超聲影像紋理分析鑒別診斷腮腺混合瘤和腺淋巴瘤的價值

韓文，李衛民，凌莉，陳偉

(1. 蘇州高新區人民醫院超聲科，江蘇 蘇州 215129； 2. 江南大學附屬醫院超聲科，江蘇 無錫 214000)

腮腺混合瘤和腺淋巴瘤是腮腺最常見的兩種腫瘤[1]，超聲因具有簡便快捷的優點而被廣泛應用于腮腺腫瘤的診斷和鑒別診斷。然而，腮腺混合瘤和腺淋巴瘤的超聲特征具有一定的重疊性[2]，這在一定程度上增加了兩者的鑒別難度，同時，腮腺混合瘤和腺淋巴瘤的手術治療方式以及轉歸也有所不同[3]，準確地鑒別診斷腮腺混合瘤和腺淋巴瘤對臨床具有重要的價值。本研究以腮腺混合瘤和腺淋巴瘤的超聲影像為基礎，分析兩者的紋理特征，探討其對腮腺混合瘤和腺淋巴瘤的鑒別價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2017年3月至2021年4月間在蘇州高新區人民醫院和江南大學附屬醫院就診的腮腺腫瘤患者94例共97個病灶，其中男68例，女26例，年齡26～83歲，平均年齡(55.89±14.51)歲。納入標準：① 首次發現的腮腺腫瘤患者；② 經手術或穿刺病理證實，有明確的診斷結果；③ 超聲影像資料完整、規范。排除標準：① 超聲影像資料不規范；② 無病理結果；③ 腫瘤體積過大、局部影像缺失致使感興趣區無法勾畫的病灶。其中左側腮腺病灶40個，右側腮腺57個病灶。

1．2 儀器與方法

采用西門子Acuson Antares S3000、GE logiq E9、PHILIPS等彩色多普勒超聲診斷儀，線陣探頭頻率為7.5～12.0 MHz，8～14 MHz，8～12 MHz。調取患者腮腺混合瘤和腮腺腺淋巴瘤的超聲影像資料，對比分析腫瘤的大小，邊緣(清晰、欠清晰)，形態(橢圓形、分葉狀、不規則形)，內部回聲(欠均勻、不均勻)，囊性變(有、無)以及血流分級等特征。腮腺腫瘤的性質由1名具有10年以上工作經驗的超聲醫師依據自身經驗完成評估，并將超聲醫師的評估結果與病理結果進行對比，得出超聲醫師評估的誤判率。

1.3 紋理分析

采用羅茲工業大學免費紋理分析MaZda軟件(Version 4.6)，將腫瘤最大切面的超聲二維影像以bmp格式導入 MaZda軟件中，對圖像的所有灰度值按1%分位點到99%分位點進行歸一化處理，再將圖像量化為8 bit后，勾畫為感興趣區，分別用紅色和綠色表示腮腺混合瘤和腮腺腺淋巴瘤，采用多邊形功能手動模式進行勾畫，盡可能勾畫病灶的全部區域。分析感興趣區內超聲影像的紋理特征，并通過軟件自帶的紋理特征分析方法選擇最具鑒別價值的紋理參數，包括交互信息(mutual information,MI)，分類錯誤概率聯合平均相關系數(probability of classification error and average correlation coefficients，POE+ACC)，Fisher系數及三種方法聯合(Fisher+POE+ACC+MI)。前三種方法各提取10個、Fisher+POE+ACC+MI提取30個紋理特征參數，將簡化后的紋理特征參數輸入MaZda 自帶的B11統計分析軟件包中，構建人工神經網絡(artificial neural network, ANN)模型，自動訓練，并將其結果與病理對比，得出腮腺混合瘤和腮腺腺淋巴瘤的誤判率，并將其與超聲醫師的評估結果比較。

