平掃、增強CT直方圖分析對甲狀腺良惡性結節的鑒別診斷價值

田曉燕，杜丹丹，徐 驥，吳興旺

甲狀腺結節的發病率正在逐年增加，目前，針對甲狀腺結節主要的影像檢查方法包括超聲、超聲引導下細針穿刺細胞學檢查(fine needle aspiration cytology,FNAC)、X線計算機體層成像(X-ray computed tomography,X-ray CT)、磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)和核素檢查等[1]。盡管超聲檢查仍是其主要的檢查方法，但CT掃描經常是首診發現的方法[2]。臨床檢查中，甲狀腺結節多為CT平掃，而增強掃描更能充分反映結節的具體特征，包括形態、邊界、鈣化等情況，為臨床治療計劃的制定及預后具有積極的指導意義[3]。紋理分析作為一種定量分析技術，通過導出定量紋理參數來表示感興趣區的微觀特征，其中直方圖分析作為紋理分析的一種，通過對感興趣的勾畫，來評估腫瘤的異質性[4]。現探討CT直方圖分析技術在平掃及增強掃描中甲狀腺良惡性結節鑒別診斷中的價值，從而為臨床進一步的治療提供更多定量的參考價值。

1 材料與方法

1.1 病例資料回顧性分析2016年12月～2018年11月安徽醫科大學第一附屬醫院經病理證實的甲狀腺結節患者73例，術前均行頸部平掃、增強CT掃描，最終入組患者53例，男性患者12例，女性患者41例，年齡17～77(45.060±14.263)歲，其中良性結節16個，惡性結節37個。入組要求：① 結節>6 mm以上；② 結節邊界尚清晰；③ 術后經病理證實且良惡性結果診斷明確。

1.2 方法

1.2.1CT檢查 采用GE公司寶石CT(GE Discovery CT750 HD)，掃描螺距0.984:1，層厚5 mm，重建層厚0.625 mm，管電壓120 kV，管電流250 mA，重建矩陣512×512。患者采取仰臥位，掃描范圍自顱底至胸鎖關節水平，所有患者均行頸部CT平掃和增強掃描，增強掃描采用靜脈團注對比劑碘海醇(300 mgI/ml，通用電氣藥業上海有限公司)，使用美國泰科高壓注射器于肘正中靜脈注射，注射流率2.5～3.0 ml/s，劑量1.5～2 ml/kg，單期延遲時間30 s。

1.2.2圖像處理及數據分析 對掃描后原始數據進行拷貝，將DICOM格式的甲狀腺平掃和增強圖像(層厚5 mm)導入AK(Artificial Intelligent Kit)軟件，由兩名診斷醫師達成一致意見后共同手動勾畫感興趣區(region of interest，ROI)，對平掃、增強圖像ROI的勾畫盡量做到在同一層面，并用紅色填充腫瘤區域(圖1、2)，軟件自動生成直方圖，計算勾畫腫瘤部分的直方圖參數：熵(histogramEntropy)、偏度(skewness)、峰度(kurtosis)、SD值(stdDeviation)，第50、90、95百分位數(the 50 th、90 th、95 th Percentile)。

2 結果

2.1 甲狀腺良惡性結節直方圖參數特征熵在平掃和增強圖像中均具有統計學意義，偏度、峰度和第50百分位數均沒有統計學意義，其中增強圖像的熵大于平掃圖像的熵；SD值，第90、95百分位數只在平掃圖像中沒有統計學意義，而在增強圖像中具有統計學意義，見表1、2。

圖1 甲狀腺良性結節平掃、增強掃描ROI的勾畫及直方圖

A：平掃圖像；B：增強圖像；1：平掃；2：沿腫瘤邊緣手動勾畫ROI，以紅色腫瘤填充；3：自動生成腫瘤直方圖；橫軸表示ROI內不同灰度值，縱軸表示各灰度值出現的頻率

圖2 甲狀腺惡性結節平掃、增強掃描ROI的勾畫及直方圖

C：平掃圖像；D：增強圖像；1：平掃；2：沿腫瘤邊緣手動勾畫ROI，以紅色腫瘤填充；3：自動生成腫瘤直方圖；橫軸表示ROI內不同灰度值，縱軸表示各灰度值出現的頻率

