MRI紋理分析在乳腺癌腋窩淋巴結轉移預測中的應用

吳佳芮

摘要：目的 ?探究MRI紋理分析在乳腺癌腋窩淋巴結轉移預測中的診斷價值。方法 ?選擇2017年9月～2019年11月我院收治的經手術病理證實為乳腺癌患者173例，采用MRI診斷儀對患者進行檢查，分析紋理特征預測乳腺癌淋巴結轉移的診斷價值。結果 ?經MRI檢查所獲得的DWI、STIR T2WI及DCE-MRI圖像紋理特征一致性較好，組內相關系數值為0.829。STIR T2WI短行程優勢、STIR T2WI逆差距、STIR T2WI_hara熵、STIR T2WI最大3D直徑、STIR T2WI長行程不均勻性、STIR T2WI熵、DWI熵、DCE密實度2參數在乳腺癌淋巴結轉移預測中AUC值>0.70，以STIR T2WI_hara熵AUC值最高為0.738;對所選的參數行多因素分析獲得了最佳診斷模型，在鑒別診斷淋巴結轉移及非淋巴結轉移中閾值為0.404，AUC（95%可信區間）為0.903（0.819～0.918），靈敏度為91.23%，特異度為78.84%，經Hosmer-Lemeshow檢驗，當模型P=0.472時，擬合效果最好。結論 ?DWI、STIR T2WI及DCE-MRI圖像紋理特征有助于乳腺癌腋窩淋巴結轉移診斷，可為術前預測淋巴結轉移提供參考依據。

關鍵詞：乳腺癌腋窩淋巴結轉移;磁共振成像;紋理分析;應用價值

中圖分類號：R445.2;R737.9 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻標識碼：A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI：10.3969/j.issn.1006-1959.2020.23.046

文章編號：1006-1959（2020）23-0157-03

Abstract：Objective ?To explore the diagnostic value of MRI texture analysis in predicting breast cancer axillary lymph node metastasis.Methods ?173 patients with breast cancer confirmed by surgery and pathology were selected from September 2017 to November 2019 in our hospital. The patients were examined with an MRI diagnostic apparatus， and the texture characteristics were analyzed to predict the diagnostic value of breast cancer lymph node metastasis.Results ?The DWI、STIR T2WI and DCE-MRI image texture features obtained by MRI examination were consistent， The correlation value within the group was 0.829. STIR T2WI short travel advantage and STIR T2 WI inverse gap， STIR T2WI_hara entropy， STIR T2WI maximum 3 D diameter， STIR T2WI long stroke inhomogeneity， STIR T2WI entropy， DWI entropy， DCE density 2 parameters in breast cancer lymph node metastasis prediction values >0.70， The maximum value AUC STIR T2WI_hara entropy was 0.738; The best diagnostic model was obtained by multivariate analysis of the selected parameters. In the differential diagnosis of lymph node metastasis and non-lymph node metastasis， the threshold was 0.404， the AUC （95% confidence interval） was 0.903 （0.819-0.918）， and the sensitivity was 91.23% ，the specificity was 78.84%. According to Hosmer-Lemeshow test， when the model P=0.472， the fitting effect was the best.Conclusion ?DWI， STIR T2WI and DCE-MRI image texture features are helpful for the diagnosis of axillary lymph node metastasis in breast cancer， and can provide a reference for predicting lymph node metastasis before surgery.

Key words：Breast cancer axillary lymph node metastasis;Magnetic resonance imaging;Texture analysis;Application value

腋窩淋巴結是乳腺癌中最重要的淋巴結轉移途徑，依據淋巴結是否轉移選擇恰當的治療方案，對臨床分期及預后評估意義重大。既往乳腺X線檢查是篩查及診斷乳腺癌的重要方法，但對于腋窩淋巴結轉移的診斷存在一定限制[1，2]。淋巴結活檢成為評估乳腺癌腋窩淋巴結轉移的“金標準”，但此種檢查為有創操作，檢查結果易受操作者經驗影響，出現跳躍轉移及微轉移現象。MRI是乳腺癌早期診斷的重要方法，但傳統MRI檢查對腋窩淋巴結轉移判斷價值有限[3，4]。MRI圖像紋理分析在臨床上的應用，可獲得疾病紋理特征，在揭示腫瘤異質性中具有重要意義[5]。本研究探究MRI紋理分析在乳腺癌腋窩淋巴結轉移中的預測價值，現報道如下。

