腎透明細胞癌與腎嗜酸性細胞腺瘤的MRI紋理分析與鑒別

吳國華，劉海靜，王麗坤

腎透明細胞癌(clear-cell renal cell carcinomas，ccRCC)為腎細胞癌(renal cell carcinoma，RCC)中常見類型，RCC 中有近75%～80%患者為ccRCC，患者主要接受根治性手術進行治療[1]。腎嗜酸性細胞腺瘤(renal oncocytoma，RO)則是一種少見腎臟囊實性腫瘤，其治療主要采用保腎手術，患者預后較好[2]。由于ccRCC 以及RO 均屬于血流豐富占位性病變，所以兩者影像表現(xiàn)存在相似之處，診斷鑒別存在一定難度，所以ccRCC 以及RO 術前診斷鑒別較為重要[3]。MRI 為兩者術前無創(chuàng)性診斷重要手段，但是目前研究表明磁共振成像(magnetic resonance imaging，MRI)在ccRCC 以及RO 診斷鑒別上準確率仍有待進一步提高[4]。三維紋理分析經(jīng)由在影像中獲取體素灰度或者像素信息來反映患者病灶組織情況定量分析技術，通過分析可以獲得豐富空間信息，經(jīng)由不同病變部位組織特性改善鑒別效能[5]。本研究應用MRI 紋理分析進行ccRCC 以及RO 鑒別，以明確其在ccRCC 以及RO 鑒別中應用價值。

1 材料與方法

1.1 一般資料

對我院2012 年5 月至2019 年11 月期間收治42 例ccRCC與15例RO患者資料予以回顧性分析，分別作為ccRCC組與RO組，納入標準：(1)病理穿刺或者手術前行MRI 掃描，內(nèi)容包含常規(guī)、增強掃描以及增強掃描紋理分析；(2)病理組織學檢測證實患者ccRCC 或者RO 病情；(3) MRI 檢查與病理檢查時間不超過14 d；(4)各項資料完整。排除標準：(1)進行MRI 掃描前即已接受治療者；(2)患者病變顯示為純囊性，影響最終分析結(jié)果。本研究經(jīng)過本單位醫(yī)學倫理委員會批準，免除受試者知情同意。ccRCC 組中男29 例，女13 例；年齡49～85 歲，平均(62.52±12.34)歲。RO 組中男10 例，女5 例；年齡51～83 歲，平均(61.63±11.22)歲。兩組患者一般資料之間比較未發(fā)現(xiàn)存在統(tǒng)計學意義(P＞0.05)。

1.2 方法

患者掃描應用Discovery 750 型號3.0 T MR 掃描儀(美國GE公司)，冠狀位T2加權(quán)成像(T2 weighted imaging，T2WI)相關參數(shù)設置：回波時間、旋轉(zhuǎn)時間、層間距、視野、層厚、矩陣分別為1800 ms、91 ms、1.95 mm、38 cm×38 cm、6.5 mm、179×179。軸位多期增強T1加權(quán)成像(T1 weighted imaging，T1WI)：應用脂肪抑制三期容積內(nèi)插體部序列進行檢查，回波時間、旋轉(zhuǎn)時間、層間距、視野、層厚、矩陣分別為3.95 ms、1.92 ms、0 mm、28.5 cm×38.0 cm、3 mm、168×320；回波平面成像軸位擴散加權(quán)成像(diffusion-weighted imaging，DWI)回波時間、旋轉(zhuǎn)時間、層間距、視野、層厚、矩陣、相位視野、激發(fā)次數(shù)分別為800 ms、7 ms、1 mm、393 cm×294 cm、3 mm、192×115、90%、2次，擴散敏感系數(shù)b值為0、400、600 s/mm2。將劑量為0.1 mmol/kg對比劑Gd-DTPA 以2 mL/s 速度采用靜脈團注方式由肘部注入，隨后注入15 mL 生理鹽水，在注入結(jié)束后30～40 s 進行皮髓質(zhì)期掃描，在70～80 s 時進行腎實質(zhì)期掃描，在3 min時進行延遲期掃描。

