紋理分析聯(lián)合TIC曲線對乳腺浸潤性導管癌與纖維腺瘤鑒別診斷的價值

王亮，梅海清，彭紅芬，張東友，韓瑞

乳腺癌是危害我國女性健康的主要惡性腫瘤之一[1]，其發(fā)病率呈逐年上升且年輕化的趨勢[2]。如能早期發(fā)現(xiàn)乳腺腫瘤尤其是惡性腫瘤，將會顯著提高女性患者的治愈效果，同時可以有效減少患者身體的創(chuàng)傷[3-4]；另一方面乳腺疾病的發(fā)現(xiàn)和治療與正確的診斷是分不開的，如乳腺腫瘤中纖維腺瘤為良性腫瘤，占腫瘤比例為41.31%[5]，乳腺浸潤性導管癌為惡性腫瘤，占比17.45%[5]；兩種腫瘤類型不同，采用的臨床方法完全不同，前者主要采用保守治療，后者采用手術治療，因此對兩種疾病的準確鑒別對臨床實施的方法起到至關重要的作用。目前臨床檢查主要采用動態(tài)對比增強MRI(dynamic contrast-enhanced MRI，DCE-MRI)技術顯示病灶血供情況，結合時間-信號強度曲線(time-intensity curve，TIC)對病灶進行定性評價；根據(jù)研究顯示MRI各項定性及定量指標在良惡性病變中仍有重疊[6]。目前比較少的研究能夠有效地結合定性與定量指標[7]。本研究通過紋理分析方法從MRI圖像中提取紋理特征信息，通過圖像中像素或體素灰度間的分布和關系，從而對病變異質性進行客觀的定量評價；同時嘗試將紋理分析方法與TIC方法相結合對乳腺纖維腺瘤與浸潤性導管癌的鑒別診斷進行研究。

1 材料與方法

1.1 患者資料

本研究為回顧性研究，收集2016年6月至2020年10月我院74例乳腺疾病患者(病灶共計75個)的病例資料，年齡28～60(45±3.2)歲。該75例病例全部經(jīng)過病理檢查并確認疾病類型，其中包括乳腺纖維腺瘤27例，乳腺浸潤性導管癌48例。本研究經(jīng)過武漢市第一醫(yī)院醫(yī)學倫理委員會批準，免除受試者知情同意，批準文號：武衛(wèi)一院倫審[2018]23號。

研究對象納入標準：①手術或穿刺組織經(jīng)病理學檢查確診為乳腺纖維腺瘤或乳腺浸潤性導管癌；②術前在我院做了乳腺MRI檢查；③簽署知情同意書。排除標準：①妊娠期或哺乳期女性；②有心臟、肝、腎等嚴重性疾病；③放化療或術后復查。

1.2 檢查方法

所有患者乳腺行MRI平掃、擴散加權成像(diffusion-weighted imaging，DWI)、增強掃描及MRI波譜成像。具體方法：使用GE公司Signa HDXT 3.0 T超導磁共振成像儀，雙側乳腺專用8通道相控陣表面線圈。掃描序列組合為：

橫斷面T2WI脂肪抑制掃描參數(shù)：TR 3880 ms，F(xiàn)A 90°，TE 7.8 ms，ETL 17，矩陣320×256，F(xiàn)OV 32 cm，層厚/間隔4/1 mm，NEX 2。

橫斷面T1WI序列掃描參數(shù)：TR 400 ms，F(xiàn)A 90°，TE 7.8 ms，ETL 3，矩陣320×256，F(xiàn)OV 32 cm，層厚/間隔4/1 mm，NEX 1。

DWI采用擴散加權平面回波成像序列和快速反轉恢復序列，TR 4500 ms，TE 76.5 ms，兩次激勵成像，F(xiàn)OV 32×32 cm，矩陣320×320，重建層厚5 mm，間隔1 mm，擴散敏感因子(b值)選取0、1500 s/mm2。

動態(tài)增強掃描用3D-VIBRANT序列(TR 4.2 ms，TE 1.8 ms，局部加勻長，層厚1.4 mm，連續(xù)無間隔掃描，矩陣320×88，帶寬166.7 kHz)，在注射對比劑前掃一期蒙片，打藥后立即掃描，總時間為7 min 25 s，共掃描7個時相。