1.4 統計學分析

應用SPSS 19.0統計分析軟件，計量資料用均數±標準差表示，兩組紋理參數的比較采用獨立樣本t檢驗。腮腺混合瘤和腮腺腺淋巴瘤的超聲特征、超聲醫師的評估結果以及各種紋理分析方法誤判率等計數資料用例數(率)表示，理論頻數≥5計數資料的兩組比較采用χ2檢驗，理論頻數<5但≥1計數資料的兩組比較采用連續校正的χ2檢驗，理論頻數<1計數資料的兩組比較以及多組計數資料的比較采用Fisher確切概率法，P<0.05為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者基線資料比較

根據2017年第4版WHO頭頸部腫瘤—病理學分類標準[4]進行分類，腮腺混合瘤43例，年齡26～70歲，平均年齡(46.74±13.93)歲，其中男17例，女26例，病灶均為單發。腮腺腺淋巴瘤51例共54個病灶，其中3例伴有2個病灶，均為男性，年齡41～83歲，平均年齡(63.80±9.30)歲。兩組患者中，腺淋巴瘤患者的年齡高于混合瘤患者，差異具有統計學差異(t=7.075，P<0.001)；同時，腮腺腺淋巴瘤患者中男性比例(100%)明顯高于腮腺混合瘤患者(39.53%，17/43)，差異具有統計學意義(χ2=39.660，P<0.001)。

2.2 腮腺混合瘤和腺淋巴瘤超聲影像特征

腮腺混合瘤囊性變的發生率明顯低于腮腺腺淋巴瘤，但后者血流信號較前者豐富，差異均具有統計學意義(P<0.001和P<0.05)，兩者在腫瘤直徑、邊緣、形態、內部回聲等方面無明顯統計學差異(P均>0.05)。見表1。

表1 腮腺混合瘤和腺淋巴瘤超聲影像特征 腫瘤個數(%)

2.3 腮腺混合瘤和腺淋巴瘤超聲影像紋理特征比較

腮腺混合瘤和腺淋巴瘤超聲影像、病理結果和感興趣區標記見圖1和圖2。三種紋理分析方法選取的紋理參數共30組，MI提取的10組紋理參數中兩組間均無明顯統計學差異(P>0.05)，POE+ACC提取的10組紋理參數中僅有S(0,3)SumVarnc組具有統計學差異(P<0.05)，Fisher系數提取的10組紋理參數中有7組具有統計學差異(P<0.05)，三種方法共有8組紋理參數具有統計學差異。見表2。

A：右側腮腺囊實性團塊，邊緣欠清晰，形態規則，內部回聲不均勻，可見囊性變；B：術后病理提示腮腺混合瘤(HE染色，20×10)；C：超聲影像感興趣區勾畫用紅色表示

A：左側腮腺囊實性團塊，邊緣清晰，形態規則，內部回聲不均勻；B：術后病理提示腮腺腺淋巴瘤(HE染色，40×10)；C:超聲影像感興趣區勾畫用綠色表示

表2 兩組腫瘤超聲影像紋理特征參數對比

2.4 超聲醫師和各種紋理分析方法對腮腺混合瘤和腺淋巴瘤的誤判率

將簡化后的紋理特征參數輸入MaZda自帶的B11統計分析軟件包中，構建ANN模型。對于所有腮腺混合瘤和腺淋巴瘤，采用MI方法進行紋理分析的總誤判率為53.61%(52/97)，POE+ACC為44.32%(43/97)，Fisher系數為21.65%(21/97)，三種方法聯合為17.53%(17/97)，其中，三種方法聯合分析的總誤判率最低，與MI、POE+ACC評估比較差異均具有統計學意義(χ2值分別為33.406，16.311,P均<0.001，與Fisher系數評估比較，差異無統計學意義(χ2=0.524,P=0.469)。

另外，對于所有腮腺混合瘤和腺淋巴瘤，超聲醫師的總誤判率為29.90%(29/97)，明顯低于MI和POE+ACC(χ2值分別為15.265、4.329，P<0.001和P=0.037)，明顯高于三種方法聯合(χ2=4.103，P=0.043)，與Fisher系數無統計學差異(χ2=1.724，P=0.189)。同時，對于腮腺混合瘤和腺淋巴瘤兩組患者，各種紋理分析方法對兩組的誤診率均無統計學差異(P均>0.05)，超聲醫師對腮腺腺淋巴瘤的誤判率明顯高于腮腺混合瘤(χ2=4.699，P=0.030)。見表3。

