CT紋理分析鑒別診斷胰腺導(dǎo)管腺癌、胰腺神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤及實性假乳頭狀腫瘤

王 俊，孫 陽，張燕燕，紀(jì)婉瑩，劉 屹*

(1.中國醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院放射科，遼寧 沈陽 110001；2.安徽醫(yī)科大學(xué)第一附屬醫(yī)院放射科，安徽 合肥 230022)

胰腺導(dǎo)管腺癌(pancreatic ductal adenocarcinoma, PDAC)是胰腺最常見的惡性腫瘤，約占胰腺腫瘤的80%，為少血供腫瘤，其臨床及影像表現(xiàn)需與胰腺神經(jīng)內(nèi)分泌腫瘤(pancreatic neuroendocrine tumors, PNET)、胰腺實性假乳頭狀瘤(solid pseudopapillary tumor of the pancreas, SPTP)等相鑒別。PNET雖為富血供腫瘤，但約41%～49%增強后無明顯強化[1]。SPTP具有惡性潛能，病灶以實性成分為主且較小時，難以與PDAC和PNET鑒別。PDAC、SPTP和PNET影像學(xué)表現(xiàn)有所重疊，術(shù)前鑒別診斷存在一定困難[2]。基于圖像像素強度及空間分布特點，紋理分析可反映腫瘤異質(zhì)性[3-4]，而胰腺腫瘤相關(guān)紋理分析研究尚少[5]。本研究探討采用CT紋理特征診斷及鑒別診斷PDAC、SPTP及PNET的可行性。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2014年6月1日—2017年5月31日199例于中國醫(yī)科大學(xué)附屬第一醫(yī)院經(jīng)病理確診的胰腺占位病變患者，其中98例PDAC，62例SPTP，39例PNET。納入標(biāo)準(zhǔn)：①術(shù)前2個月內(nèi)接受胰腺CT平掃+增強檢查；②均有術(shù)后病理結(jié)果。排除CT未能確切顯示病變者。

1.2 提取紋理特征 由1名具有5年以上腹部影像學(xué)診斷經(jīng)驗的主治醫(yī)師分析CT圖像，于橫斷面圖像腫瘤最大層面沿腫瘤邊緣手動勾畫ROI，使其與腫瘤邊緣距離約2 mm(圖1)。以基于MITK平臺(www.mitk.org, 版本2015.05.1)的A.K.軟件(GE, Artificial Intelligence Kit)提取ROI紋理特征。采用其中46個紋理特征(表1)，包括13個直方圖特征、14個灰度共生矩陣特征(gray-level co-occurrence matrix, GLCM)、8個灰度游程長度矩陣特征(gray-level run length, GLRL)及11個灰度區(qū)域大小矩陣特征(gray-level zone size matrix, GLZSM)[6]。

1.3 選擇特征及分類 采用基于隨機森林算法進行特征選擇[7]。首先按重要性進行特征排序，之后計算嵌套模型的特征組合的袋外錯誤率，最后消除所選擇特征組合中的冗余進行改進選擇，為進一步預(yù)測建模提取特征(圖2)?！?br>