超聲影像特征Logistic回歸模型對(duì)腮腺良惡性病變的預(yù)測(cè)價(jià)值*

陳開良， 黃利， 劉玉， 袁振亞， 吳文婷

(1.海南醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院 超聲科， 海南 海口 570102； 2.海南醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院 乳腺胸部腫瘤外科， 海南 海口 570102； 3.海南醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院 病理科， 海南 海口 570102)

腮腺局灶性病變組織病理類型較多，大體分為良性與惡性。正確區(qū)分腮腺良惡性病變，對(duì)處理十分重要[1-2]。外科手術(shù)切除是腮腺病變的主要治療手段， 術(shù)前對(duì)腮腺良惡性腫瘤的鑒別對(duì)臨床治療方案的選擇至關(guān)重要。腮腺腫瘤位置表淺，影像學(xué)診斷對(duì)腮腺腫瘤的定位和定性有較高價(jià)值，其中彩色多普勒超聲是診斷腮腺腫瘤的重要手段之一，但對(duì)良惡性鑒別診斷的效能還不夠理想[3-4]。文獻(xiàn)報(bào)道通過超聲彈性成像和超聲造影鑒別腮腺良、惡性腫瘤有很高的準(zhǔn)確率，敏感性和特異性分別為80.0%與 91.8%，84.6%與96.0%[5-6]。然而，超聲造影與彈性成像成本較高或耗時(shí)，而且還有相當(dāng)一部分醫(yī)院還未常規(guī)開展，因此，常規(guī)彩色多普勒超聲影像仍然是基本的檢查方法。本研究擬對(duì)腮腺局灶性病變的超聲表現(xiàn)特征進(jìn)行篩選，建立二分類Logistic回歸模型，探索一種科學(xué)的方法用于腮腺病變?cè)u(píng)估，進(jìn)一步提高彩色多普勒超聲影像對(duì)腮腺良惡性病變的診斷水平。

1 資料與方法

1.1 資料

1.1.1對(duì)象 選取2015年1月—2020年11月行超聲檢查發(fā)現(xiàn)腮腺結(jié)節(jié)的患者231例(共231個(gè)病灶)，男150例、女81例，年齡8～85歲、平均(48.83±15.54)歲，瘤體長(zhǎng)徑0.8～6.4cm、平均(2.67±1.06)cm，瘤體垂直徑0.5～3.9 cm、平均(1.66±0.65)cm。

1.1.2儀器 采用儀器為美國(guó)GE公司的 LOGIQ E9、德國(guó)SIEMENS公司的 Acuson S2000、中國(guó)邁瑞公司DC-8彩色多普勒超聲診斷儀，線陣探頭頻率3～12 MHz、5～12 MHz或6～15 MHz。

1.2 檢查方法

檢查時(shí)，患者取仰臥位、頭部偏向健側(cè)，將探頭直接接觸皮膚對(duì)腺體進(jìn)行掃查，確定病灶位置后，通過縱、橫、斜多切面觀察并記錄病灶的邊界、形態(tài)、內(nèi)部回聲及其分布、液化、鈣化、后方回聲、血流分級(jí)及血流模式。由2名工作10年以上的超聲醫(yī)師通過盲法回顧性分析入選患者的超聲影像資料，當(dāng)意見不一致時(shí)，經(jīng)2人討論達(dá)成共識(shí)。超聲影像特征診斷認(rèn)定標(biāo)準(zhǔn)：病灶的邊界分為清晰、不清晰，形態(tài)分規(guī)則(類圓形或橢圓形)、不規(guī)則(成角、分葉或毛刺)；病灶內(nèi)部回聲參考Kim[7]等主張的回聲進(jìn)行分級(jí)，Ⅰ為極低回聲(低于鄰近頸前肌肉回聲)、Ⅱ?yàn)榈突芈?高于頸前肌肉但低于腮腺病灶周圍正常腺體回聲)、Ⅲ為等回聲、Ⅳ為高回聲，回聲分布分為均勻、不均勻，將病灶內(nèi)的強(qiáng)回聲定義為鈣化、病灶內(nèi)的無回聲定義為液化，后方回聲分增強(qiáng)及非增強(qiáng)(無改變或衰減)；病灶內(nèi)血流信號(hào)參考文獻(xiàn)[8]進(jìn)行分級(jí)(0級(jí)為未見血流信號(hào)，Ⅰ級(jí)為少量、星點(diǎn)狀血流或1支血管，Ⅱ級(jí)為較豐富血流、短棒狀或條狀血流2～3支，Ⅲ級(jí)為豐富血流、可見4支或以上血管向病灶內(nèi)延伸、或交織成網(wǎng))，0～Ⅰ級(jí)定為血流信號(hào)不豐富、Ⅱ～Ⅲ級(jí)定義為血流信號(hào)豐富；血流模式參考文獻(xiàn)[9]分為邊緣型、中央型、混合型及缺失型。