紋理分析具體方式：將MRI 掃描獲取多期增強T1WI 圖像上傳至MaZda 軟件中，經(jīng)過數(shù)據(jù)處理培訓醫(yī)師手動分層后依據(jù)病灶邊界進行感興趣區(qū)勾畫，標準為感興趣區(qū)邊界需要距離病灶邊界1～2 cm，勾畫好所有感興趣區(qū)后將所有層面感興趣區(qū)融合，以組成全病灶感興趣區(qū)。所有紋理特征均需要在提取前行灰階標準化以避免對比度以及圖像亮度影響，標準化圖像灰度范圍應該在(μ-3σ，μ＋3σ)范圍，其中μ與σ分別為平均灰度值、標準差。依次從每個層面感興趣區(qū)獲得直方圖、游程長矩陣(run length matrix，RLM)、梯度以及共生矩陣(co occurrence matrix，COM)四大類一共314 個紋理特征，直方圖：包括9 個紋理特征，為平均值、峰度、方差、偏度、百分位數(shù)值(1%、10%、50%、90%以及100%)；RLM：包括25 個紋理特征，為長短游程權(quán)重、灰階不均勻性、游程長度不均勻性、游程分數(shù)(方向0°、45°、90°、135°、Z)；梯度：包括5 個紋理特征，為非零梯度、梯度偏度、平均梯度、梯度方差、梯度峰度；COM：包括275 個紋理特征，為平方和、熵和、角二階矩、均和、對比度、均差、相關、逆差距、熵、變異數(shù)差(方向0°、45°、90°、135°、Z)、熵差。采用Fisher 系數(shù)、交互信息、分類錯誤概率聯(lián)合平均相關系數(shù)特征選擇算法進行ccRCC 與RO 鑒別，并篩選出鑒別能力最佳前30 個紋理特征，上述三種方法各提取10 個紋理特征，其中Fisher 系數(shù)為特征間散布和類方差比值，其值越大，顯示該特征鑒別能力越佳；交互信息表示二個及以上隨機變量之間相關性測度，其值越大顯示特征項與類別之間相關性越高；分類錯誤概率聯(lián)合平均相關系數(shù)則表示最小分類誤差與平均相關系數(shù)，其值越低，顯示該特征鑒別能力越佳。

1.3 觀察指標

ccRCC與RO鑒別三維紋理特征選擇頻率，MRI紋理分析鑒別ccRCC 與RO 診斷效能，ccRCC 與RO 患者COM 紋理參數(shù)比較，COM紋理參數(shù)在ccRCC與RO患者鑒別上價值分析。

1.4 統(tǒng)計學方法

本研究中數(shù)據(jù)通過SPSS 20.0 軟件進行分析處理，計量資料應用t檢驗進行差異對比，表示為(均數(shù)±標準差)，診斷效能應用受試者工作特征 (receiver operating characteristic，ROC)曲線分析，P＜0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結(jié)果

2.1 ccRCC與RO鑒別三維紋理特征選擇頻率

ccRCC與RO鑒別紋理特征選擇頻率見表1，可見所篩選紋理特征多來自COM。ccRCC與RO鑒別依據(jù)RLM以及COM層間三維紋理特征選擇頻率見表2，可見ccRCC與RO鑒別中層間紋理特征最多者為腎實質(zhì)增強T1WI序列。

表1 ccRCC與RO鑒別三維紋理特征選擇頻率

表2 ccRCC與RO鑒別依據(jù)RLM以及COM層間三維紋理特征選擇頻率

2.2 MRI紋理分析鑒別ccRCC與RO診斷效能

MRI 紋理分析鑒別ccRCC 與RO 非線性判別分析腎實質(zhì)期增強紋理特征診斷效能最佳，診斷敏感度、特異度以及準確度分別為92.86%、73.33%以及87.72% (表3)。

表3 MR增強T1WI紋理分析鑒別ccRCC與RO診斷效能

2.3 ccRCC與RO患者COM紋理參數(shù)比較

ccRCC組患者T1WI增強COM紋理參數(shù)如熵、逆差距以及相關顯著低于RO患者(P＜0.05)，而對比與能量差異無統(tǒng)計學意義(P＞0.05)，兩組患者T1WI 與T2WI 紋理參數(shù)比較均無統(tǒng)計學意義(P＞0.05；表4)。

表4 ccRCC與RO患者COM紋理參數(shù)比較(±s)

表4 ccRCC與RO患者COM紋理參數(shù)比較(±s)

