腦部CT平掃圖像直方圖分析鑒別腫瘤性與非腫瘤性腦出血

王玉雙，孫勝軍，傅 璠，李瑩瑩

(1.北京市房山區第一醫院放射科，北京 102400；2.北京市神經外科研究所神經影像研究室，北京 100070；3.首都醫科大學宣武醫院放射科，北京 100053；4.首都醫科大學附屬北京天壇醫院放射科，北京 100070)

腦出血具有較高的發病率和病死率，其中腫瘤所致者并不少見[1]。臨床對腦出血患者進行急診檢查時，多采用頭部CT平掃，而腫瘤性腦出血與非腫瘤性腦出血臨床和影像學表現相似。出血量較大時，腫瘤組織常被血腫遮蓋而被忽略，導致延誤治療[2-3]。早期鑒別腫瘤性與非腫瘤性腦出血對于治療腦出血和改善預后具有重要意義。既往研究[4-5]多基于增強CT、MRI或多次復查鑒別腫瘤性與非腫瘤性腦出血，存在一定滯后性。本研究針對CT平掃圖像進行直方圖分析，探討其鑒別診斷腫瘤性與非腫瘤性腦出血的價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 收集2013年1月—2018年10月160例CT確診的腦出血患者。其中腫瘤性腦出血組(腫瘤組)44例，男32例，女12例，年齡8～60歲，平均(42.0±16.4)歲，包括33例原發性腦腫瘤(33/44，75.00%)和11例轉移瘤(11/44，25.00%)；非腫瘤性腦出血組(非腫瘤組)116例，男79例，女37例，年齡4～81歲，平均(46.7±17.3)歲，包括101例(101/116，87.07%)原發性腦出血和15例(15/116，12.93%)血管畸形。納入標準：①出現癥狀后24 h內CT檢查顯示皮層下或腦葉單發出血性病變；②既往無腦部血管疾病，如腦內動靜脈畸形(arteriovenous malformation, AVW)、海綿狀血管畸形等；③腫瘤組均經病理檢查確診，非腫瘤組經病理檢查或多次影像學檢查證實。排除標準：①以腦室內出血(intraventricular hemorrhage, IVH)或蛛網膜下腔出血(sabarachnoid hemorrhage, SAH)為主的顱內出血；②創傷性出血；③腦梗死后出血轉化；④多發出血性疾病；⑤貧血；⑥診斷明確的腫瘤性腦出血；⑦不明原因腦出血。

1.2 儀器與方法 采用GE Lightspeed 64排螺旋CT機行常規軸位頭部CT平掃。掃描參數：管電壓120 kV，管電流250 mA，層厚5 mm，層間距5 mm，螺距1.0，FOV 25 cm，矩陣512×512。

1.3 圖像分析 將所有圖像以DICOM格式導出，確保窗寬、窗位一致。由2名具有5年以上神經影像學診斷經驗的主治醫師采用MATLAB(Matrix Laboratory, 2017a)軟件于每層圖像上沿血腫邊緣勾畫ROI，避開周圍水腫區域，將所有層面ROI累加，獲得三維ROI[6]并自動生成其直方圖(圖1)，計算直方圖參數，包括第5、25、50、75、95百分位CT值(記為P5、P25、P50、P75、P95)，最小值、最大值、平均值、標準差、偏度和峰度。人為設置CT值下限為25 HU、上限為130 HU。

圖1 患者女，67歲，右額葉腫瘤性腦出血 A.軸位平掃CT圖像；B.沿腫瘤邊緣勾畫病灶ROI，以紅色填充出血區域；C.病灶直方圖，橫坐標為ROI內血腫密度，縱坐標其出現頻率

表1 2組腦出血患者直方圖參數比較(HU，±s)

表1 2組腦出血患者直方圖參數比較(HU，±s)

組別最大值最小值P5P25P50P75腫瘤組103.89±25.6325.57±1.5030.50±5.3138.93±6.8046.98±8.3454.45±10.50非腫瘤組118.49±20.1925.15±0.6932.21±2.4744.58±3.2956.25±3.8765.38±3.74t值3.40-1.792.055.277.106.74P值<0.010.080.04<0.01<0.01<0.01組別P95平均值標準差偏度峰度腫瘤組64.30±10.4247.21±7.4810.95±3.690.51±1.013.04±1.22非腫瘤組73.86±3.8654.86±3.0113.30±1.61-0.14±0.192.57±0.34t值5.936.584.10-4.22-2.51P值<0.01<0.01<0.01<0.010.02

