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基于IOTA簡易原則的logistic回歸模型在卵巢腫瘤鑒別診斷中的應用

2022-01-06 01:32:58朱征濤江鑫輝黃少杰蔡應娛
腫瘤影像學 2021年6期
關鍵詞:特征模型

朱征濤,鄭 麗,江鑫輝,黃少杰,蔡應娛

1. 上海市寶山區中西醫結合醫院超聲科,上海 201999;

2. 上海交通大學附屬第一人民醫院超聲科,上海 201620

據統計,2018年全世界新增的卵巢癌患者達295 414例,死亡人數達184 799例,在女性生殖系統腫瘤中分別位居第三和第二[1]。由于卵巢腫瘤病理學類型繁多,影像學表現復雜,為了對其用盡可能簡便、可靠的標準進行診斷,國際卵巢腫瘤分析(International Ovarian Tumor Analysis,IOTA)組織于2008年提出了超聲定性診斷的“簡易原則”,多中心研究[2]證實其可提高卵巢腫瘤的診斷效能。但該方法的不足之處在于其診斷結果分為良性、惡性及未定性三類,如何進一步治療或干預未定性腫瘤便成了難題[3]。為了解決這一問題,IOTA組織又于2016年在簡易原則的基礎上提出了預測卵巢腫瘤惡性風險的logistic回歸模型,對4 848例患者的研究[4]顯示,該模型的診斷靈敏度和特異度分別達89.0%和84.7%。本研究擬運用該預測模型術前預測卵巢腫瘤惡性風險,并通過術后病理學檢查加以驗證,探討基于IOTA簡易原則的logistic回歸模型在卵巢腫瘤診斷中的臨床價值。

1 資料和方法

1.1 研究對象

回顧并分析2018年1月—2020年8月于上海市寶山區中西醫結合醫院就診的214例卵巢腫瘤患者,共221個腫瘤。患者年齡17~82歲,平均(43.6±14.3)歲,腫瘤大小15~171 mm,平均(58.1±27.1)mm,每例患者均有術后病理學檢查結果。本研究經醫院醫學倫理委員會批準,因本研究為回顧性研究,且對患者信息嚴格保密,故免去簽署知情同意書。

1.2 儀器與方法

使用美國GE公司的Logiq E9彩色多普勒超聲診斷儀,配備陰道探頭IC5-9(頻率5~9 MHz)及腹部探頭C1-5(頻率1~5 MHz)。取截石位經陰道或直腸進行超聲檢查,對于病灶過大的患者行腔內及腹部聯合掃查。調整優化成像條件,選取最佳切面存儲圖像。由2名對病理學檢查結果不知情的超聲科醫師(分別有5、9年工作經驗)運用IOTA簡易原則分別對入選患者的超聲特征進行描述,如2名醫師的結果不一致,則經協商得出最終結論。

1.3 評價標準

1.3.1 IOTA簡易原則[5]

良性特征:B1單房囊腫;B2囊內含實性成分,實性成分最大徑<7 mm;B3有聲影;B4分隔光滑的多房囊性腫瘤,最大徑<100 mm;B5腫瘤內無血流信號。

惡性特征:M1不規則的實性腫瘤;M2有腹水;M3有至少4個乳頭狀結構;M4不規則的多房囊實性腫瘤,最大徑>100 mm;M5腫瘤內豐富血流信號。

1.3.2 Logistic回歸模型

LogitP=-0.97-3.41×B1-2.25×B2-1.66×B3-2.75×B4-1.86×B5+2.19×M1+2.65×M2+1.53×M3+0.98×M4+1.55×M5,預測惡性概率=1/(1+e-LogitP)×100%。

如卵巢腫瘤出現任一良性特征或惡性特征,則logistic回歸模型中的系數記為1,反之則為0。例如,某一占位伴聲影(B3),有腹水(M2)以及探及豐富血流信號(M5),則LogitP=-0.97-1.66×B3+2.65×M2+1.55×M5=1.57,惡性概率=1/(1+e-1.57)×100%=82.8%。

1.4 統計學處理

采用SPSS 21統計學軟件,計數資料比較行χ2檢驗,P<0.05為差異有統計學意義。

2 結 果

2.1 病理學診斷

221個卵巢腫瘤均經手術后病理學檢查證實,良性腫瘤168個,包括內膜樣囊腫61個,成熟型畸胎瘤45個,漿液性囊腺瘤33個,黏液性囊腺瘤16個,纖維瘤11個,卵泡膜細胞瘤1個,Brenner瘤1個;惡性腫瘤37個,包括漿液性腺癌17個,透明細胞癌8個,黏液性囊腺癌7個,惡性畸胎瘤5個;交界性腫瘤16個,包括交界性漿液性腫瘤10個,交界性黏液性腫瘤5個,甲狀腺腫類癌1個。

