基于擴散加權(quán)成像的紋理分析在膠質(zhì)瘤分級中的價值

韓 雷，石慧嫻，吳劉洋，李青潤，陳紅日，張洪英

1.揚州大學(xué)臨床醫(yī)學(xué)院，江蘇 揚州 225001；

2.大連醫(yī)科大學(xué)研究生院，遼寧 大連 116044；

3.蘇北人民醫(yī)院影像科，江蘇 揚州 225001

腦膠質(zhì)瘤（glioma）是中樞神經(jīng)系統(tǒng)最常見的原發(fā)性惡性腫瘤，約占腦惡性腫瘤的80%，其級別越高，惡性程度越高［1-2］。高級別膠質(zhì)瘤（high grade glioma，HGG）與低級別膠質(zhì)瘤（low grade glioma，LGG）有著不同的治療方案及預(yù)后［3-6］，故膠質(zhì)瘤治療前的分級對臨床具有重要意義。目前顱內(nèi)膠質(zhì)瘤的術(shù)前分級主要依靠磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）檢查，但不同級別的膠質(zhì)瘤常規(guī)影像學(xué)特征存在一定的重疊，有時并不能明確診斷。磁共振灌注成像及擴散成像等功能檢查可在術(shù)前對膠質(zhì)瘤的進行分級［7-8］，但掃描時間長或需要注射對比劑等原因限制了其在臨床中的廣泛應(yīng)用。紋理分析可定量分析醫(yī)學(xué)圖像的灰度分布、像素之間的空間關(guān)系等灰階信息，提供肉眼無法獲得的圖像信息［9］，同時不受診斷醫(yī)師主觀因素的影響。紋理分析用于顱內(nèi)膠質(zhì)瘤分級及與其他腫瘤的鑒別已有相關(guān)報道［10-11］，本研究擬探討基于擴散加權(quán)成像（diffusion-weighted imaging，DWI）的紋理分析在顱內(nèi)膠質(zhì)瘤分級中的價值。

1 資料和方法

1.1 臨床資料

回顧并分析江蘇省蘇北人民醫(yī)院2014年1月—2019年1月經(jīng)病理學(xué)檢查確診的127例單發(fā)膠質(zhì)瘤患者，其中30例LGG（Ⅱ級），97例HGG（Ⅲ級46例，Ⅳ級51例）。LGG組：男性12例，女性18例，年齡29～77歲，平均年齡為（52.2±13.9）歲；HGG組：男性52例，女性45例，年齡31～74歲，平均年齡為（56.5±11.0）歲。所有患者均在江蘇省蘇北人民醫(yī)院首診并于術(shù)前接受MRI平掃、DWI及T1WI檢查。

1.2 掃描方法

所有檢查均采用美國GE公司的Discovery MR750 3.0T超導(dǎo)磁共振掃描儀，使用8通道頭部相控陣表面線圈信號采集。掃描序列包括：常規(guī)T1WI、T2WI、液體衰減反轉(zhuǎn)恢復(fù)序列（fluid-attenuated inversion recovery，F(xiàn)LAIR）、DWI及CE-T1WI掃描序列。DWI行軸位掃描，采用自旋回波平面回波成像（spin-echo version of echo planar imaging，SE-EPI）。掃描參數(shù)：重復(fù)時間（repetition time，TR）為3 000 ms，回波時間（echo time，TE）為65.5 ms，層厚5 mm，層間距1 mm，視野240 mm×240 mm，矩陣1 6 0×1 6 0，單次激發(fā)，b 值分別為0 和1 000 s/mm2。增強掃描：高壓注射器經(jīng)肘正中靜脈團注釓噴替酸葡甲胺（流率2.0 mL/s，0.1 mmol/kg），行橫斷面、矢狀面及冠狀面3個方向掃描，覆蓋整個病灶。

