直腸癌腸旁淋巴結CT圖像相關影像學參數定量化分析*

1.華南腫瘤學國家重點實驗室，中山大學腫瘤防治中心醫學影像介入中心（廣東 廣州 510060）

2.中山大學信息科學與技術學院（廣東 廣州 510275）

崔春艷1 李 立1 蔡宏民2田海英2 劉立志1 張 敏1

淋巴結有無轉移不僅是選擇直腸癌治療方案的依據，也對預后估計有重要價值[1]。目前，多數CT研究以淋巴結大小作為判斷轉移的依據[2-4]，然而良性反應性腫大的淋巴結與轉移淋巴結難以鑒別。因此，一些研究指出在診斷淋巴結轉移時，不僅要注意淋巴結的大小，還應結合其形態、密度進行綜合判斷[5-8]。但是，并未對形態、密度、強化程度進行量化分析，使對形態學的標準變得比較困難。本研究應用計算機輔助的定量化分析方法，引入新的參數分形維和異質性，通過定量化分析CT圖像直腸癌腸旁淋巴結的相關影像學表現，進一步提高直腸癌淋巴結的CT診斷水平。

資料與方法

1.1 臨床資料 搜集2008年1月-2008年12月中山大學腫瘤防治中心收治的術前未經放射治療和化學治療的147例直腸癌患者，術前均行盆腔CT平掃和增強掃描，后行根治性手術切除。其中男91例，女56例，年齡19～76歲，中位年齡58歲。

1.2 CT檢查 采用Philips 16螺旋CT，仰臥位平掃和增強掃描。層厚5mm，掃描范圍從髂棘至坐骨結節。增強采用非離子型對比劑（歐乃派克或碘海醇）80～100ml，濃度300mgI/ml，靜脈團注，流速3～4ml/s。所有病人在CT檢查后7～14d內行手術治療。

1.3 影像分析 采用影像工作站從醫學圖像存儲及傳輸系統（picture archiving and communication system，PACS）存儲服務器調閱影像，對所有病人圖像進行復閱，調整窗寬、窗位觀察腸旁淋巴結。以腸旁脂肪間隙內的孤立結節影判斷為淋巴結。由2位放射醫生在不知道病理結果的情況下共同閱片并達成一致。然后用MATLAB軟件（MathWorks Co，MA，美國）對直腸癌腸旁淋巴結的CT圖像進行必要的預處理，分割、定位，并剪切出淋巴結區域，計算每個淋巴結的最大短徑、密度、分形維和異質性參數。分形維反映病變邊界的粗糙度和開放度，分形維參數的大小表明了病變邊界的復雜性與開放性[9]。異質性反映瘤體圖像密度的不均勻性，一定程度上可揭示出病變內部結構的差異，異質性參數是病變影像內部出現偏離平均透過強度超過10%的區域像素的分數[10]。

1.4 病理學分析 擠壓觸診法取檢淋巴結，分組后送病理科，作蘇木素-伊紅染色，以確定淋巴結轉移情況，有腫瘤細胞浸潤為轉移陽性。每個淋巴結盡量通過解剖位置與它對應的CT圖像匹配，每個淋巴結由病理學家確定為轉移或非轉移兩組。記錄切除的淋巴結數目和轉移的淋巴結數目。

1.5 統計學方法 采用SPSS 15.0進行統計學分析。采用非配對t檢驗或非參數檢驗對比兩組患者的定量化參數，采用χ2或Fisher’s檢驗決定預測淋巴結陽性的相關因素，P<0.05認為有統計學差異。

結 果

2.1 CT和病理結果對照147人中，病理證實有淋巴結轉移的患者為41人。在41個轉移的患者中CT發現有23人有淋巴結轉移。在病理證實的106個沒有轉移的患者中，CT發現有30人有非轉移淋巴結。CT在兩組淋巴結的檢出率上差異有統計學意義（56.1%(23/41)和28.3%(30/106)；P<0.05）。病理上每例淋巴結的檢出數為4～37枚，平均12.7枚，CT上每例淋巴結的檢出數為0～12枚，平均1.2枚。在105枚病理證實轉移的淋巴結中，CT共檢出58枚，占淋巴結檢出數的55.2%(58/105)，在病理證實非轉移的淋巴結中，共檢出60枚，占淋巴結檢出數的3.9%(60/1538)，淋巴結檢出率在兩組間差異有統計學意義（P<0.05）。

圖1 以短徑3，5，8或10mm為界限區分轉移和非轉移淋巴結，兩組間有重.

