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高分辨率CT圖像紋理分析對孤立性肺實性結(jié)節(jié)的診斷價值研究

2020-08-24 12:44:24徐志華楊光釗陳松寬邵美華賈玉柱
中國臨床醫(yī)學影像雜志 2020年2期
關(guān)鍵詞:分析

徐志華,楊光釗,陳松寬,王 健,邵美華,賈玉柱

(浙江省立同德醫(yī)院放射科,浙江 杭州 310012)

孤立性肺實性結(jié)節(jié)是臨床日常工作常見疾病之一。早期準確定性對臨床診療、預后評估等具有重要的臨床意義。隨著肺結(jié)節(jié)人工智能應用,一方面提高了肺結(jié)節(jié)檢出率,另一方面利用計算機輔助診斷肺結(jié)節(jié)進行定性診斷成為可能[1]。以往主要通過高分辨CT檢查影像征象進行分析,鑒別肺結(jié)節(jié)良惡性[2-4],但由于存在重疊的影像征象,從而僅憑影像征象的觀察鑒別良惡性存在一定的困難。紋理分析通過綜合分析圖像的灰階、素值、及其排列方式的細微變化來提取圖像中組織細微病變特征,可得到肉眼無法識別的圖像信息,被稱為圖像顯微鏡[5]。為此,本研究擬探討高分辨率CT圖像紋理分析對孤立性肺實性結(jié)節(jié)的良惡性鑒別診斷的價值,為肺結(jié)節(jié)人工智能肺結(jié)節(jié)定性診斷尋找新的方法。

1 資料與方法

1.1 一般資料

搜集我院2017年1月—2018年12月經(jīng)組織病理學證實的98例孤立性肺實性結(jié)節(jié)患者臨床及影像資料。男50例,女48例,年齡(65.32±12.05)歲。入選標準:①肺結(jié)節(jié)性質(zhì)經(jīng)手術(shù)或穿刺活檢組織病理學證實;②穿刺活檢或手術(shù)前1周內(nèi)行高分辨率CT檢查,且圖像完整;③結(jié)節(jié)直徑≤30 mm;④未見淋巴結(jié)或其他遠處轉(zhuǎn)移。排除標準:①圖像質(zhì)量不佳(比如呼吸不配合患者),不能滿足紋理分析要求;②磨玻璃密度結(jié)節(jié)。

1.2 CT檢查方法

所有患者均使用美國GE Optima CT680掃描儀行高分辨CT掃描,掃描參數(shù):120 kV,35 mAs,螺距1.2,視野320 mm×320 mm,采集矩陣512×512,重建層厚1.25 mm。

1.3 圖像分析

首先,選取肺結(jié)節(jié)最大截面(窗寬1600,窗位-400)圖像以BMP格式從PACS工作站導出。然后,應用Mazda軟件 (The Technical University of Lodz,Institute of Electronics,http://www.eletel.p.lodz.pl/mazda/)分析所選擇圖像。分析過程(圖1):①沿病灶輪廓手動勾畫感興趣區(qū)域(Region of interests,ROI);②計算分析ROI紋理參數(shù)特征,包含灰度共生矩陣(角矩、二階矩、對比度、自相關(guān)、方差和、逆差矩、平方和、方差和、熵和、熵、逆差矩、熵差),絕對梯度(梯度均數(shù)、方差、偏度、峰度、非零位),游程檢驗(游程長不均勻性、灰階不均勻性、長游程權(quán)重、短游程權(quán)重、游程中的圖像分數(shù))等;③由于Mazda提取的紋理參數(shù)較多,分別采用Fisher系數(shù)、交互信息、分類錯誤概率組合平均相關(guān)系數(shù)法自動選擇出10個,以及3種方法聯(lián)合(FPM法)選擇30個對鑒別診斷實性肺結(jié)節(jié)良惡性具有代表意義的特征參數(shù);④應用Mazda軟件自帶B11統(tǒng)計軟件包進行分類判別,計算紋理參數(shù)特征診斷實性肺結(jié)節(jié)良惡性效能,以錯判率表示。

同時,由2名中級職稱胸部影像醫(yī)師在未知病理結(jié)果的情況下閱讀入選病例圖像,主要觀察征象[3-4]:結(jié)節(jié)是否存在分葉、短毛刺、胸膜凹陷、空泡征、支氣管血管集束征、棘突征等,至少其中2項為陽性定為惡性;對于僅1項陽性患者,如存在長毛刺、衛(wèi)星灶、鈣化等定為良性病變,否則定為惡性病變;其余定為良性病變。如有異議,與1名高級職稱胸部影像醫(yī)師討論、協(xié)商取得一致意見。以病理結(jié)果作為金標準,計算出胸部影像醫(yī)師診斷的誤判率,并與紋理分析技術(shù)所得診斷誤判率進行對比分析。