紋理參數(shù)T1WI熵對比逆差距能量(×10-4)相關(×10-4)T2WI熵對比逆差距能量(×10-4)相關(×10-4)T1WI增強熵對比逆差距能量(×10-4)相關(×10-4)ccRCC組(42例)RO組(15例)t值P值6.52±1.56 29.53±10.96 0.38±0.12 59.33±25.64 63.92±22.33 6.22±1.09 26.81±9.53 0.36±0.15 62.81±27.82 70.65±22.71 0.686 0.852 0.400 0.441 0.998 0.496 0.398 0.661 0.661 0.323 7.64±1.09 69.33±16.79 16.51±7.92 14.64±6.22 4.59±1.08 7.79±1.23 73.82±20.54 20.88±10.15 15.76±7.96 4.76±1.27 0.442 1.771 1.701 0.555 0.500 0.660 0.082 0.095 0.581 0.619 6.31±1.53 52.49±19.63 0.19±0.08 27.57±9.32 21.54±6.72 7.64±1.82 60.71±26.94 0.26±0.11 30.81±8.39 29.56±13.42 2.748 1.411 2.626 1.185 2.992 0.008 0.164 0.011 0.241 0.004

2.4 COM紋理參數(shù)在ccRCC與RO患者鑒別上價值分析

ROC曲線應用COM紋理參數(shù)熵、逆差距、相關鑒別ccRCC與RO 患 者AUC 分 別 為0.883、0.752、0.806，熵 在 鑒 別ccRCC與RO 患者價值最佳，敏感度與特異度分別為88.5% 和83.6% (表5)。

表5 COM紋理參數(shù)在ccRCC與RO患者鑒別上價值分析

2.5 ccRCC與RO MRI常規(guī)影像學表現(xiàn)

ccRCC MRI 影像學表現(xiàn)：T1WI 上顯示為等低信號，T2WI 顯示為等高信號，病灶相對較大，存在明顯壞死以及囊變，出血時可見不均勻高信號，DWI 則主要為稍高信號(圖1A～C)，病理檢查可見癌細胞為多角形或者圓形，細胞核較小且胞漿為透明狀，明顯可以觀察到薄壁血管形成網(wǎng)狀間隔(圖1D)。

圖1 ccRCC MRI 常規(guī)影像學表現(xiàn)(65 歲，女性)。A～C 分別為T1WI、T2WI、DWI 序列，箭所示為病灶信號情況，D 為病理檢查結(jié)果(HE ×200) 圖2 RO MRI常規(guī)影像學表現(xiàn)(60歲，男性)。A～C分別為T1WI、T2WI、DWI序列，箭所示為病灶信號情況，D為病理檢查結(jié)果(HE×200)

RO MRI 影像學表現(xiàn)：T1WI 上顯示為等低信號，部分中央存在低信號裂狀瘢痕，T2WI顯示為稍高信號，病灶內(nèi)部存在混雜高信號，DWI則主要為等信號(圖2A～C)，病理檢查可以觀察到細胞顯示為巢狀排列，胞漿內(nèi)部存在嗜酸性顆粒，處于細胞中央胞核顯示為圓形，染色質(zhì)分布均勻(圖2D)。

3 討論

ccRCC 為來源于腎近曲小管腫瘤，病灶內(nèi)部血管分布豐富，為常見血運豐富腎臟腫瘤，較易使下腔靜脈以及腎靜脈受到累及，其發(fā)病率高，惡性程度大，一般需要進行切除手術進行治療[6-7]。RO 則是源自腎集合管以及遠曲小管進展較慢良性腫瘤，不會出現(xiàn)惡性增殖，因此不會使血管受到累及，病灶會超出腎臟界線，多為單側(cè)或者單發(fā)病灶，一般應用病灶剔除或者局部切除進行治療[8]。ccRCC與RO病理性質(zhì)、手術治療方案以及預后存在差異，因此在治療前進行準確鑒別意義重大。陳上超等[9]研究顯示ccRCC 與RO 鑒別應用MSCT 可以通過三期強化CT值、增強廓清率等信息進行診斷。另有研究中應用CT增強紋理分析進行ccRCC 與RO 鑒別，顯示CT 增強紋理分析中能量、熵以及標準差等相關參數(shù)在鑒別中有重要價值[10]。