1.3 觀察指標(biāo)

231個(gè)病灶按照經(jīng)病理結(jié)果分為良性組和惡性組，比較2組病灶的腮腺腫塊超聲特征(邊界、形態(tài)、內(nèi)部回聲、回聲分布、液化、鈣化、后方回聲、血流分級(jí)及血流模式)；用有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的指標(biāo)建立Logistic回歸模型，繪制受試者工作特征(ROC)曲線，以ROC曲線下面積(AUC) 評(píng)估模型相關(guān)指標(biāo)評(píng)價(jià)對(duì)腮腺病變良惡性預(yù)測(cè)價(jià)值。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

2 結(jié)果

2.1 腮腺良惡性病變術(shù)后病理分型

231個(gè)腮腺局灶性病變術(shù)后組織病理結(jié)果顯示，良性175個(gè)，惡性56個(gè)。見表2。

表2 231個(gè)腮腺局灶性病變良惡性病理分型

2.2 腮腺病灶的超聲特征

本組56例惡性病變和175例良性病變的邊界、形態(tài)、內(nèi)部回聲、回聲分布、液化、鈣化、后方回聲等指標(biāo)進(jìn)行比較，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)；兩組的血流分級(jí)和血流模式比較，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05)。見表3。兩組腮腺病灶的二維超聲圖見圖1。

表3 兩組腫塊的超聲特征指標(biāo)比較[n(%)]

2.3 Logistic回歸模型

以差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的自變量(邊界、形態(tài)及鈣化)進(jìn)行二分類Logistic回歸分析結(jié)果顯示，幾個(gè)變量P<0.05(表4)，進(jìn)一步構(gòu)建的回歸模型為L(zhǎng)ogit(P)=-2.784+1.959X1+1.166X2+1.937X6，P<0.001(表4)。模型中各自變量的OR值從高到低的排列順序：邊界(X1)>鈣化(X6)>形態(tài)(X2)。利用該模型對(duì)上述231例病灶進(jìn)行預(yù)測(cè)，如果回歸值>0.5、預(yù)報(bào)為腮腺惡性病變，回歸值≤0.5、預(yù)報(bào)為腮腺良性病變，則模型預(yù)測(cè)腮腺病變的敏感性為73.9%，特異性為88.1%，準(zhǔn)確性為85.3%，陽(yáng)性預(yù)測(cè)值為60.7%，陰性預(yù)測(cè)值為93.1%。

2.4 ROC曲線及AUC

以模型預(yù)測(cè)腮腺惡性病變的概率值繪制ROC曲線(圖2)，AUC為0.835、標(biāo)準(zhǔn)誤為0.035、95%CI為0.767～0.903 ，P<0.05，提示以邊界、形態(tài)和鈣化三項(xiàng)超聲特征建立的Logistic回歸模型對(duì)預(yù)測(cè)腮腺惡性病變具有較高價(jià)值。

圖2 對(duì)Logistic回歸模型預(yù)測(cè)腮腺惡性病變的ROC曲線

3 討論

腮腺良惡性病變的治療需要根據(jù)具體情況而定。腮腺慢性炎癥病變和良性腫瘤中較小者可以保守治療和觀察，不需要手術(shù)，較大者一般將瘤體及部分腺體切除即可；腮腺惡性腫瘤則常需進(jìn)行根治術(shù)[10-12]。雖然腮腺病變位置表淺可以用手觸及，但定性診斷還是困難。目前不主張術(shù)前行組織學(xué)穿刺活檢術(shù)進(jìn)行腮腺病變?cè)\斷[13-15]，影像學(xué)評(píng)估是必然的選擇。之前研究顯示，彩色多普勒超聲分辨率高、可重復(fù)性好、無輻射、無創(chuàng)，對(duì)腮腺良惡性病變鑒別診斷有較高價(jià)值[16-18]，但也有研究持相反意見，認(rèn)為腮腺良惡性病變的彩色多普勒超聲表現(xiàn)復(fù)雜、多樣，有較多重疊性，鑒別診斷價(jià)值有限[19-21]。

