乳腺X 線圖像紋理分析技術在乳腺結節定性診斷中的應用

張海洋， 藺海

（南陽市中心醫院 1 肌電圖室， 2 放射治療科， 河南 南陽473000）

乳腺癌屬婦科常見惡性腫瘤， 發病率及死亡率較高， 早診斷、 早治療對延長患者生存時間具有重要意義。 乳腺癌常以小結節、 惡性鈣化結節為主要臨床表現， 乳腺X 線攝影是乳腺癌患者篩查的首選檢查方式， 其在顯示鈣化病灶方面具有獨特優勢， 但對于腫塊良惡性鑒別存在一定局限性， 因而對表現為小結節的乳腺癌患者診斷準確度較低［1－2］。 紋理分析為新型計算機輔助診斷技術， 不受閱片者主觀因素及圖像灰度影響， 可定量顯示圖像排列方式、 像素的細微變化， 進而為腫瘤性質判斷提供有利依據［3］。 基于此， 本研究旨在探討乳腺X 線圖像紋理分析技術在乳腺結節定性診斷中的應用價值， 現報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料回顧性分析2019 年3 月至2020 年3 月期間我院收治的126 例乳腺結節患者的臨床資料。 納入標準： ①術前常規行乳腺X 線檢查； ②經手術病理組織檢查確診為乳腺癌或乳腺良性疾病； ③臨床資料完整。 排除標準： ①有乳腺手術史； ②既往接受乳腺放化療； ③處于妊娠期或哺乳期。 患者年齡27 ～63 歲， 平均年齡 （42.06 ± 5.79） 歲； BMI 19 ～27 kg／m2， 平均BMI （22.58 ± 0.72） kg／m2； 結節發病部位： 左側67例， 右側59 例。

1.2 方法所有入選者均接受乳腺X 線攝影檢查， 儀器選擇GE（美國） 公司生產的Senographe DS 全數字乳腺X 線攝影機， 采用AUTO－TIME 曝光模式， 依據患者腺體發育狀況、 年齡自動設定曝光條件， 常規行內外側斜位、 頭尾位乳腺攝片， 電流60 mAs， 電壓28 kV。 紋理分析： 應用Fire Voxel 紋理分析軟件，將所選圖像資料以DICOM 格式導入， 由2 名資深乳腺X 線診斷醫師采用雙盲法手動勾畫、 填充感興趣區， 軟件自動提取平均值、 標準差、 熵、 不均勻度等紋理參數， 每項參數提取2 次取均值。 所有入選者均接受手術病理檢查， 判斷乳腺結節性質， 并以手術病理組織檢查結果為對照， 分析乳腺X 線在乳腺結節患者中的診斷效能。

1.3 統計學方法采用SPSS 24.0 統計軟件處理數據。 計量資料以± s 表示， 采用t 檢驗； 計數資料以n （%） 表示， 采用χ2檢驗； 繪制受試者工作曲線 （ROC）， 分析紋理參數預測乳腺結節惡性病變的價值， 以曲線下面積 （AUC） 評價， AUC≤0.50 為無預測價值， 0.50＜AUC≤0.70 為預測價值較低， 0.70＜AUC≤0.85 為預測價值較好， AUC＞0.85 為預測價值較高；P ＜0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 乳腺結節患者手術病理組織檢查結果手術病理組織檢查結果顯示， 126 例乳腺結節患者中， 良性95 例， 惡性31 例。

2.2 乳腺X 線在乳腺結節患者中的診斷效能乳腺X 線診斷乳腺結節患者的靈敏度、 特異度、 準確度分別為77.42% （24／31）、 91.58% （87／95）、 88.10% （111／126）。 見表1。

表1 乳腺X 線在乳腺結節患者中診斷效能 （例）

2.3 良、 惡性組X 線圖像紋理參數比較在X 線圖像紋理分析定量參數中， 惡性組的標準差、 熵、 不均勻度高于良性組 （P ＜0.05）， 但兩組的平均值比較無明顯差異 （P ＞0.05）。 見表2。

表2 良、 惡性組X 線圖像紋理參數比較 （ ± s）

表2 良、 惡性組X 線圖像紋理參數比較 （ ± s）

組別 n 平均值 標準差 熵 不均勻度惡性組 31 2315.62±368.45 79.85±18.73 4.39±0.34 0.07±0.02良性組 95 2376.58±352.79 67.12±25.21 4.12±0.40 0.05±0.02 t 0.826 2.585 3.379 4.835 P 0.410 0.011 0.001 0.000

2.4 乳腺結節良、 惡性組X 線圖像紋理參數的ROC 分析繪制ROC 曲線 （圖1）， 結果顯示， 標準差、 熵、 不均勻度及聯合診斷預測乳腺結節患者惡性病變的AUC 分別為0.724、0.731、 0.740、 0.811。 見表3。

圖1 乳腺結節良性組與惡性組X 線圖像紋理參數的ROC 分析

表3 乳腺結節良、 惡性組X 線圖像紋理參數的ROC 分析

3 討論

近年來， 乳腺癌發病率呈明顯上升趨勢， 針對早期乳腺癌患者， 及時采取有效的治療干預， 5 年生存率可達90%以上，因此， 積極尋找科學、 有效的篩查手段尤為重要。 異質性為惡性腫瘤疾病的重要特征， 可對腫瘤內壞死、 出血、 黏液樣改變、 高細胞密度進行有效反映［4］， 而紋理分析是一種新型量化腫瘤異質性方法。 本研究將乳腺X 線圖像紋理分析技術應用于乳腺結節良性病變與惡性病變患者診斷中， 結果顯示在X 線圖像紋理分析定量參數中， 兩組的平均值比較無明顯差異， 提示平均值對于腫瘤異質性反映能力較低， 究其原因在于平均值主要是指腫瘤內體素平均值， 易受感興趣區大小的影響， 故而難以有效反映腫瘤異質性； 但惡性組的標準差、 熵、 不均勻度均高于良性組， 且繪制ROC 曲線結果顯示， 標準差、 熵、 不均勻度預測乳腺結節患者惡性病變的AUC 分別為0.724、 0.731、0.740， 均具有一定價值， 分析原因在于標準差與缺氧等腫瘤不良生物學行為存在緊密的聯系， 故而可對腫瘤異質性進行有效反映［5］； 熵及不均勻度主要是指病灶內部像素分布的混雜程度， 與良性腫瘤相比， 惡性腫瘤血管密度、 血流分布情況更不均勻， 故而可呈較強異質性表現［6］。 此外， 本研究結果還顯示， 多項紋理參數聯合診斷AUC 為0.811， 具有更高診斷效能， 因此臨床可結合多項紋理參數對乳腺良惡性病變進行鑒別診斷， 有助于提升診斷準確度。

綜上所述， 乳腺X 線圖像紋理分析技術在乳腺結節定性診斷中的應用價值較高， 有助于提升乳腺良惡性病變診斷準確度， 為后期治療提供有效依據。