CT紋理分析在量化食管鱗狀細胞癌T、N分期方面的評價

唐彩銀，張繼，田為中

泰州市人民醫院 醫學影像科，江蘇 泰州 225300

引言

食管鱗狀細胞癌在發展中國家是發生率和死亡率比較高的腫瘤，反映食管鱗狀鱗細胞癌侵襲程度重要指標TNM（Tumor，Node，Metastasis）分期以及腫瘤分化程度[1]。CT紋理分析是當前比較熱門一種技術，它是通過對傳統圖像進行后處理，對圖像的強度和空間分布特點進行數學分析和運算。從而量化紋理特征的一種方法，它能夠反映腫瘤內部的異質性。近些年通過CT紋理參數來研究食管鱗狀細胞癌術后治療效果比較多，對通過增強CT圖像來研究相關的腫瘤分期的比較少，目前僅有的也是和PET/CT相關的，所以我們假定隨著腫瘤侵襲程度的發展，在腫瘤生物結構也在作細微變化，通過CT紋理分析參數來研究表達[2-4]。

1 材料與方法

1.1 臨床資料

回顧性研究我院從2016年1月至2017年12月間經手術病理證實的食道鱗狀細胞癌患者52例，納入的標準：① 所有患者術前在同一CT機上使用同一掃描序列行胸部、腹部二期CT掃描，包括平掃和增強；② 有準確的術后病理T和N分期的；③ 感興趣的腫瘤病灶必須大于5 mm的；④ CT檢查前未進行放、化療等治療。

52例食管鱗狀細胞癌患者被列入研究數組中，臨床病理特征如表1所示。

表1 食管鱗狀細胞癌患者臨床病理特征

1.2 儀器與方法

在檢查前，需禁食至少6 h，訓練病人屏氣。采用西門子64層螺旋CT，以胸部的標準采集圖像。掃描方案：先平掃，增強掃描在注入造影劑后25～30 s；掃描范圍：從口咽一直到賁門；掃描參數：管電壓120 kVp；管電流250～350 mA；層厚5 mm；層間距5 mm；矩陣512×512；旋轉時間0.7 s；螺距1.375；重建算法，標準窗。使用非離子型對比劑（歐乃派克，碘含量350 mg/mL）經外周靜脈注入，注射速率為3.0 mL/s，劑量為100～120 mL。

1.3 影像分析

由1名低年資放射科住院醫師和1名具有15年以上胸部CT診斷經驗的放射科副主任醫師采用雙盲法進行讀片。紋理分析采用Image J軟件，將平掃和增強的圖像分別加載到該軟件中，腫瘤的ROI選擇在腫瘤軸位圖像上最大徑層面，再上下各取連續兩個層面沿著腫瘤的邊界手動畫出，包括腫瘤內的壞死組織，但要避開鄰近的水和空氣。

1.4 紋理分析

ROI選取后，基于CT的CT值，經紋理和直方圖算法分析產生，方差、均值、熵、偏度、峰度參數。每個參數測量3次，取均值。

1.5 病理分析

手術由工作經驗在10年和18年以上的兩名胸外科醫生完成。病理由診斷經驗在7年以上的病理科醫師完成。腫瘤的病理類型、分化程度、組織的T、N分期采用美國癌癥聯合會（第7版本）。

1.6 統計學分析

采用SPASS 20.0進行統計分析。使用t檢驗來評價紋理分析參數在平掃和增強CT圖像上進行T、N分期以及腫瘤分化程度的差異。其中T分期比較將T1和T2患者歸為T1-2，T3和T4患者歸為T3-4，比較T1-2與T3-4。使用受試者工作曲線（ROC）來評估有統計學意義的參數對T、N分期的診斷性能。制圖使用Graphpad Prism 7軟件。P＜0.05被認為差異具有統計學意義。

2 結果

患者68歲，病理診斷低分化鱗狀細胞癌，腫瘤分期（T2N1M0）。軸位CT平掃見食道周圍類圓形腫塊，劃線區為病灶選取的感興趣區ROI（圖1a）；相應的增強圖像顯示病灶中等強化（圖1b），病灶的感興趣區平掃CT圖像直方圖分布顯示：均值26.10，方差13.57，偏度-1.83峰度47.62，熵2.95（圖2a）；病灶感興趣區增強圖像直方圖分布顯示：均值44.75，方差21.54，偏度2.53，峰度48.2，熵 4.16（圖 2b）。

圖1 低分化鱗狀細胞癌患者軸位CT平掃結果（a）和增強結果（b）

圖2 病灶的感興趣區平掃CT（a）和增強CT（b）圖像直方圖

2.1 CT紋理分析參數在食管鱗狀細胞癌病理T、N分期上的比較

采用獨立的t樣本檢驗，平掃與增強CT紋理分析參數在食道鱗狀細胞癌T1-2與T3-4期比較是有意義的。熵值和峰度在平掃CT上對辨別T1-2與T3-4分期有意義；熵值在增強CT上可以辨別T1-2和T3-4分期是有意義（表2）。熵值在平掃和增強CT上對淋巴結的轉移是有統計學意義（表3）。