1.3 圖像處理與分析

將所有患者MRI原始圖像的窗寬、窗位在后處理工作站調(diào)整一致后導(dǎo)出并儲存，使用MicroDicom軟件全部轉(zhuǎn)換成bmp格式，大小2 000×2 000像素，盡量選出DWI序列上病灶實質(zhì)部分信號最高且均勻?qū)用娴膱D像。紋理分析使用MaZda ver.4.6軟件在腫瘤實質(zhì)區(qū)內(nèi)手動勾畫感興趣區(qū)（region of interest，ROI），在DWI圖像上沿腫瘤實質(zhì)中信號最高區(qū)域邊緣勾畫ROI，盡量保持ROI內(nèi)信號均勻、連續(xù)（圖1），每個病灶的參數(shù)測2～3次，每次從不同位置取值，取其平均值作為最終參數(shù)值。本研究選擇紋理特征中的直方圖參數(shù)進行分析，包括均值、方差、偏度、峰度、第1、10、50、90和99百分位數(shù)（Pere.1%、Pere.10%、Pere.50%、Pere.90%、Pere.99%）。紋理參數(shù)含義如下。① 均值：描述的是圖像整體亮度信息，若亮度越大，則均值越大。② 方差：描述的是圖像亮度信息的變化，若變化程度越大，則方差值越大。③ 偏度：描述圖像亮度信息分布的偏向性。若圖像明亮區(qū)域信息比灰暗區(qū)域信息分布多，則偏度值為正；反之，偏度值為負，其絕對值越大，越偏離正態(tài)分布。④ 峰度：描述圖像亮度信息的集中程度，若集中程度越大，則峰度值越大，正值顯示比正態(tài)分布更陡峭，負值表示比正態(tài)分布更平坦。⑤ 百分位數(shù)：用于描述一組觀測值中低于給定百分位數(shù)的數(shù)值，反映圖像內(nèi)的微小變化。

圖1 MaZda軟件勾畫Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ級膠質(zhì)瘤實質(zhì)局部ROI示意圖

1.4 統(tǒng)計學(xué)處理

2 結(jié) 果

2.1 紋理參數(shù)在LGG、HGG之間的比較

在LGG組中，紋理參數(shù)中的均值、方差、Pere.1%、Pere.10%、Pere.50%、Pere.90%、Pere.99%數(shù)值明顯低于HGG組（P均＜0.001；表1）。偏度、峰度在兩組間的差異無統(tǒng)計學(xué)意義（P=0.669，P=0.440；表1）。百分位數(shù)值在LGG與HGG之間的差異隨百分位數(shù)的增大而增大（圖2）。ROC曲線分析分別顯示有統(tǒng)計學(xué)意義的參數(shù)鑒別LGG與HGG的閾值、靈敏度、特異度、AUC（表2），其中方差以29.23為閾值的靈敏度、特異度及AUC分別為72.16%、76.67%、0.793，具有最高的診斷效能（圖3A），通過這7個紋理參數(shù)建立的多參數(shù)Logistic回歸診斷模型的靈敏度、特異度及AUC分別為61.86%、86.67%、0.807（圖3B）。

2.2 紋理參數(shù)在Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ級膠質(zhì)瘤之間的比較

紋理參數(shù)中的均值、方差、Pere.1%、Pere.10%、Pere.50%、Pere.90%、Pere.99%在Ⅱ、Ⅲ級膠質(zhì)瘤以及Ⅱ、Ⅳ級膠質(zhì)瘤之間差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P均＜0.05，表3）；在Ⅲ、Ⅳ級膠質(zhì)瘤的比較中，僅方差在兩者間差異有統(tǒng)計學(xué)意義（P＜0.001，表3），但各參數(shù)均值均呈現(xiàn)出隨膠質(zhì)瘤級別的升高而增大（圖2）。

表1 HGG和LGG的紋理參數(shù)比較

圖3 ROC曲線顯示紋理參數(shù)鑒別LGG與HGG的效能

表2 7種紋理參數(shù)在HGG和LGG分級中的診斷效能

表3 Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ級膠質(zhì)瘤的紋理參數(shù)比較

圖2 DWI圖像中腫瘤實質(zhì)信號最高區(qū)域的紋理特征直方圖

3 討 論

近年來，紋理分析在膠質(zhì)瘤術(shù)前分級中的應(yīng)用已有諸多報道。Wang等［10］在DWI序列圖像上勾畫腫瘤整體和腫瘤實體部分ROI，發(fā)現(xiàn)紋理參數(shù)不均勻性在HGG與LGG之間差異有統(tǒng)計學(xué)意義，HGG瘤周水腫區(qū)的熵值和水腫體積明顯高于LGG；Ditmer等［12］證實基于FLAIR序列紋理參數(shù)中的均值、峰度和熵在HGG和LGG之間差異有統(tǒng)計學(xué)意義；Bahrami等［13］從動態(tài)增強磁共振成像（dynamic contrast-enhanced MRI，DCEMRI）的無模型參數(shù)圖中提取紋理參數(shù)，其中能量、熵、慣性、相關(guān)性和逆差矩可有效的區(qū)分Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ級膠質(zhì)瘤。紋理分析在膠質(zhì)瘤術(shù)前分級中的價值已被逐步認識，但既往研究所勾畫的ROI包括腫瘤實體全部或?qū)⒘鲋芩[部分一并劃入ROI。然而在MRI常規(guī)平掃或T1WI增強圖像上部分膠質(zhì)瘤的病灶實體與正常的腦組織無明顯分界，并且部分膠質(zhì)瘤周圍無明顯水腫，從而增加了沿病灶邊緣勾畫ROI的難度，可能使其無法入組，進而造成樣本的選擇偏倚。本研究將ROI放置于腫瘤實質(zhì)區(qū)信號最高區(qū)域，突出腫瘤實質(zhì)的局部特征，減小了ROI勾畫難度的同時確保所畫區(qū)域內(nèi)均為腫瘤組織，最后通過紋理分析的直方圖參數(shù)來評估腫瘤局部紋理特征。