1資料與方法

1.1一般資料 ?選擇2017年9月～2019年11月佳木斯市中心醫院核磁科收治的經手術病理證實為乳腺癌患者173例，年齡27～70歲，平均年齡（48.02±3.15）歲;乳腺癌病灶直徑5～48 mm，平均直徑（26.48±2.17）mm。本研究獲倫理委員會批準，患者知情同意并簽署同意書。納入標準：①腋下直徑≥5 mm淋巴結作為入組淋巴結;②首次經手術病理證實為乳腺癌;③圖像質量可滿足后處理要求。排除標準：①乳腺內病灶性質為良性，或癌前病變，或原位癌;②活檢組織損傷、或病理結果無任何意義;③臨床資料缺乏;④無法從影像學檢查中明確具體淋巴結轉移。

1.2方法 ?采用美國GE公司生產的Signa HDxt 3.0T MRI診斷儀對患者進行檢查，采用8通道乳腺專用相控陣線圈進行檢查，檢查時保持俯臥位，雙乳自然懸垂，掃描范圍自腋窩至乳腺下緣，掃描序列包括三維容積超快速多期動態增強（LAVA）、擴散加權成像（DWI）、軸位短時間反轉恢復（STIR）T2WI。掃面參數設置如下：LAVA動態增強掃描采用脂肪抑制技術，參數設置如下：TR：5.2 ms，TE：2.1 ms，層間隔：0，層厚：2 mm，矩陣：348×348，先行橫斷面平掃作為蒙片，隨后經肘靜脈注射釓噴酸葡胺對比劑后行動態增強掃描，將對比劑注射速率控制于2.5 ml/s，注射劑量為0.1 mmol/kg，于第2個時相掃描時以相同速率注入20 ml生理鹽水，控制單個掃描時間為60 s，共480 s。DWI：采用首次激發自旋回波平面回波成像（SEEPI），TE：60 ms，TR：10000 ms，層厚：4 mm，b：800 s/mm2，FOV：320 mm×320 mm，矩陣：130×96;STIR T2WI掃描上述設置：TE：42 ms，TR：13000 ms，TI：240 ms，層間距：0.4 mm，層厚：4 mm，FOV：320 mm×320 mm，矩陣為320×192。所有軸位DWI、STIR T2WI及DCE-MRI圖像均從PACS工作站以DICOM格式導出，隨后轉入相關軟件中，由兩名經驗豐富的放射科醫師分析圖像，分別對上述軸位圖像勾畫ROI區域，提取ROI內的病變區域信息。

1.3觀察指標 ?分析紋理特征預測乳腺癌淋巴結轉移的單因素Logistic回歸分析及診斷效能，包括STIR T2WI短行程優勢（short run emphasis）、DWI_haralick自相關（correlation）、STIR T2WI逆差距（IDM）、DWI灰度共生矩陣熵（glcm entropy）、DWI熵（entropy）、STIR T2WI_hara熵（entropy）、DWI灰度共生矩陣頻率（glcm total frequency）、STIR T2WI長行程不均勻性（run length nonuniformity）、DCE灰度共生矩陣熵（glcm entropy）、DCE密實度2（compactness2）、STIR T2WI最大3D直徑（maximum 3D diameter）、STIR T2WI范圍（range）、STIR T2WI熵（entropy）、STIR T2WI自相關（correlation）。

1.4 統計學分析 ?采用SPSS 22.0軟件進行數據處理，計量資料以（x±s）表示，采用t檢驗，計數資料用百分比表示，采用？字2 檢驗，對特征參數采用單因素Logistic回歸分析，ROC曲線評估參數的預測能力，采用Hosmer-Lemeshow檢驗模型擬合度，P<0.05為差異具有統計學意義。

2結果

2.1紋理特征預測乳腺癌淋巴結轉移的單因素分析 ?經MRI檢查所獲得的DWI、STIR T2WI及DCE-MRI圖像紋理特征一致性較好，組內相關系數值為0.829。STIR T2WI短行程優勢、STIR T2WI逆差距、STIR T2WI_hara熵、STIR T2WI最大3D直徑、STIR T2WI長行程不均勻性、STIR T2WI熵、DWI熵、DCE密實度2參數在乳腺癌淋巴結轉移預測中AUC值>0.70，見表1。

2.2多因素分析建立紋理參數在乳腺癌淋巴結轉移的預測模型 ?對篩選的參數進行分析后獲得最佳鑒別診斷的模型，在鑒別診斷淋巴結轉移及非淋巴結轉移中閾值為0.404，AUC（95%CI）為0.903（0.819～0.918），靈敏度為91.23%，特異度為78.84%。當模型P值為0.472時，模型擬合效果最好，見圖1～圖4。