2.2 CT紋理參數對食管鱗狀細胞癌診斷效能

ROC曲線分析中，熵值鑒別食管鱗狀細胞癌T1-2與T3-4對應的平掃AUC為0.733，95%CI為0.622～0.845熵值鑒別食管鱗狀細胞癌T1-2與T3-4對應的增強AUC為0.862，95%CI為0.775～0.949（圖3）；熵值在鑒別食管鱗狀細胞癌淋巴結是否轉移對應平掃AUC為0.830，95%CI為0.740～0.919，熵值在鑒別食管鱗狀細胞癌淋巴結是否轉移對應增強AUC為0.942，95%CI為0.893～0.991（圖4）。

3 討論

目前通過紋理分析定量技術來對腫瘤異行性的研究是當今影像組學研究的熱點。本文主要通過統計法即統計圖像的像素強度以及分布規律來分析圖像的紋理特征，使用灰度共生矩陣方法來實現。通過紋理特征的分析來反映出機體組織內的病理精細變化，從而對多種疾病來鑒別以及對腫瘤術前侵襲程度進行有效的評估。組織的異質性主要反映了組織結構和各種潛在內的生理變化，其中包括血供改變、缺氧改變以及遺傳變化，通常的這樣的變化通過診斷醫生的肉眼是無法識別的，只有借助計算機輔助分析才能識別。研究表明，CT紋理分析可以反映血管化的腫瘤異質性與細胞分析差異[5-6]。本文通過數據分析表明CT紋理分析的參數在食管鱗狀細胞癌T、N分期上存在相關性。發現熵和峰度在平掃CT上可以區分T1-2與T3-4，熵在增強圖像上可以鑒別T1-2與T3-4圖像的峰度和熵值明顯偏高，峰度和熵是食管鱗狀細胞癌分期有統計學意義。熵是反映的紋理的雜亂度和復雜度，是像素空間分布的反映。許多研究表明熵在結腸癌肝轉移預后評估以及在預測肺癌放療后復發的評估價值有著重要的作用[7-8]。研究表明，39例轉移腎癌患者接受2周期TKI治療，通過紋理參數分析比較治療前后的增強CT圖像，熵值下降3%～45%，通過回歸分析顯示紋理值熵值是疾病進展的獨立預測因子[4]。

表2 平掃與增強CT紋理分析參數在食道鱗狀細胞癌T1-2與T3-4的比較

表3 平掃與增強CT紋理分析參數在食道鱗狀細胞癌淋巴結轉移的比較

圖3 熵值在鑒別食管鱗狀細胞癌T1-2與T3-4 ROC曲線圖

圖4 熵值在鑒別食管鱗狀細胞癌淋巴結轉移ROC曲線圖

數據分析表明熵值在平掃和增強CT對食管鱗狀細胞癌的N期中，能夠區別淋巴結是否轉移。CT對淋巴結的判斷一直以大小測量來衡量，這樣的準確度一直在10%到50%[9]。腫瘤的內部包括不同的組成，有分化密集的細胞，壞死組織，出血等改變，通過CT紋理參數定量分析來評價腫瘤的侵襲程度[10]。淋巴結對腫瘤的分期以及術后的治療非常重要，影像學常用淋巴結的形態特征來鑒別是否轉移。有研究顯示，轉移也可發生在正常形態大小的淋巴結中，所以通過測量淋巴結的大小并不準確[11-14]。這樣通過紋理分析來研究淋巴結有了新的價值，在增強CT上，熵值可以反映腫瘤供血的異質性上，我們發現隨著腫瘤血供異質性的增加，淋巴結轉移的幾率也在增加，它們之間呈正相關聯。通過大量結腸癌淋巴結轉移患者研究表明惡性淋巴結的分數維度比良性淋巴結高，據此判斷淋巴結的準確率高達88%，因此對淋巴結的紋理屬性研究有助于術前判斷淋巴結轉移情況[15-16]。

本研究的局限主要以下幾點：① 本文采用的是回顧性研究，由于樣本的數目不夠大，存在固有的局限性和不可預測性；② 對病灶紋理參數的分析主要來自單幅圖像上的最大層面，沒有能夠對病灶進行三維立體重建，那個對病灶的選取更全面；③ 以及對ROI的選取存在人為的差異，不可避免的影響。

4 結論

綜上所述，CT紋理分析對食管鱗狀細胞癌在T1-2與T3-4分期以及淋巴結的轉移提供了客觀、可靠的依據。