2.2 定量化參數的分析 淋巴結的大小：對CT發現的118枚淋巴結（其中轉移58枚，無轉移60枚）進行定量化參數分析，轉移組CT檢出的58枚淋巴結，短徑3-17.6mm，無轉移組的60枚淋巴結，短徑為2.4-11.7mm。無論以短徑3，5，8或10mm為界限區分兩組淋巴結，均能同時發現轉移和非轉移淋巴結，單以大小為標準區分淋巴結，兩組間有重疊（圖1）。

淋巴結的分形維：淋巴結邊緣的分形維是不同的，非轉移淋巴結邊緣相對光滑（圖2-4），轉移淋巴結邊緣相對毛糙（圖5-7），分形維在兩組間差異有統計學意義（轉移1.1244，非轉移1.0878；P<0.05)。

淋巴結密度和異質性：轉移淋巴結密度不均勻，非轉移淋巴結密度相對均勻，轉移淋巴結密度高于非轉移淋巴結（分別是108.4和98.9；P<0.05）。非轉移淋巴結的異質性0.2225（圖8、9）低于轉移淋巴結0.3035（圖10、11）(P<0.05)。

討 論

對于可根治的直腸癌，淋巴結轉移的有無及程度是最重要的預后因素之一。術前通過影像學進行直腸癌N分期評價有利于估計預后，并對手術方式的選擇及是否行術前放化療有重要臨床意義[11-12]。目前，多數CT研究以淋巴結大小作為判斷轉移的依據[2-4]，然而良性反應性腫大的淋巴結與轉移淋巴結難以鑒別。最近，一些研究[13-14]指出在診斷淋巴結轉移時，不僅要注意淋巴結的大小，還應結合其形態、密度進行綜合判斷。但是，并未對形態、密度、強化程度進行量化分析，使對形態學的標準變得比較困難。

隨著醫學圖像定量分析技術的不斷提高，在淋巴結的研究中也需要通過圖像定量分析來評價良惡性淋巴結的邊緣、密度等特征。圖像定量分析已被引入腫瘤的基礎研究中來評價不同腫瘤類別的生長與擴散特征[9]。特別是分形技術以及相關的圖形分析手段逐漸被應用到多種醫學影像分析評估中來。從分形數學和非線性物理的角度來看，淋巴結邊界輪廓的分形維數是表征淋巴結邊界輪廓的復雜性的特征參數。要說明淋巴結內部的擴散與生長行為，可以用淋巴結內部的異質性程度，它揭示出淋巴結內部所包含的一些重要信息，如密度。因此，本研究應用計算機輔助的定量化分析方法，引入新的參數分形維和異質性，通過定量化分析CT圖像直腸癌腸旁淋巴結的相關影像學表現，進一步提高直腸癌淋巴結的CT診斷水平。

圖2-4 增強CT顯示的非轉移淋巴結，邊緣相對光滑，淋巴結的邊緣通過Matlab軟件自動分割后，自動計算淋巴結的分形維參數1.0675。圖5-7 增強CT顯示的轉移淋巴結，邊緣相對毛糙，淋巴結的邊緣通過Matlab軟件自動分割后，自動計算淋巴結的分形維參數1.1280。圖8、9 增強CT顯示的非轉移淋巴結，內部相對均勻，淋巴結的邊緣通過Matlab軟件自動分割后，自動計算淋巴結的異質性參數，異質性參數0.2500。圖10、11 增強CT顯示的轉移淋巴結，內部相對不均勻，淋巴結的邊緣通過Matlab軟件自動分割后，自動計算淋巴結的異質性參數，異質性參數0.3714。

CT檢出淋巴結大小與淋巴結轉移的關系：目前，多數CT及MR研究以淋巴結大小作為判斷轉移的標準[15-17]，多數研究將正常淋巴結直徑的陽性判斷標準定為5～15 mm不等[18]，一些作者[11,19]則強調大小（3～10mm）作為陽性淋巴結。而病理證明直腸癌的轉移淋巴結有31%直徑<4mm[20]，反應性和炎性腫大的淋巴結又常與轉移淋巴結難以鑒別。在本研究中，無論以淋巴結最大短徑3，5，8或10mm為界限區分兩組淋巴結，均能同時發現轉移和非轉移淋巴結，表明單以大小為標準區分淋巴結，兩組間有重疊，影響診斷淋巴結轉移準確度。

分形維數作為圖像表面不規則程度的度量，不僅能度量復雜程度而且具有多尺度多分辨率變化的不變性，它與人類視覺對圖像表面紋理粗糙程度的感知是一致的，即分形維數越大，對應的圖像表面越粗糙；反之，分形維數越小，對應的圖像表面越光滑[21-23]。本研究結果顯示非轉移淋巴結分形維小于轉移淋巴結，分形維在兩組間差異有統計學意義（轉移1.1244，非轉移1.0878；P<0.05)。說明非轉移淋巴結邊緣相對光滑，轉移淋巴結邊緣相對毛糙。

異質性反映淋巴結圖像密度的不均勻性，在一定程度上可揭示出淋巴結內部結構的差異。該值越大表明淋巴結內部異質性越明顯。本研究結果顯示非轉移淋巴結的異質性0.2225低于轉移淋巴結0.3035。

綜上所述，直腸癌淋巴結有無轉移大小雖有重疊，但轉移和非轉移淋巴結在分形維、密度和異質性參數有差異。綜合分析CT檢出淋巴結的大小、分形維、密度和異質性相關因素有助于提高CT直腸癌判斷淋巴結轉移的準確性。

1.Kapiteijn E,Marijnen CA,Nagtegaal ID,et al.Preoperative radiotherapy combined with total mesorectal excision for resectable rectal cancer[J].N Engl J Med，2001，345(9):638-646.

