平掃CT密度及其直方圖參數對少脂肪血管平滑肌脂肪瘤與腎嫌色細胞癌、乳頭狀腎細胞癌的鑒別診斷及凈受益

復旦大學附屬腫瘤醫院放射診斷科，復旦大學上海醫學院腫瘤學系，上海 200032

血管平滑肌脂肪瘤（angiomyolipoma，AML）是最常見的腎臟良性腫瘤，由血管、平滑肌和脂肪組成。典型的AML由于脂肪成分比較多，在CT圖像上可以清楚地分辨出脂肪密度區，因而比較容易診斷。但3%～5%的AML患者由于脂肪含量少，表現缺乏特異性［1-2］。部分文獻［3］報道少脂肪AML與腎嫌色細胞癌及乳頭狀腎細胞癌，無論是在磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）信號還是CT密度上都比較接近，常常需要穿刺活檢甚至手術才能定性。

CT增強的定量分析對于少脂肪AML和乳頭狀腎細胞癌的鑒別診斷有一定作用［4］，但與嫌色細胞癌的鑒別報道少見，且由于增強技術和圖像選擇的差異，臨床應用受到限制。有研究［5］表明，少脂肪AML的平均密度，以及10%、25%、50%密度均明顯高于腎嫌色細胞癌、乳頭狀腎細胞癌，但以10%、25%、50%密度鑒別少脂肪AML與腎嫌色細胞癌、乳頭狀腎細胞癌的參數效能與平均密度差異無統計學意義，且靈敏度、特異度都有待提高。但實際臨床應用中，單純從靈敏度和特異度方面來評價診斷方法的準確率，并無法評估患者的受益。特別是對于腎臟患者，無論選取哪個值為臨界值，都會有假陽性和假陰性的可能。假陰性可能造成治療延誤；假陽性也可以造成過度治療與創傷，甚至腎切除等。因此，尋找一種方法評價患者受益，成為臨床上的一個重要問題。

相關研究［6-7］推出另一種評價方法，決策曲線分析法（decision curve analysis，DCA），相當于在回歸預測分析的基礎上，引入損失函數，用以評估患者的受益。目前已有研究［8-10］將其應用于其他疾病，初步證實DCA具有實用性和有效性。本研究的目的為在評估密度百分位數與平均密度鑒別少脂肪AML與腎嫌色細胞癌、乳頭狀腎細胞癌效能的同時，應用DCA曲線來評估以上參數在患者受益方面的差異。

1 資料和方法

1.1 一般資料

收集2012年1月—2019年3月復旦大學附屬腫瘤醫院經手術后病理學檢查證實且在術前行CT檢查的腎臟少脂肪AML患者37例。其中男性17例，女性20例，年齡31～60歲，平均年齡47.7歲。根據病理學診斷標準，高倍鏡視野下脂肪細胞數量小于總數25%的AML為少脂肪型AML［11］。另收集經病理學檢查證實的腎嫌色細胞癌患者32例（男性16例，女性16例，年齡36～69歲，平均年齡55.2歲），乳頭狀腎細胞癌患者30例（男性18例，女性12例，年齡32～67歲，平均年齡54.6歲）。入組標準：術前行CT檢查；病灶無明顯壞死出血（出血的標準為腫瘤內部可見明顯高于腫瘤主體密度的部分，且無明顯強化）；無明顯轉移及周圍組織侵犯。

1.2 CT檢查方法

使用德國Siemens公司Somatom Sensation 64層螺旋CT。掃描參數管電壓120 kV，管電流150～250 mAs，螺距1，層厚為1～5 mm，層間距5 mm。所有患者均行平掃、動脈期和靜脈期掃描。采用CT機專用高壓注射器，對比劑為碘佛醇80～120 mL（300 mgI/mL），流率為2.0～2.5 mL/s，分別在開始注射對比劑后25～30 s、75～80 s行動脈期和靜脈期掃描。

1.3 圖像分析

兩位放射科醫師共同觀察分析CT圖像，記錄其一般形態特征后，在影像歸檔和通信系統（Picture Archiving and Communication Systems，PACS）系統上共同測量平掃時的病灶大小及最大層面平均密度，之后應用系統自帶直方圖軟件測量10%密度值。

1.4 統計學處理

應用t檢驗分別比較少脂肪AML與腎嫌色細胞癌、乳頭狀細胞癌的平均密度、直方圖10%密度值，選取差異有統計學意義的參數進行少脂肪AML與腎嫌色細胞癌、乳頭狀細胞癌的鑒別診斷，應用受試者工作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線評估各個參數診斷水平的優劣，應用DCA曲線評估各個參數受益水平的優劣。P＜0.05為差異有統計學意義。