3討論

研究表明[6，7]，乳腺癌術后患者若無淋巴結轉移，5年內生存率可達70%～80%。腋窩淋巴結是乳腺癌淋巴結轉移最常受累的部位。因此，盡早診斷腋窩淋巴結轉移對緩解患者病情、改善預后、降低死亡率具有重要作用。對于乳腺癌腋窩淋巴結轉移主要采用影像學診斷的方式，但部分患者表現出腋窩淋巴結跳躍式轉移，在影像學診斷中易出現分期錯誤，影響輔助治療效果，并增加腋窩淋巴結復發風險。紋理分析是經定量提取影像圖片中無法識別的紋理體征，具有揭示腫瘤生理及病理學意義[8-10]。

紋理分析是通過定量提取影像圖片中肉眼無法識別的紋理特征，進一步反映ROI內像素灰度值分布模式及變化規律的新技術，在揭示腫瘤病灶內部潛在的病理及生理學異質性中具有重要意義。本研究結果顯示，經MRI檢查所獲得的DWI、STIR T2WI及DCE-MRI圖像紋理特征一致性較好，組內相關系數值為0.829。經單因素Logistic回歸分析，獲得STIR T2WI6個，DWI1個及DCE紋理特征1個，其中STIR T2WI_hara熵的AUC值最高為0.738，多因素Logistic回歸分析，當模型P值為0.472時，提示模型擬合效果好。ROI內部像素的復雜程度經hara熵呈現，不同像素值的分布存在明顯差異。若病灶存在異質性時，hara熵值將明顯上升，診斷效能提高;若病灶存在同質性，hara熵值最小。本研究中DWI紋理特征包括腫瘤水分子擴散及微循環灌注信息，微循環灌注量多少，充分反映了病灶微血管生成及血流灌注情況的非均質特性的DCE-MRI圖像[11，12]。由于本研究所納入的病例數較少，腫瘤情況無法全面反映，加之采用手動勾畫ROI區域，易受到個人經驗的影響而存在差異。

綜上所述，依據DWI、STIR T2WI及DCE-MRI圖像紋理特征診斷乳腺癌腋窩淋巴結轉移具有重要意義，可為臨床醫師及患者提供新的術前預測手段。

參考文獻：

[1]江琴，曹博，楊興霞，等.乳腺癌腋窩淋巴結轉移的危險因素分析[J].浙江醫學，2018，40（3）：266-268.

[2]蔣新華，李姣，蔡宏民，等.乳腺癌MRI影像組學特征與分子標記物的相關性研究[J].放射學實踐，2019，34（2）：152-156.

[3]劉斌，范明，厲力華.動態增強影像特征與乳腺癌預后的關聯性研究[J].傳感技術學報，2019，32（4）：580-585.

[4]鐘鳴，劉英霞，翁劍華，等.乳腺癌腋窩淋巴結轉移的危險因素[J].熱帶醫學雜志，2018，18（1）：43-46.

[5]唐軍.局部晚期乳腺癌患者雙時相18F-FDGPET/CT顯像的紋理特征及基于標準攝取值的相關參數[J].中華核醫學與分子影像雜志，2018，38（6）：454-455.

[6]曹崑，劉慧，趙博，等.早期增強MRI紋理特征分析對乳腺癌新輔助化療后病理完全緩解的判斷能力[J].中華放射學雜志，2018，52（7）：523-527.

[7]孫賽花，周純武，趙莉蕓，等.動態增強磁共振成像紋理分析預測乳腺癌新輔助化療療效[J].中華腫瘤雜志，2017，39（5）：344-349.

[8]關寧，韓露，于韜.乳腺癌動態增強MRI表現與腋窩淋巴結轉移的關系[J].中國醫學影像技術，2019，35（4）：503-506.

[9]鄧義，楊壁然，劉志強，等.磁共振增強圖像三維紋理分析對乳腺良惡性病變的鑒別診斷價值[J].放射學實踐，2019，34（4）：436-439.

[10]王守紅，宋旭東，趙艷生，等.MR-DWI對乳腺癌腋窩淋巴結轉移的診斷價值[J].河北醫藥，2018，40（14）：2127-2130.

[11]李華玲，彭紅芬，張東友，等.MRI對乳腺癌腋窩淋巴結轉移的診斷價值[J].中國醫療設備，2018，33（4）：85-88.

[12]邢滔，陳基明，顏秀芳，等.MRI紋理分析預測乳腺癌腋窩淋巴結轉移的價值[J].臨床放射學雜志，2019，38（12）：2290-2294.

收稿日期：2020-07-28;修回日期：2020-08-25

編輯/宋偉