1.4 統(tǒng)計學分析

應用Mazda軟件自帶B11統(tǒng)計軟件包,對自動選擇出紋理特征參數(shù)進行分類判別,分類判別方法包含線性判別分析、非線性判別分析(Nonlinear discriminant analysis,NDA)、原始數(shù)據(jù)分析、主要成分分析,結(jié)果以錯判率表述(%)。

使用SPSS 20.0統(tǒng)計軟件,紋理分析與胸部影像醫(yī)師對實性肺結(jié)節(jié)診斷誤判率對比分析采用卡方檢驗,P<0.05為差異具有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

98例孤立性肺結(jié)節(jié)大?。?.3±0.6)cm,其中右肺上葉19例,右肺中葉17例,右肺下葉21例,左肺上葉15例及左肺下葉26例。良性肺結(jié)節(jié)37例,其中錯構(gòu)瘤3例,結(jié)核5例,隱球菌病4例,硬化性肺泡細胞瘤4例,21例肉芽腫性炎;惡性肺結(jié)節(jié)61例,腺癌34例,鱗癌9例,類癌4例,小細胞肺癌4例,淋巴瘤1例,轉(zhuǎn)移性癌9例。

圖1 紋理分析過程示意圖。圖1a:先勾畫感興趣區(qū)域,然后點擊分析(analysis),得出圖1b所示紋理參數(shù)特征。下一步點擊Feature selection(圖1b)獲取具有代表性紋理參數(shù)。圖1c示自帶軟件包b11進行分類判別(LDA、NDA、RDA、PCA),獲取錯判率,圖例示NDA分類判別誤判率為6.12%(6/98)。Figure 1.The procedure of texture analysis.Figure 1a:The region of interests was drawn,and then the texture parameters were analyzed.Moreover,selection of typical texture parameters was shown in Figure 1b.Finally,classification of the typical texture parameters.Figure 1c:Linear discriminant analysis,nonlinear discriminant analysis,and raw data analysis was performed by software b11 and the results were presented with the misclassification rate.Figure 1c showed the misclassification rate was 6.12%(6/98).

表1 實性肺結(jié)節(jié)HRCT基本征象檢出率對比分析

孤立性肺結(jié)節(jié)高分辨率CT基本征象對比分析見表1,分葉、短毛刺、胸膜凹陷、空泡征、支氣管血管集束征、棘突征有利于診斷惡性病變(P<0.05);長毛刺、衛(wèi)星灶、鈣化有利診斷良性病變(P<0.05)。依據(jù)基本征象,本研究胸部影像醫(yī)師鑒別孤立性肺實性結(jié)節(jié)良惡性錯判率為16.3%(16/98),其中1例類癌誤判為良性病變,6例腺癌誤判為炎性病變,9例炎性肉芽腫性或機化性肺炎病變誤判為癌性病變(圖2)。

高分辨率CT圖像紋理分析鑒別孤立性肺實性結(jié)節(jié)良惡性錯判率為6.1%~46.9%,見表2。應用FPM法提取特征性紋理參數(shù)并采用DNA分類判別方法孤立性肺實性結(jié)節(jié)良惡性時,錯判率為6.1%(6/98)。

胸部影像醫(yī)師與紋理分析(采用FPM法提取特征參數(shù),NDA分類判別錯判率6.1%)鑒別孤立性肺實性結(jié)節(jié)良惡性的錯判率進行卡方檢驗進行對比分析,差異具有統(tǒng)計學意義(P=0.041)。

圖2 誤診病例。圖2a:右肺上葉結(jié)節(jié),形態(tài)規(guī)則,邊緣光整,穿刺活檢前診斷為良性病變,病理證實為類癌。圖2b:左肺下葉結(jié)節(jié),與胸膜寬基底相鄰,穿刺活檢前診斷為良性病變,病理證實為腺癌。圖2c:左肺上葉結(jié)節(jié)伴空泡,邊緣不光整毛糙、棘突,穿刺前診斷為肺癌,病理證實為肉芽腫性炎癥。圖2d:右肺上葉結(jié)節(jié),邊緣不光整,可見長、短毛刺,棘突,穿刺活檢前診斷為肺癌,病理證實為機化性肺炎。Figure 2.Illustrations of misdiagnosed cases before biopsy.Figure 2a:A nodule in the right upper lobe with well-defined margin was diagnosed a benign lesion before biopsy,however,it was confirmed a carcinoid after biopsy.Figure 2b:A nodule in the left inferior lobe with clear margin and wide basement adjacent to pleura was diagnosed a benign lesion before biopsy,however,an adenocarcinoma was confirmed by histopathologic examination.Figure 2c:A nodule in the left upper lobe with ill-defined margin and cyst was diagnosed with a malignant lesion before biopsy,however,it was confirmed a granulomatous inflammation after biopsy.Figure 2d:A nodule in the right upper lobe with ill-defined margin and spiculation sign was diagnosed a malignant lesion before biopsy,however,it was confirmed an organized pneumonia after biopsy.