本研究通過二元Logistic回歸分析，篩選出邊界、形態(tài)及鈣化3個(gè)特征自變量，其回歸系數(shù)均>1，P<0.05，提示這3個(gè)特征變量在鑒別腮腺良惡性病變中最有價(jià)值，即邊界不清，形態(tài)不規(guī)則(成角、分葉或毛刺)及鈣化灶這3項(xiàng)超聲特征，在一個(gè)腮腺病變出現(xiàn)越多，則病變惡性可能性越大。本研究中, 以模型預(yù)測(cè)腮腺惡性病變的概率值繪制ROC曲線，AUC為0.835，95%CI為0.767～0.903，表明使用該模型預(yù)測(cè)腮腺惡性病變的準(zhǔn)確性較高，雖然還不夠理想，但數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)具有方便、快捷，能明顯增加檢查者鑒別腮腺良惡性病變的信心。

本研究通過Logistic回歸模型得出3個(gè)超聲特征自變量的OR值，從大到小排列順序?yàn)檫吔?7.090)>鈣化(6.936)>形態(tài)(3.211)，提示邊界不清在診斷腮腺惡性病變的超聲特征中價(jià)值最高。此征象可能與大部分的惡性病變的生長(zhǎng)方式相關(guān)，通常惡性病變呈浸潤(rùn)性生長(zhǎng)，侵犯鄰近正常組織，另外，與絕大部分腮腺良性病變存在包膜不同，腮腺惡性病變絕大多數(shù)并無包膜，這才導(dǎo)致瘤體與周圍組織邊界的不清。本研究結(jié)果中關(guān)于病變邊界的診斷價(jià)值與王麗華等[22]研究報(bào)道結(jié)果一致。

從本研究的單因素分析結(jié)果來看，腮腺良性病變中出現(xiàn)鈣化占10.7%(19/176)，多為粗大斑片狀強(qiáng)回聲；而腮腺惡性病變中出現(xiàn)鈣化占51.8%(29/56)，多呈細(xì)小點(diǎn)狀強(qiáng)回聲斑。腮腺良、惡性病變鈣化在形狀上的差別，主要原因是前者為一種退化性鈣化，后者則是腫瘤局部存在鈣磷代謝異常的結(jié)果[10、15]。本回歸模型各自變量的OR值排列中，顯示診斷腮腺惡性腫瘤鈣化是僅次于邊界的第二敏感因素。本研究結(jié)果中關(guān)于腫瘤內(nèi)鈣化的診斷價(jià)值與Fenesan等[23]研究報(bào)道結(jié)果一致。

本回歸模型提示，形態(tài)也是鑒別腮腺良、惡性病變的一個(gè)重要指標(biāo)。在單因素分析中，腮腺良性病變中形態(tài)多規(guī)則，占67.6%(119/176)，呈類圓形或橢圓形；而腮腺惡性病變中形態(tài)多不規(guī)則，占64.3%(36/56)，呈分葉、成角或毛刺狀。本研究發(fā)現(xiàn)與David等[24]報(bào)道的認(rèn)為通過超聲的形態(tài)不規(guī)則來判斷腮腺病變良惡性有較高的準(zhǔn)確性的結(jié)果一致。腮腺良、惡性病變?cè)谛螒B(tài)上的區(qū)別，可能與它們不同的生物學(xué)行為有關(guān)。腮腺惡性病變，多呈浸潤(rùn)性生長(zhǎng)，分化失衡，侵犯其周圍組織結(jié)構(gòu)，致使其形態(tài)不規(guī)則；而腮腺良性病變呈膨脹性生長(zhǎng)，形態(tài)往往規(guī)則，多表現(xiàn)為圓形或橢圓形。但王曉榮等[25]等也指出，多形性腺瘤很多時(shí)候形態(tài)不規(guī)則，呈分葉狀，其原因是瘤體內(nèi)局部密度不均，周圍對(duì)其擠壓不均衡造成的。

綜上所述，本研究通過建立二元Logistic回歸模型，得出邊界、形態(tài)和鈣化三項(xiàng)超聲表現(xiàn)特征對(duì)腮腺病變良惡性診斷有較高價(jià)值。當(dāng)腮腺病變的常規(guī)超聲呈現(xiàn)邊界不清，形態(tài)不規(guī)則及鈣化時(shí)，應(yīng)高度懷疑為惡性。應(yīng)用腮腺超聲特征Logistic回歸模型分析腮腺病變以提高惡性病變的檢出率具有更好的客觀性和科學(xué)性。但本研究的不足之處在于，惡性病變樣本量偏少，研究結(jié)果可能會(huì)產(chǎn)生偏移。因此，該研究仍需多中心、更大樣本量進(jìn)一步驗(yàn)證回歸模型的預(yù)報(bào)能力和價(jià)值。