DCA曲線主要評估凈受益率（net benefit，NB），計算公式為：NB=真陽性率（true positive，TP）-假陽性率（false positive，FP）×Pt/（1-Pt）。Pt為可能性閾值，它的計算過程為，以P為給真陽性患者施加干預的受益值，L為給假陽性患者施加干預的損失值，把L/（P+L）定義為Pi的閾值，即Pt。每例患者的Pi生成方法為：應用logistic回歸計算惡性結果與對應參數的總體關系，后代入該患者的參數作為自變量生成。Pi≥Pt的患者均行手術或其他積極治療，則有部分患者確診，部分患者接受過度治療，凈受益率NB= TP×P-FP×L。所以將上面的公式右側部分除以P，變成NB=TP-FP×L/P。根據Pt定義公式可推導出：NB=TP-FP×Pt/（1-Pt）。以Pt為橫坐標，NB為縱坐標，繪制決策曲線。

2 結 果

2.1 一般形態特征

所有腎癌病灶均為單發，而1例AML患者有2個病灶，1例有3個病灶。少脂肪AML病灶位于左腎22個，右腎19個，病灶最大徑15～50 mm，平均（30±12）mm。乳頭狀腎細胞癌病灶位于左腎17個，右腎13個；病灶最大徑13～52 mm，平均（35±17）mm。腎嫌色細胞癌病灶位于左腎18個，右腎14個。病灶最大徑15～60 mm，平均（39±18）mm。所有病灶均邊界清楚，均無鈣化或出血。

2.2 CT平掃特征

少脂肪AML的平均密度為（41.6±5.8）（P＜0.001），明顯高于乳頭狀腎細胞癌（33.6±4.8）（P＜0.001）和腎嫌色細胞癌（35.8±6.5）（P＜0.001）；少脂肪AML的10%密度為（24.8±7.2）（P＜0.001），明顯高于乳頭狀腎細胞癌（15.5±5.3）（P＜0.001）和腎嫌色細胞癌（17.7±5.7）（P＜0.001）。以平均密度及10%密度鑒別少脂肪AML與乳頭狀細胞癌的ROC曲線的曲線下面積（area under curve，AUC）為0.83和0.85，二者差異無統計學意義（P＞0.05），靈敏度和特異度分別為82.9%和73.3%（界值36 HU）、80.5%和76.7%（界值20 HU）。以平均密度及10%密度鑒別少脂肪AML與腎嫌色細胞癌的AUC為0.71和0.78，差異無統計學意義（P＞0.05），靈敏度和特異度分別為68.29%和81.25%（界值39 HU）、65.85%和87.50%（界值24 HU）（圖1）。

從DCA曲線可見，橫坐標為作為處理閾值惡性可能性，縱坐標為患者凈受益率或受益患者比例。以平均密度為診斷依據（橙線）與以10%密度為診斷依據（綠線）的AUC大于全部手術處理。若全部不予手術處理，則受益為0（底部直線）；若均進行處理，則受益率如藍線以下面積。如圖2A所示，在鑒別和處理少脂肪AML和乳頭狀腎細胞癌時，如以平均密度為診斷依據，將30%以下的惡性可能性作為處理閾值，則患者凈受益率甚至低于全部處理。只有在此以上才有較高受益，且隨著手術對應的惡性可能性閾值增加，其相對全部處理的受益率增加越明顯，在50%～60%的閾值區間，患者凈受益率相對全部處理的差距最大，可增加到0.2～0.3，即可能有20%～30%的患者（非癌）可以免于手術。以10%密度為處理依據的DCA曲線面積和曲線形態與依據平均密度處理較接近。

而在鑒別和處理少脂肪AML和腎嫌色細胞癌時，如以平均密度為診斷依據，將35%以下的惡性可能性作為處理閾值，則患者凈受益率甚至低于全部處理。只有在此以上才有較高受益，且隨著手術對應的惡性可能性閾值增加，其相對全部處理的受益率增加越明顯，在50%～60%的閾值區間，患者凈受益率相對全部處理的差距最大，可增加到0.2以上，即可能有20%的患者（非癌）可以免于手術。而如果以10%密度為處理依據，可見無論以任意惡性可能性為手術閾值，受益率均高于全部處理，最大值也接近0.2，且在45%的閾值水平下受益率高于根據平均密度處理的水平，但45%～80%水平，則低于依據平均密度處理水平（圖2B）。