表1 甲狀腺結節平掃圖像直方圖參數比較

表2 甲狀腺結節增強圖像直方圖參數比較

2.2 直方圖參數對甲狀腺良惡性結節的診斷效能在ROC曲線中，平掃圖像熵的AUC為0.698，閾值為5.479時，鑒別甲狀腺良惡性結節敏感度和特異度較好，敏感度、特異度分別為43.8%、89.2%(圖3、表3)。增強圖像中，熵的AUC為0.834，閾值為6.307，表明熵值>6.307提示良性結節的可能性大，此時敏感度、特異度分別為81.2%、81.1%；SD值的AUC為0.787，閾值為28.965，敏感度、特異度為56.2%、97.3%，第90、95百分位數的AUC分別為0.660、0.687，閾值分別為161.970、183.838，敏感度、特異度為50.0%、83.8%和43.8%、91.9%(圖3、表4)。

3 討論

紋理分析是近幾年一直在討論的圖像分析方法，直方圖分析作為紋理分析方法中比較常見的一階統計分析，包括熵、標準差、偏度、峰度、百分位數等參數[5]，主要描述圖像中某一灰度級的像素個數、圖像灰度分布的范圍、亮暗程度及對比度情況等[6]。直方圖分析不僅可以對腫瘤的良惡性進行分析，還可對腫瘤的分化程度進行定量分析[7]，CT對甲狀腺結節的紋理分析研究相對較少，尤其對平掃圖像的甲狀腺結節研究更少。本研究通過對比平掃、增強直方圖各參數的差異，計算最佳診斷效能。

熵反應圖像中紋理的復雜程度，熵值越高，腫瘤越復雜。本研究結果表明增強掃描良惡性結節的熵均大于平掃圖像的熵，表明增強掃描更能體現腫瘤內部的復雜程度。偏度描述變量分布的對稱性，絕對值越大，分布形態偏移程度越大。峰度反應與正態分布相比某一分布相對尖銳度或平坦度[7]。本研究中，偏度和峰度在平掃、增強圖像中均沒有統計學意義，這與相關研究[8-9]結果一致，表明偏度、峰度對甲狀腺良惡性結節的差異不明顯。

圖3 平掃、增強掃描鑒別甲狀腺良惡性結節ROC曲線圖A：平掃圖像ROC曲線；B：增強圖像ROC曲線表3 平掃圖像熵的ROC曲線分析

參數AUC標準誤P值95% CI下限上限閾值特異度(%)敏感度(%)熵0.6980.0770.0230.5470.8485.47943.889.2

表4 增強圖像熵、SD值、第90、95百分位數的ROC曲線

SD值即方差，描述的是數據的離散程度[10]。本研究中SD值只在平掃圖像中沒有統計學意義，在增強圖像中具有統計學意義。本研究中，第95百分位數的AUC大于第90百分位數，表明其診斷效能較高。

本研究中，對于一些鈣化、壞死、囊變也包含在內，研究[11]顯示這些也是甲狀腺結節的表現，其中鈣化，尤其是微鈣化提示甲狀腺結節惡性可能大，這可能使本研究與以往的研究成果有所偏差。有文獻[12]對甲狀腺良性孤立性粗大鈣化結節進行CT直方圖分析，為減少誤診和不必要的手術創傷提供了重要的依據。本研究存在一定的局限性：① 本研究屬回顧性研究，對甲狀腺平掃及增強掃描的參數未能保持一致，可能存在偏倚；② 樣本量太少，病變種類比較局限，惡性結節中乳頭狀癌占大多數；③ 直方圖分析屬一階紋理分析，只對腫瘤的最大層面進行分析，且參數相對較少。有文獻[13]對顱內腫瘤的整體進行直方圖分析。因此，未來需要擴大樣本量，并對甲狀腺結節的整體進行二階，甚至高階統計分析，以尋求最優的圖像參數，為臨床提供較為可靠的信息。

本研究結果表明平掃、增強CT直方圖分析有助于甲狀腺良惡性結節的鑒別診斷，增強圖像對結節的鑒別診斷有更高的診斷價值，其中第95百分位數的診斷效能較高。