預(yù)后效果良好，并且動脈瘤始終未破裂[2]。因此，對于動脈瘤患者臨床治療的關(guān)鍵決策手段的制定需要根據(jù)其動脈瘤破裂風(fēng)險及手術(shù)治療風(fēng)險去雙重考量。目前關(guān)于顱內(nèi)動脈瘤破裂預(yù)測的研究大多是基于形態(tài)學(xué)參數(shù)，例如李不言等[15]對顱內(nèi)動脈瘤破裂因素的研究中闡述動脈瘤大小是動脈瘤破裂出血最為重要的關(guān)鍵因素之一。盡管形態(tài)學(xué)參數(shù)有廣泛的應(yīng)用，但是對于其獲取，現(xiàn)在仍然存在著不足之處，例如不同測量者對于動脈瘤的測量存在差異，其參數(shù)特征隨之發(fā)生變化，然而使用影像組學(xué)進行數(shù)據(jù)提取分析將會使這種人為誤差大大減少，并且可以獲取很多基礎(chǔ)形態(tài)學(xué)所無法提取的信息。影像組學(xué)通過計算機運算演練將醫(yī)學(xué)影像圖像轉(zhuǎn)化為客觀的數(shù)據(jù)信息，將無法捕捉的圖像細(xì)節(jié)具象化，大大提高了醫(yī)師對診斷的可控性和可把握性。近些年，關(guān)于影像組學(xué)在腫瘤中的研究已卓有成效，如Zhang Q等[16]發(fā)現(xiàn)基于MRI影像組學(xué)可以鑒別診斷乳腺良惡性病變。但是很少應(yīng)用于顱內(nèi)動脈瘤破裂風(fēng)險評估中，因此本研究旨在探討基于CTA影像組學(xué)在顱內(nèi)動脈瘤破裂風(fēng)險評估中的價值。

本研究是引用影像組學(xué)特征所構(gòu)建的模型去預(yù)測顱內(nèi)動脈瘤的穩(wěn)定性，通過所選取的144例顱內(nèi)動脈瘤患者，使用醫(yī)準(zhǔn)-達(dá)爾文平臺對CTA感興趣區(qū)進行逐層勾畫，將獲取的3D影像組學(xué)特征進行提取并構(gòu)建模型，結(jié)果顯示基于CTA圖像建立的影像組學(xué)模型訓(xùn)練集及測試集AUC分別為0.87和0.83，其敏感度、特異度及準(zhǔn)確率也都表明此模型在預(yù)測顱內(nèi)動脈瘤破裂風(fēng)險的研究中的應(yīng)用價值成效良好。Liu等[17]利用影像組學(xué)在3D-DSA圖像上成功識別與側(cè)壁破裂和分叉動脈瘤相關(guān)的形態(tài)學(xué)特征，證實影像組學(xué)已經(jīng)成功運用于顱內(nèi)動脈瘤的形態(tài)分析。Osamah Alwalid等[8]回顧性分析了393例顱內(nèi)動脈瘤患者的CTA圖像，結(jié)果表明利用影像組學(xué)對未破裂動脈瘤及破裂動脈瘤進行分類是可以成功實現(xiàn)的。QingLin Liu，MD等[9]利用影像組學(xué)提取719個動脈瘤形態(tài)學(xué)特征成功預(yù)測動脈瘤的穩(wěn)定性。王豪等[18]通過回顧性分析38例大腦中動脈鏡像動脈瘤形態(tài)學(xué)及影像組學(xué)特征，證實影像組學(xué)對于動脈瘤的破裂預(yù)測是有較高的臨床價值和學(xué)習(xí)應(yīng)用。本研究采用3D勾畫所提取的CTA影像組學(xué)特征去構(gòu)建模型，結(jié)果顯示該模型具有統(tǒng)計學(xué)意義(P<0.05)，證實了基于CTA圖像構(gòu)建的影像組學(xué)模型在顱內(nèi)動脈瘤破裂風(fēng)險的研究中是有價值的。

無論是顱內(nèi)動脈瘤的病因、機制還是危險因素等多個角度，都對其破裂風(fēng)險有很多探索和鉆研。本文通過回顧性分析研究，提取顱內(nèi)動脈瘤影像組學(xué)參數(shù)，構(gòu)建其破裂風(fēng)險模型，從而評估其破裂危險，故無法避免的存在一定局限性：(1)本研究的患者主要分布于安徽及其周邊地區(qū)，這樣的單中心研究容易出現(xiàn)樣本偏移；(2)本研究為回顧性分析，收集病例較少，未來將納入更多病例，并且盡量通過前瞻性實驗及多中心參與，以獲得更準(zhǔn)確的預(yù)測模型。

綜上所述，基于CTA圖像構(gòu)建的影像組學(xué)模型在顱內(nèi)動脈瘤破裂風(fēng)險的研究中具有不可忽視的價值，可以幫助臨床制定更為詳細(xì)精準(zhǔn)的手術(shù)治療方案，更好地服務(wù)于臨床及患者。