1.3 紋理分析

所有患者MRI圖像以DICOM格式從PACS工作站導出并存儲。在不知病理學診斷結果的前提下，所有數(shù)據(jù)均由2名有經(jīng)驗的乳腺放射學診斷醫(yī)師采用雙盲法進行評估，結果不一致時經(jīng)協(xié)商后達成一致。在以上組合序列中結合平掃序列的基礎上確定病灶范圍在增強各期中選擇病灶層面最大的圖像，將該圖像導入MaZda軟件(MaZda ver.4.6；The Technical University of Lodz，Institute of Electronics)中進行紋理分析。使用游程矩陣、共生矩陣、絕對梯度、直方圖和自回歸模型方法共獲得306個紋理參數(shù)特征。針對病灶紋理參數(shù)使用互信系數(shù)(mutual information coefficient，MI)、最小分類錯誤率+平均相關系數(shù)(classification error probability and average correlation coefficients，POE+ACC)、Fisher相關系數(shù)(Fisher coefficient，F(xiàn)isher)三種統(tǒng)計篩查方法，每種方法篩選出10個最佳紋理參數(shù)。通過篩選出來的最佳參數(shù)導入MaZda自帶的軟件B11進行主成分分析(principal component analysis，PCA)、非線性鑒別分析(nonlinear discriminant analysis，NDA)、線性鑒別分析(linear discriminant analysis，LDA)進行降維，最終軟件給出各組方法的最小誤判率R(誤判病灶個數(shù)/總病灶個數(shù))，將R的大小分為5個等級：小于等于10%為優(yōu)秀，大于10%小于等于20%為良好，大于20%小于等于30%為中等，大于30%小于等于40%為一般，大于40%為較差。

1.4 圖像分析

將掃描圖像導入GE工作站，手動勾畫出病灶ROI，選擇強化程度明顯的區(qū)域，要求避開囊變，壞死及出血等病變。系統(tǒng)自動繪制出TIC，參照Kuh1分型其可分為3型：I型為緩升型提示良性病變；Ⅱ型為平臺型提示良、惡性都可能；Ⅲ型為流出型，提示惡性病變。

1.5 統(tǒng)計方法

應用SPSS 19.0統(tǒng)計分析軟件包。計量資料以均數(shù)±標準差的形式表示，行t檢驗；TIC結果、紋理分析結果、聯(lián)合診斷結果的計數(shù)資料以百分率表示，行卡方檢驗。P＜0.05表示差異具有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 ROI勾畫及TIC生成

采用MaZda軟件勾畫病灶ROI及GE工作站生成TIC，如圖1所示。

圖1 A、B：女，39歲，病理診斷為乳腺浸潤性導管癌。A示左側乳腺勾畫ROI；B示病灶區(qū)域的TIC為Ⅲ型流出型。C、D：女，36歲，病理診斷為乳腺纖維腺瘤。C示右側乳腺勾畫ROI；D示病灶區(qū)域的TIC為Ⅱ型平臺型

2.2 生成最佳紋理分析參數(shù)

乳腺MRI紋理特征的統(tǒng)計學提取方法和紋理特征的降維方法之間的不同組合獲得的紋理參數(shù)診斷效能存在差異，各組合中最低誤判率的結果見表1所示。Fisher+NDA與POE+ACC+NDA的誤判率為4%(3/75)，主要誤判的病灶為將乳腺纖維腺瘤誤判為乳腺浸潤性導管癌。其次就是POE+ACC+LDA組合的誤判率為8%(6/75)，主要誤判的病灶為將4個乳腺纖維腺瘤誤判為乳腺導管浸潤性癌，2個乳腺浸潤性癌誤判為乳腺纖維腺瘤。總之，診斷效能最好的為Fisher+NDA或POE+ACC+NDA組合。其最終篩選出用于建模的診斷乳腺病變的10個最佳紋理參數(shù)分別為：Fisher+NDA為GeoW1、熵S(5,-5)、相關性S(5,5)、熵 S(4,-4)、熵 S(5,0)、熵 S(5,5)、Teta2、熵 S(4,0)、Teta3、熵 S (3,-3)。POE+ACC+NDA為 GeoYo、Vertl_Fraction、GeoW5b、GeoW4、相關性S(5,5)、Teta1、Vertl_ShrtREmp、GeoNx、GeoAox、GeoX。

表1 不同紋理分析方法組合對乳腺纖維腺瘤與浸潤性導管癌的誤判率(%)

2.3 動態(tài)增強的TIC分型

乳腺纖維腺瘤及乳腺浸潤性導管癌的動態(tài)增強的TIC分型結果見表2所示。

表2 乳腺纖維腺瘤與浸潤性導管癌TIC類型分類

2.4 TIC與紋理分析比較

乳腺動態(tài)增強TIC、MRI圖像紋理分析及兩者聯(lián)合診斷乳腺纖維腺瘤與乳腺浸潤性導管癌的比較，如表3所示。聯(lián)合診斷病變的敏感度及準確度均較單一方法時提高，分別為97.9%、68.0%；特異度(14.8%)比TIC方法(29.6%)有所降低，比紋理分析方法(11.1%)有所提高。