本研究發(fā)現(xiàn)，通過腫瘤實質(zhì)局部的直方圖參數(shù)可有效地區(qū)分LGG與HGG。首先，HGG組直方圖參數(shù)中的均值數(shù)值顯著高于LGG組，反映在DWI圖像上HGG病灶的亮度高于LGG。在病理學(xué)上，HGG腫瘤細胞呈明顯異型性，細胞增殖快，組織內(nèi)細胞密度高而使組織內(nèi)水分子擴散明顯受限，ADC值降低；而LGG腫瘤細胞及血管內(nèi)皮細胞增殖不明顯，瘤體中腫瘤細胞成分相對較少，細胞外間隙相對較大，ADC值則相對較高［14-15］。由于ADC值與DWI信號強度呈負相關(guān)，所以HGG在DWI圖像上的信號高于LGG，這也解釋了相對于LGG組，均值數(shù)值在HGG組中更高，此結(jié)果與既往研究結(jié)果［13］一致。再者，直方圖參數(shù)中的方差在HGG與LGG之間存在顯著差異，在Ⅱ級與Ⅲ級、Ⅱ級與Ⅳ級、Ⅲ級與Ⅳ級比較中亦存在差異，并且發(fā)現(xiàn)在膠質(zhì)瘤級別升高的同時方差數(shù)值明顯增大，說明級別越高的膠質(zhì)瘤圖像亮度變化越大，這亦與既往研究結(jié)果［13，16］一致。腫瘤的方差與其異質(zhì)性相關(guān)［10，16］，而膠質(zhì)瘤級別越高，腫瘤細胞異型性越大，由此引起瘤體內(nèi)的成分如細胞、血管、壞死、血管外基質(zhì)越復(fù)雜，這些差異均可導(dǎo)致腫瘤的異質(zhì)性，因而級別越高的膠質(zhì)瘤，其內(nèi)部異質(zhì)性越明顯，也就是方差數(shù)值越高［16-17］。最后，HGG直方圖參數(shù)的百分位數(shù)值Pere.1%、Pere.10%、Pere.50%、Pere.90%、Pere.99%均明顯高于LGG，且百分位越高，兩者的差值越大，說明HGG內(nèi)部的紋理變化較LGG明顯。百分位數(shù)值與方差值一樣同腫瘤異質(zhì)性相關(guān)，并且腫瘤異質(zhì)性大，高百分位數(shù)差異更大，低百分位數(shù)差異最小［18］，所以百分位數(shù)的研究結(jié)果同樣可以用膠質(zhì)瘤的異質(zhì)性來解釋。HGG較LGG的異質(zhì)性更大，所以HGG組的百分位數(shù)值明顯高于LGG組，且高百分位數(shù)在兩者間差異更明顯，Han等［19］也認為高百分位數(shù)值可以有效地區(qū)分異質(zhì)性不同的膠質(zhì)瘤。

本研究通過ROC曲線分析各紋理參數(shù)在術(shù)前鑒別HGG與LGG的效能，發(fā)現(xiàn)直方圖參數(shù)中的方差值具有最高的診斷效能，靈敏度與特異度分別為72.16%、76.67%，AUC為0.793，通過多變量Logistic回歸分析對有意義的參數(shù)所建模型使診斷效能進一步提高，AUC達0.807。

本研究的不足之處：① 僅分析了腫瘤實質(zhì)局部的紋理特征，而未能對腫瘤的整體進行對比研究；② 只用DWI圖像進行紋理分析，而未分析其他序列圖像；③ 分析了紋理特征中的一階特征，未對二階特征進行研究；④ 納入樣本量較少，且未對Ⅰ級膠質(zhì)瘤進行研究。

綜上所述，通過勾畫腫瘤的局部實質(zhì)，基于DWI圖像的直方圖參數(shù)可于術(shù)前有效區(qū)分HGG與LGG，特別是異質(zhì)性相關(guān)參數(shù)方差，能客觀評價膠質(zhì)瘤的異質(zhì)性，具有良好的應(yīng)用前景。