紋理分析作為可以直接反映病灶組織像素灰度情況的技術，經(jīng)由計算機幫助數(shù)據(jù)分析處理可以獲得肉眼難以發(fā)現(xiàn)的信息，有效反映病灶一致性，其在分辨腫瘤性質(zhì)、病理分級以及治療效果評估上具有重要指導意義[11-12]。周智等[13]采用MRI 增強三維紋理分析可以有效鑒別ccRCC、乳頭狀腎細胞癌以及嫌色腎細胞癌等腎細胞癌亞型，診斷效能優(yōu)異。目前尚未有ccRCC 與RO 應用MRI 紋理分析進行兩者鑒別研究。本研究中ccRCC 與RO 診斷鑒別應用MRI 紋理分析，MRI 紋理分析從全病灶感興趣區(qū)中提取314個紋理特征，其中COM篩選紋理特征最多，而腎實質(zhì)增強T1WI 序列選擇COM 層間三維紋理特征最多，與Fetit 等[14]研究結(jié)果相似，該研究認為層間紋理特征篩選數(shù)量有限主要受層間隔影響，但是各個層面篩選空間信息可以充分改善紋理分析鑒別能力。本研究中MRI 紋理分析鑒別ccRCC與RO非線性判別分析腎實質(zhì)期增強紋理特征診斷效能最佳，診斷敏感度、特異度以及準確度分別為92.86%、73.33%及87.72%，顯示MRI 紋理分析中提取信息可以有效鑒別ccRCC 與RO，提高鑒別價值。國外研究者在ccRCC 以及非ccRCC 患者鑒別區(qū)分中應用了MRI 紋理參數(shù)，各參數(shù)如熵、偏度等對于ccRCC 以及非ccRCC 鑒別診斷AUC 值均高于0.8，顯示MRI紋理參數(shù)在ccRCC以及非ccRCC上優(yōu)異鑒別價值[15]。由于COM 篩選紋理特征最多，所以本研究比較了ccRCC 與RO 患者COM 紋理參數(shù)差異，ccRCC 組患者T1WI 增強COM 紋理參數(shù)如熵、逆差距以及相關顯著低于RO 患者。熵顯示像素強度情況非均勻性、復雜程度以及不規(guī)則性，顯示了病灶異質(zhì)性；逆差距則顯示紋理規(guī)則情況，紋理越亂其值越小，表明圖像不均勻；相關則反映了局部灰度相關情況，圖像矩陣像素均勻度越高，其值越大[16-18]。ccRCC 組患者熵、逆差距以及相關等參數(shù)與病灶組織病理變化有關，ccRCC 患者病灶內(nèi)部相對于RO 患者紋理分布復雜、隨機且無規(guī)律，其異質(zhì)性更強[19]。王繹忱等[20]研究中不同病理類型腎細胞癌應用全病灶MRI紋理分析，應用均勻度、能量以及熵等紋理分析指標有效反映腫瘤病灶像素分布隨機性、不均勻性，ccRCC 異質(zhì)性越高，能量、均勻度越差，同時熵值越大，這與ccRCC 病灶惡性程度越高，患者預后不佳特性一致。Hoang 等[21]研究認為MRI 直方圖像可用于鑒別腎臟良惡性病變，紋理特征可以為RCC 辨別提供有效參考依據(jù)，其用于診斷ccRCC與RO敏感度、特異度以及準確度分別為67.3%，88.9%以及79.3%，是鑒別腎小腫塊病變有效方式。國外研究者在RCC、低脂血管平滑肌脂肪瘤以及RO 鑒別中應用了MRI紋理分析，MRI紋理分析各參數(shù)對于三種腫瘤分類鑒別能力均較高，AUC值均超過0.8，因此該研究認為MRI紋理分析是鑒別三種腫瘤有效無創(chuàng)性手段[22]。ROC曲線應用COM紋理參數(shù)熵、逆差距、相關鑒別ccRCC 與RO 患者AUC 分別為0.883、0.752、0.806，熵在鑒別ccRCC 與RO 患者價值最佳，敏感度與特異度分別為88.5%和83.6%，顯示COM紋理參數(shù)熵、逆差距、相關用于鑒別ccRCC與RO價值優(yōu)異。

綜上，ccRCC與RO采用MRI紋理分析可以為兩者辨別提供有效影像信息依據(jù)，鑒別價值優(yōu)異。但是作為回顧性研究，納入研究病例數(shù)尤其是RO 病例數(shù)較少，可能會對研究結(jié)果有一定影響，同時本研究僅進行了多期增強T1WI 序列紋理分析，其后應進行多序列紋理分析以探究最優(yōu)鑒別紋理特征。

作者利益沖突聲明：全體作者均聲明無利益沖突。