表3 乳腺纖維腺瘤與浸潤性導管癌紋理分析聯(lián)合TIC診斷效能

3 討論

3.1 影像組學及DCE-MRI

影像組學[8]是借助計算機軟件高通量地從醫(yī)學影像數(shù)據(jù)中挖掘大量的定量影像學特征并使用統(tǒng)計學和計算機語言篩選最有價值的影像組學特征來解析臨床信息用于疾病的診療；其中紋理特征提取是影像組學的一種方法[9-11]。它是描述圖像像素間灰度相關性的數(shù)學方法，優(yōu)勢在于不需額外增加掃描，與診斷醫(yī)生的經(jīng)驗和判斷無關[9]，只提供圖像本身的特征參數(shù)用于量化評估，該方法是提高乳腺癌MRI特異度的一種方法[12-13]。而DCE-MRI檢查則是從血流動力學的方面對乳腺疾病進行分析的方法。

3.2 乳腺浸潤性導管癌與纖維腺瘤的TIC類型

乳腺浸潤性導管癌屬于惡性腫瘤，其發(fā)病過程快，病程短，腫瘤病灶處的毛細血管密度高[14-16]，血管壁的通透性較乳腺纖維腺瘤高，所以對比劑通過腫瘤區(qū)域后會表現(xiàn)出明顯強化，而后對比劑消失得也很快[17-19]，即“快進快出”的Ⅲ型TIC的表現(xiàn)形式最為多見(30/48)，也有少部分Ⅱ型(15/48)的存在；而纖維腺瘤作為良性腫瘤其發(fā)病過程比較緩慢[20]，血管發(fā)育程度高，比浸潤性癌要低，對比劑通過腫瘤區(qū)域后表現(xiàn)出緩慢上升的形式[21]，即“快進”的I型TIC的表現(xiàn)形式最為多見(14/27)，也有一部分表現(xiàn)為Ⅱ型的形式。臨床檢查中往往是兩種疾病共存多種TIC的形式，所以該TIC不能單獨作為鑒別診斷的依據(jù)。因此，本研究嘗試將以上兩種方法進行結合，以提高其對乳腺浸潤性導管癌與纖維腺瘤的鑒別診斷敏感度和準確度。

3.3 紋理分析與TIC結合的優(yōu)勢

研究得出紋理分析中最小誤判率R小于10%的有Fisher+NDA、POE+ACC+NDA、POE+ACC+LDA，這些屬于優(yōu)秀，其他的最小誤判率R大于10%小于等于20%的有：Fisher+PCA、Fisher+LDA、POE+ACC+PCA、MI+NDA、MI+LDA、MI+PCA，這些屬于良好級別。總體來看Fisher+NDA、POE+ACC+NDA最小誤判率都為4%表現(xiàn)最好，只是各自10個最佳特征值稍有不同，筆者分析認為兩者統(tǒng)計方法不同，降維方法相同，只是紋理參數(shù)的特征提取點不同，最終最小誤判率R相同。該兩種方法都可以用于乳腺浸潤性癌和纖維腺瘤的鑒別診斷，兩者選其一即可；其他組合從表1中可知誤判率較高，應舍棄。通過Fisher+NDA方法(或POE+ACC+NDA方法)鑒別浸潤性癌和纖維腺瘤的敏感度、準確度分別為93.8%、64.0%；TIC鑒別浸潤性癌和纖維腺瘤的敏感度、準確度分別為87.5%、66.7%。兩種方法聯(lián)合后敏感度提高到97.9%、準確度提高到68.0%，能夠有效地提高鑒別的敏感度和準確度，實現(xiàn)病灶定量與定性的分析。

3.4 本研究的局限性

本研究不足之處有以下兩點：(1)研究中涉及的患者圖像均為軸位圖像進行ROI的勾畫，而病灶是三維立體的，不能展現(xiàn)病灶整體特征；(2)病灶區(qū)域的勾畫范圍和大小因操作者不同而有區(qū)別。

綜上所述，常規(guī)MRI平掃與增強的基礎上，采用TIC與MRI紋理參數(shù)分析可以提高乳腺纖維腺瘤和乳腺浸潤性導管癌鑒別診斷的敏感度和準確度，在乳腺良惡性的鑒別診斷上具有一定的臨床價值，值得推廣。

作者利益沖突聲明：全體作者均聲明無利益沖突。