表3 超聲醫師和各紋理分析方法對腮腺混合瘤和腺淋巴瘤的誤診率 腫瘤個數(%)

3 討論

作為影像組學的重要組成部分之一，紋理分析是近年發展起來的評價腫瘤異質性的新工具，指通過一定的圖像處理技術提取出紋理特征，從而獲得紋理特征的定量或定性描述的處理過程[5-6]。在醫學影像學方面，紋理分析有助于發現肉眼難以觀察的細節，從而更加細致地分析圖像。與傳統的超聲醫師診斷相比，紋理分析不依賴于超聲醫師的主觀意見及臨床經驗，僅提供客觀的影像信息[7]。MaZda 軟件可提取腫瘤近300種紋理特征參數，并提供了4種紋理選擇方法，包括MI、POE+ACC、Fisher系數以及三種方法的聯合(MI+POE+ACC+Fisher)，通過紋理分析參數，構建ANN模型，從而智能地評估腫瘤的性質。目前，CT影像紋理分析已應用于鑒別腮腺混合瘤和腺淋巴瘤，結果表明具有一定的價值[8]，這也為超聲影像紋理分析對兩者的鑒別診斷提供了思路。

本研究共納入94例患者共97個病灶，其中腮腺混合瘤43個，腮腺腺淋巴瘤54個，腮腺腺淋巴瘤患者的年齡明顯高于腮腺混合瘤患者，且腮腺腺淋巴瘤患者中男性比例(100%)明顯高于腮腺混合瘤患者(39.53%)，這與黃冠蘭等[2]研究結果相符。在超聲特征方面，兩組間僅囊性變和血流具有統計學差異，而腫瘤直徑、邊緣、形態、內部回聲等方面均無統計學差異，這與其他的相關文獻具有一定的差異[9-10]，這可能與本研究中納入的樣本量較少有關，這也在一定程度上說明了兩者的鑒別難度。超聲醫師對兩者鑒別在很大程度上依賴于自身的診斷經驗，因此也不可避免地增加了誤診率。本研究中，超聲醫師總的誤診率為29.90%，對腮腺腺淋巴瘤的誤診率明顯高于腮腺混合瘤。女性腮腺混合瘤患者略多于男性[11]，誤判率相對較低。本組腮腺腺淋巴瘤患者均為男性，且年齡41～83歲，跨度較大，同時超聲特征與腮腺混合瘤有重疊，這些均在一定程度上增加了超聲醫師的誤判率。

本研究在MaZda所選取的紋理參數中，MI提取的10組紋理參數中兩組間均無統計學差異，POE+ACC提取的10組紋理參數中僅有S(0,3)SumVarnc組紋理參數具有統計學差異，而Fisher系數提取的10組紋理參數中有7組具有統計學差異(P<0.05)，三種方法共8組紋理參數具有統計學差異。提取的有意義的紋理參數越多，其對腫瘤的鑒別診斷價值越高[12-13]。因此，在總誤判率方面，MI>POE+ACC>Fisher系數>MI+POE+ACC+Fisher。通過與超聲醫師的誤判率比較發現，超聲醫師的總誤判率低于MI和POE+ACC，但高于三種方法聯合，這是因為MI、POE+ACC提取的具有統計學差異的紋理參數較少，而三種方法聯合提取的具有統計學差異的紋理參數較多。Fisher系數、POE+ACC和MI三種方法的結合可彌補單獨使用Fisher系數、POE+ACC、MI方法相對訓練不足導致的缺陷[14]，因而誤判率較低。

綜上所述，與超聲醫師的主觀判斷相比，紋理分析提供的紋理參數具有定量的特征，這在一定程度上可排除超聲醫師主觀因素的影響，可用于腮腺混合瘤和腺淋巴瘤的鑒別診斷，有助于臨床診療策略的制定。