表2 直方圖參數鑒別腫瘤性與非腫瘤性腦出血的ROC曲線分析結果

1.4 統計學分析 采用SPSS 25.0統計分析軟件。以±s表示符合正態分布的計量資料，組間比較采用獨立樣本t檢驗；以中位數(上下四分位數)表示不符合正態分布的計量資料，組間比較采用Mann-WhitneyU檢驗。采用Medcalc軟件繪制各直方圖參數鑒別診斷腫瘤性與非腫瘤性腦出血的ROC曲線，評估其效能，P<0.05為差異有統計學意義，AUC≤0.5為不存在診斷價值，0.5

2 結果

2.1 2組直方圖參數比較 非腫瘤組最大值、P5、P25、P50、P75、P95、平均值、標準差顯著大于腫瘤組(P均<0.05)，偏度和峰度小于腫瘤組(P均<0.05)；2組間最小值差異無統計學意義(P>0.05)。見表1。

2.2 直方圖參數鑒別診斷腫瘤性與非腫瘤性腦出血的效能 ROC曲線分析結果顯示，最大值、P25、P50、P75、P95、平均值及標準差的診斷價值中等，其中P50的AUC最高(0.82)，敏感度和特異度分別為0.92和0.68，見表2及圖2。

3 討論

腫瘤性與非腫瘤性腦出血的臨床和影像學表現相似，但治療方法差別較大。早期鑒別診斷腫瘤性與非腫瘤性腦出血對選擇治療方案及評估預后具有重要意義。既往影像學定量分析病灶往往僅針對單一層面或數個層面的圖像，難以反映病變異質性。直方圖分析是對整個病變內不同體素進行分析的方法，可提供更多能反映病變異質性的信息，定量分析整個病變[9-11]。

直方圖參數中，平均值反映病變特征值的平均大小。本研究中腫瘤性腦出血的平均值小于非腫瘤性腦出血，表明腫瘤性腦出血CT值低于非腫瘤性腦出血，與病變內含腫瘤成分、且其CT值低于出血成分有關。直方圖百分位數表示觀測對象低于該百分位數的占比[12-13]，反映病灶內的微小變化,受極端值變化的影響較小而不易失真。腫瘤性腦出血病灶內腫瘤組織與出血并存，異質性較高，低百分位值多代表其內密度較低的腫瘤組織，而高百分位數反映密度較高的出血成分。本研究結果顯示，百分位數鑒別腫瘤組織與出血的AUC較高，診斷效能較好，其中P50的AUC最高，診斷效能最好。既往研究[1]認為P5及P25鑒別腫瘤性與單純性腦出血的效能較高，本研究結果與之存在差異，可能原因如下：①本研究中腫瘤性腦出血樣本量較少，且其中多為原發性腦腫瘤病例(33/44，75.00%)，可能對結果產生一定影響；②出血在不同腫瘤之間、同一腫瘤不同病理分級成分之間均可能存在一定差異。偏度是描述直方圖變量分布對稱性的一類統計量；峰度是描述變量分布形狀陡緩度的統計量[14]。本研究ROC曲線分析結果顯示，峰度對鑒別腫瘤性與非腫瘤性腦出血差異無統計學意義，偏度則無診斷價值，可能與本研究未納入伴囊變、壞死的明確腫瘤性出血病例有關。

圖2 各直方圖參數鑒別腫瘤性與非腫瘤性腦出血的ROC曲線

本研究直方圖參數中的最小值組間差異無統計學意義，對鑒別診斷腫瘤性與非腫瘤性腦出血的價值較差，可能與為避免血腫周圍低密度水腫帶的影響，勾畫血腫ROI時，人為設置CT值閾值下限為25 HU，將血腫最小值固定在25 HU有關。為避免對靠近顱骨的血腫產生影響，本研究勾畫血腫ROI時設置CT值閾值上限為130 HU，將血腫的最大值固定于130 HU，故最大值對鑒別腫瘤性與非腫瘤性腦出血無實際意義。

本研究的局限性：①為回顧性研究，且腫瘤性腦出血樣本量較少；②未根據是否服用抗血栓藥物進行分組，分析其對血腫密度的影響[15]；③未對不同腫瘤或同一腫瘤不同病理分級成分出血差異進行分析。

綜上所述，腦部CT平掃直方圖分析可作為鑒別腫瘤性與非腫瘤性腦出血的輔助方法，有助于選擇治療方案和改善預后。