表2 紋理分析鑒別診斷實性肺結(jié)節(jié)良惡性錯判率

3 討論

孤立性肺實性結(jié)節(jié)的定性診斷對臨床下一步診療工作具有重要的指導意義。本研究顯示高分辨率CT圖像紋理分析采用FPM法提取特征參數(shù),NDA分類判別診斷孤立性肺實性結(jié)節(jié)良惡性效能最佳,錯判率為6.1%,優(yōu)于胸部影像醫(yī)師單純依靠影像征象進行診斷。因此,我們認為高分辨率CT圖像紋理分析對孤立性肺實性結(jié)節(jié)具有重要的診斷價值,可作為一種新的輔助手段。

醫(yī)學圖像紋理分析主要通過分析ROI灰度共生矩陣、絕對梯度、游程檢驗等來定量分析圖像的素值,及其排列的細微變化,從而達到觀察肉眼無法識別或觀察的組織異質(zhì)性的目的。任采月等[6]通過利用CT圖像紋理分析對胃腸間質(zhì)瘤的危險度進行分級,具有較好的預測效能。Larroza等[7]利用紋理分析心臟磁共振圖像發(fā)現(xiàn)其可以鑒別急性與慢性心肌梗死。趙麗等[8]對增強MRI圖像進行紋理分析,研究發(fā)現(xiàn)增強MRI圖像多紋理參數(shù)聯(lián)合可在術(shù)前預測肝內(nèi)膽管細胞癌術(shù)后早期復發(fā)情況。紋理分析逐漸被臨床廣泛應用,包括鑒別診斷、預后及療效評估等,為臨床決策提供了客觀依據(jù)。為此,本研究探討高分辨率CT圖像紋理分析對孤立性肺實性結(jié)節(jié)的診斷價值。

目前國內(nèi)外學者認為圖像紋理分析可以提取病變微觀特征,反應組織的異質(zhì)性,即反映不同的病理變化[9-10]。眾所周知,肺惡性腫瘤通常細胞增殖快,可見大量癌巢,由于血管生成因子的刺激,可誘導癌組織形成大量的新生血管,血管通透性高,發(fā)育不成熟,易發(fā)生粘液變、壞死等;肺良性腫瘤或腫瘤樣病變通常細胞增殖慢,以炎性肉芽組織為例,其病灶內(nèi)多為大量的炎性細胞和纖維組織的聚集,血管多為正常肺部血管的炎性改變。本研究采用高分辨率CT掃描,可減少容積效應,真正更多地顯示病灶的細微結(jié)構(gòu)。基于這些病理組織學的差異和高分辨率CT檢查的優(yōu)勢,CT圖像上必然存在一定差異。但是,這些細微的差異憑肉眼觀察卻難以鑒別。紋理分析是一種全局、微觀的圖像分析方法,可以從圖像灰階、像素、空間特征等多維度來分析,得出大量的紋理特征性參數(shù);然后通過不同的計算方法得出鑒別孤立性肺實性結(jié)節(jié)的準確率。圖像紋理分析從微觀分析圖像之間的差異,反應不同組織間的差異[11-12],從而可提取我們?nèi)庋蹮o法識別的特征。這也很好地詮釋了紋理分析能夠很好鑒別良惡性孤立性肺實性結(jié)節(jié)。

雖然目前有多篇報道總結(jié)了肺結(jié)節(jié)高分辨率CT通過多種影像征象(分葉、短毛刺、胸膜凹陷、空泡征、支氣管血管集束征、棘突征、長毛刺、衛(wèi)星灶、鈣化等)來鑒別診斷其良惡性,但是由于存在影像征象的重疊,錯判率約10%~17%[13-14],與本組胸部影像醫(yī)師準確率相仿。也有研究結(jié)合PET-CT鑒別肺結(jié)節(jié)良惡性其準確率可達97%[14-15],但是費用昂貴,并且得注射核素。本研究應用高分辨率CT圖像紋理分析鑒別孤立性肺實性結(jié)節(jié)良惡性效果優(yōu)于胸部影像醫(yī)師經(jīng)驗性診斷。因此,我們認為高分辨率CT圖像紋理分析可作為鑒別孤立性肺實性結(jié)節(jié)良惡性的一種新方法。但是,由于本研究為單中心、相對小樣本量研究,可能結(jié)果會產(chǎn)生偏倚,未來需要大樣本多中心進一步研究。

綜上所述,高分辨率CT影像紋理分析診斷孤立性肺實性結(jié)節(jié)準確率高,為臨床鑒別診斷提供客觀依據(jù),有助于指導臨床制定下一步治療方案。

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