圖 1 平掃CT密度及10%參數鑒別少脂肪AML和乳頭狀腎細胞癌、嫌色細胞癌的ROC曲線

圖 2 平掃CT密度及10%參數鑒別少脂肪AML和乳頭狀腎細胞癌、嫌色細胞癌的DCA曲線

3 討 論

本研究表明，少脂肪AML的CT平均密度和10%密度明顯高于腎嫌色細胞癌、乳頭狀腎細胞癌，而且根據密度參數，可以鑒別少脂肪AML與后者，雖然靈敏度和特異度仍有待提高，但患者有明顯獲益。

既往研究［2］表明少脂肪AML缺乏在影像學圖像上可以探查的脂肪，依靠改進分析方法，尋找脂肪存在證據的方法目前并不可行。近年來，相當部分與病理對照的影像學研究［2，11］證實由于少脂肪AML富含平滑肌和血管組織，密度明顯高于上皮成分為主的腎癌。有部分研究［3，13］根據CT密度的比較，提出可以根據少脂肪AML的高密度特點與非透明細胞腎細胞癌進行鑒別診斷。本研究也證實了這一方法的可行性，少脂肪AML與嫌色細胞癌、乳頭狀腎細胞癌在平均密度和直方圖參數上差異均有統計學意義，應用ROC曲線評估的診斷效能也優于以往研究［14-15］，但在這種靈敏度和特異度水平下，仍難以做到精確診斷，因此常需要行穿刺活檢進一步確認。Jeong等［3］的研究表明，少脂肪AML與皮質的密度比高于嫌色與乳頭狀腎細胞癌，應用少脂肪AML與皮質的密度比鑒別少脂肪AML與非透明細胞腎癌的AUC為0.733，與本研究結果接近。但應用直方圖方法得出的參數在診斷上并未明顯優于平均密度，原因可能在于少脂肪AML的均勻性比較好，因此很難發現特別有特征性的密度變化。

雖然診斷效能有待提高，但從DCA曲線來看，以平均密度與10%密度作為診斷依據，對此類患者有確實獲益，即部分非癌患者可以因此免于過度的手術和創傷，獲益大于腎癌患者因漏診造成的損失。對于乳頭狀腎細胞癌和少脂肪AML的鑒別處理，以平均密度或10%密度為診斷依據，如果將較低的惡性可能性作為處理閾值，則患者受益率甚至低于全部處理。但如果患者或臨床醫師手術意愿比較強烈，或有其他臨床指標提示惡性，即可能在影像上提示較低惡性可能性的情況下手術或活檢，則CT平均密度的評估對患者是否手術活檢意義不大，主要用于協助制定手術方案。若將中高惡性可能性作為處理閾值，則有較高受益，且隨著手術對應的惡性可能性閾值增加，其相對全部處理的受益增加越明顯。這可能與平均密度和10%密度在乳頭狀腎細胞癌和少脂肪AML的鑒別中靈敏度較高，但特異度相對較低有關，手術針對的惡性可能性閾值過低，可能使部分被CT誤診為腎癌的患者過度治療，所以適當提高處理閾值可能對患者更有益。

關于嫌色細胞癌和少脂肪AML的鑒別，可見平均密度和10%密度有不同的曲線特征和適應證。若以平均密度為診斷依據，將較低的惡性可能性作為處理閾值，則患者受益率甚至低于全部處理。將中高惡性可能性作為處理閾值，則有較高受益，且隨著手術對應的惡性可能性閾值增加，其相對全部處理的受益增加越明顯，如手術機會的選擇比較謹慎，手術難度或創傷較大，如腎臟腫瘤手術常要面對腎切除的問題，只在較高惡性可能性的情況下手術或活檢時，CT平均密度的評估才對患者有較大獲益。但是如果以10%密度為處理依據，無論以任意惡性可能性為手術閾值，受益率均高于全部處理，且在中低閾值水平下受益率高于根據平均密度處理的水平，但45%～80%水平，則低于依據平均密度處理水平。因此，在實際臨床應用中，應根據實際需求選擇診斷依據，如傾向積極治療者，可參考10%密度診斷結果，如傾向保守治療者，可參考平均密度診斷結果。

本研究存在以下不足，首先，樣本量比較少，且樣本均來自本院手術患者，研究中可能會產生一定偏倚，且對于惡性風險的閾值只能進行大致界定，未能形成精確且可推廣的標準，今后需要更大樣本的研究；其次，目前不同診斷DCA AUC的大小尚不能精確計算，且比較時并無比較通用的統計學方法，因此各診斷方法的受益差異在統計學上和臨床上的意義有待進一步證實。

總之，本研究表明CT平均密度及10%密度可以鑒別少脂肪AML與腎嫌色細胞癌、乳頭狀腎細胞癌，雖然靈敏度和特異度仍有待提高，但可以使患者有明確的受益。