2.Matsuoka H,Nakamura A,Masaki T,et al.Preoperative staging by multidetector-row computed tomography in patients with rectal carcinoma[J].Am J Surg,2002,184(2):131-135.

3.Kim NK,Kim MJ,Yun SH,et al.Comparative study of transrectal ultrasonography,pelvic computerized tomography,and magnetic resonance imaging in preoperative staging of rectal cancer[J].Dis Colon Rectum,1999,42(6):770-775.

4.Kotanagi H,Fukuoka T,Shibata Y,et al.The size of regional lymph nodes does not correlate with the presence or absence of metastasis in lymph nodes in rectal cancer[J].J Surg Oncol，1993，54(4):252-254.

5.Kim JH,Beets GL,Kim MJ,et al.Highresolution MR imaging for nodal staging in rectal cancer:are there any criteria in addition to the size?[J].Eur J Radiol,2004,52(1):78-83.

6.M?nig SP,Baldus SE,Zirbes TK,et al.Lymph Node Size and Metastatic Infiltration in Colon Cancer[J].Annals of Surgical Oncology,1999,6(6):579-581.

7.Andreola S,Leo E,Belli F,et al.Adenocarcinoma of the lower third of the rectum: metastases in lymph nodes smaller than 5 mm and occult micrometastases;preliminary results on early tumor recurrence[J].Ann Surg Oncol,2000,8(5):413-417.

8.Brown G,Richards CJ,Bourne MW,et al.Morphologic predictors of lymph node status in rectal cancer with use of high-spatial-resolution MR imaging with histopathologic comparison[J].Radiology, 2003, 227(2): 371-377.

9.邵元智,劉立志,王風華,等.不同生長方式腫瘤的CT/MRI影像觀察及數據分析方法[J].中華醫學雜志,2008,88(21):1503-1506.

10.孫洪軍,趙麗.分形理論的產生及其應用[J].遼寧工學院學報,2005,25(2):113-117.

11.Wong JH,Steinemann S,Calderia C,et al.Ex vivo sentinel node mapping in carcinoma of the colon and rectum[J].Ann Surg,2001,233(4):515-521.

12.Horgan AF,Finlay IG.Preoperative staging of rectal cancer allows selection of patients for p reoperative radiotherapy[J].Br J Surg,2000,87(5):575-579.

13.Brown G,Radcliffe AG,Newcombe RG,et al.Preoperative assessment of prognostic factors in rectal cancer using high-resolution magnetic resonance imaging[J].Br J Surg,2003,90(3):355-364.

14.Lahaye MJ,Beets GL,Engelen SM,et al.Locally advanced rectal cancer:MR imaging for restaging after neoadjuvant radiation therapy with concomitant chemotherapy.Part II.What are the criteria to predict involved lymph nodes?[J].Radiology,2009,252(1):81-91.

15.Matsuoka H,Nakamura A,Masaki T,et al.Preoperative staging by multidetector-row computed tomography in patients with rectal carcinoma[J].Am J Surg,2002,184(2):131-135.

16.譚理連, 李揚彬, 李樹欣, 等. 肺癌細胞分化、螺旋CT增強程度及縱隔淋巴結轉移與MVD、VEGF關系研究. 中國CT和MRI雜志, 2006, 4(4): 41-43.

17.Matsuoka H,Nakamura A,Sugiyama M,et al.MRI diagnosis of mesorectal lymph node metastasis in patients with rectal carcinoma.What is the optimal criterion?[J].Anticancer Res,2004,24(6):4097-4101.

18.Morrin M,Farrell R,Kruskal J,et al.Utility of intravenous administered contrast material at CT colonography[J].Radiology,2000,217(3):765-771.

19.Yee J,Akerkar GA,Hung RK,et al.Colorectal neoplasia:performance characteristics of CT colonography for detection in 300 patients[J].Radiology,2001,219(3):685-692.

20.Laghi A,Iannaccone R,Mangiapane F,et al.Experimental colonic phantom for the evaluation of the optimal scanning technique for CT colonography using a multidetector spiral CT equipment[J].Eur Radiol,2003,13(3):459-466.

21.田 捷,包尚聯,周明全. 醫學影像處理與分析[M]. 北京:電子工業出版社,2003:1.

22.陸 潁. 指紋自動識別原理與方法綜述[J]. 工程數學, 2004, 21(6): 1003-1010.

23.姚華靜.基于顏色和紋理特征的醫學圖像匹配技術研究[J].計算機應用技術,2007,23(14):1322-1325.