2.2 卵巢腫瘤的超聲表現及logistic回歸模型診斷效能

卵巢良惡性腫瘤的超聲形態學特征比較如表1所示。除良性征象中的囊內實性成分最大徑<7 mm、聲影、分隔光滑的多房腫瘤,最大徑<100 mm這3項特征之外,其余各征象在良惡性腫瘤間差異均有統計學意義(P<0.001)。大部分良性腫瘤表現為形態規則、囊壁光滑的單房囊腫,囊內含不超過3個乳頭樣結構,彩色多普勒血流顯像不能探及血流信號。惡性腫瘤則大多具有實性成分,形態不規則,最大徑可超過100 mm,同時伴有腹水,腫瘤內血供豐富(圖1、2)。

圖1 卵巢漿液性腺癌超聲表現

表1 卵巢腫瘤的超聲圖像特征比較

使用logistic回歸公式預測腫瘤的惡性概率,若按照IOTA的推薦,以概率30%為閾值,并將交界性腫瘤與惡性腫瘤歸為非良性腫瘤組,則logistic回歸模型判斷腫瘤良惡性的靈敏度、特異度、陽性預測值、陰性預測值及準確度分別為73.6%、100%、100%、92.3%和93.7%。

圖2 卵巢透明細胞癌超聲表現

3 討 論

由于卵巢腫瘤早期缺乏特異性癥狀,晚期預后差,影像學檢查便成為早期診斷和治療的關鍵。為了客觀評價附件包塊,從1990年開始,各種基于超聲表現和血清標志物的算法及評分系統應運而生[6]。IOTA組織于2008年提出的IOTA簡易原則,是完全基于超聲圖像特征的分類系統,對超聲醫師經驗的依賴性較小;但根據該原則,可能出現“未定性”的分類結果,這一特點影響了其臨床應用[7-8]。為了解決這個問題,IOTA組織又進一步提出了基于IOTA簡易原則的logistic回歸模型,其特點是能預測每個腫瘤的惡性概率。據文獻[9-10]報道,該logistic回歸模型的診斷效能高于惡性風險指數(risk of malignancy index,RMI)和卵巢惡性腫瘤風險模型(risk of ovarian malignancy algorithm,ROMA),靈敏度和特異度分別達86%~97%及73%~84%。本研究得出的靈敏度為73.6%,而特異度則達到100%,與既往研究[11]結果有所差異,可能是因為本研究將交界性腫瘤與惡性腫瘤合并所致。若只計算惡性腫瘤,則診斷靈敏度為89.2%,與既往文獻[12]報道一致。

本研究將所有的交界性腫瘤(16個)歸為惡性,其中10個(9個為交界性漿液性腫瘤,1個為交界性黏液性腫瘤)計算得到的惡性概率小于30%而被判別為良性,從而出現了假陰性結果。回顧上述腫瘤特征,6個具備1項良性特征(光滑的多房腫瘤,最大徑<100 mm),4個分別具備1項良性特征和1項惡性特征(腫瘤內含實性成分<7 mm,4個以上乳頭狀結構;腫瘤內含實性成分<7 mm,豐富血流信號),表明由于良惡性腫瘤的超聲表現有一定的重疊,該診斷模型在卵巢交界性腫瘤的鑒別方面還有一些不足。但是本研究中沒有出現假陽性病例,說明該回歸模型在診斷良性腫瘤方面有顯著的優勢。

研究過程中,我們發現一些IOTA簡易原則征象的判別仍有待商榷。囊性腫瘤的乳頭狀結構可能由于太小或超聲掃查無法全面顯示而未被計數。聲影的顯示根據不同的儀器也會有所差異。體積巨大的腫瘤深部血流信號難以顯示,怎樣的血流信號可以被描述為“豐富”也未有明確標準。以上種種問題與困惑,尚有待今后的研究進一步探索。

總之,基于IOTA簡易原則的logistic回歸模型是一種特異度高的超聲評價卵巢腫瘤良惡性的診斷學手段,其具有簡便易行和相對客觀的優勢,但對交界性腫瘤的診斷仍需結合其他評估方法。

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