增強MRI影像組學對肝癌微血管侵犯的預測價值

黃京城，劉金韻，胡景卉，侯承師，潘先攀，羅先富

微血管侵犯(microvascular invasion，MVI)是肝癌手術治療后復發的最重要因素之一[1-3]。與大血管侵犯相反，MVI是一種微觀組織病理學發現，只能通過手術后獲取的標本進行病理診斷，所以MVI的術前預測仍然具有挑戰性。研究發現腫瘤大小、多結節腫瘤形態、腫瘤邊緣和瘤周增強等傳統影像特征與MVI相關[4-6]。高級磁共振定量成像基于體素內不相干運動成像(intravoxel incoherent motion imaging，IVIM)表明MVI陽性組D值顯著低于陰性組，是MVI的有用的術前預測因子[7]。目前，這些用于肝細胞肝癌術前MVI影像學診斷的標準尚未得到廣泛認可。

影像組學是一門快速發展的學科，可通過計算機算法提取定量的圖像特征，挖掘圖像中的隱藏信息。Xu等[8]基于增強CT建立的影像組學模型能夠在術前達到對MVI很好的預測效果，而Yang等[9]利用普美顯MRI成像構建列線圖的方式預測肝細胞肝癌 MVI具有很高的準確性，訓練組曲線下面積(area under curve,AUC)值0.861。本研究基于增強MRI組學的基礎并納入患者臨床指標及其傳統影像學特征，采用五折交叉方法，旨在探討基于增強MRI聯合相關臨床及影像特征建立組學模型對肝癌微血管浸潤的術前預測價值。

材料與方法

1.研究對象

本研究通過醫院倫理管理委員會批準，免除患者知情同意書。回顧性分析2018年1月-2021年1月符合以下標準的患者資料。納入標準：①經手術病理證實為肝細胞肝癌，并明確有無MVI；②術前2周內進行過腹部增強MRI檢查、圖像質量滿足要求；③單發腫瘤，且無大血管侵犯(門靜脈或肝靜脈侵犯)及遠處轉移；④無相關肝細胞肝癌治療的既往史(肝切除史、化療栓塞、放療等)；⑤手術前肝功能為Child-Pugh分級A或B級。排除標準：①患者臨床資料不完整；②MRI圖像質量差、存在運動偽影或者難以繪畫感興趣區。搜集患者術前1周的臨床資料，主要包括年齡、性別、乙肝表面抗原、肝功能分級(Child-Pugh) 、甲胎蛋白(AFP)水平及肝硬化情況。

2.MRI成像方法

MRI掃描采用3.0T掃描儀(美國GE Discovery MR750)，8通道體部相控陣線圈，外加呼吸門控軟管，掃描序列屏氣軸面T1WI快速容積采集(LAVA)平掃和增強序列：TR 4.1 ms，TE 1.9 ms，層厚5 mm，層間距2.5 mm，FOV 40 cm×32 cm，矩陣320×244。增強掃描時經肘靜脈以2.0 mL/s流率高壓注射對比劑釓噴酸葡胺0.1 mmol/kg，之后以同樣流率注入20 mL生理鹽水沖管，在注射對比劑后的20～25 s、50～65 s以及160～180 s內行動態3期增強掃描，每次屏氣16 s完成1期掃描，掃描范圍覆蓋全部肝臟。

3.圖像處理與分析

圖像處理：將患者的動脈期(arterial phase,AP)、門靜脈期(portal veinous phase,PVP)及延遲期(delayed phase,DP)的原始圖像以DICOM格式導入上海聯影智能科技有限公司開發的“uAI Research Portal”智能平臺，采用其內置的影像標注工具對增強MRI 3期圖像進行感興趣(region of interest，ROI)勾畫。ROI由1名具有5年影像學診斷經驗的放射科醫師在AP圖像上手動逐層勾畫，然后將ROI分別拷貝到PVP及DP圖像上，最后再由1名從事腹部疾病診斷15年以上的放射科醫師對ROI逐層進行校對，最終確認分割結果(圖1，2)。

圖1 男，50歲，肝細胞肝癌(高分化)，MVI(+)，AFP<400 ng/mL，軸面最大直徑約5.0 cm。a)動脈期； b)門靜脈期；c)延遲期。紅色區域為病灶最大層面的感興趣區(ROI)。 圖2 男，53歲，肝細胞肝癌(中-高分化)，MVI(-)，AFP<400 ng/mL，軸面最大直徑約5.6 cm。a)動脈期；b)門靜脈期；c)延遲期。紅色區域為病灶最大層面的感興趣區(ROI)。

圖像的定性分析：MR 圖像分別由具有10年和20年腹部MR診斷經驗的2名放射科醫師獨立審查。如有異議經討論達成共識。兩名放射科醫生都知道病變是肝細胞肝癌，但對所有其他臨床、實驗室和組織病理學信息不知情。兩位放射科醫師評估了肝細胞肝癌的以下圖像特征：①腫瘤最大徑：定義為軸面PVP圖像上測量的最大直徑；②腫瘤邊緣：定義為在 MRI圖像上看到的腫瘤與正常肝實質之間的界面，在門脈期或延遲期圖像上將腫瘤邊緣分為光整和不光整 ，腫瘤邊緣光滑表現為輪廓光滑的結節狀腫塊，腫瘤邊緣不光滑表現為非結節狀腫瘤具有不規則邊緣 ，腫瘤邊緣呈出芽狀突入周圍肝實質；③腫瘤包膜：動脈期圖像上腫瘤周圍的低信號環 ，延遲期有強化呈高信號 ，據包膜完整情況分類為包膜不完整和包膜完整；④瘤內動脈：定義為動脈期圖像上腫瘤內持續出現的不連續強化的血管影;⑤瘤周強化：定義為動脈期晚期或門靜脈期早期病灶周圍的片狀強化；⑥強化模式：是否典型“快進快出”強化方式。

4.特征篩選及組學模型建立

特征篩選在聯影uAI科研平臺進行，通過Z-分數歸一化方法對不同特征的尺度進行統一，使得量化后的特征尺度分布在[0,1]之間，再經LASSO算法進行降維處理，篩選基于AP、PVP、DP及3期最優特征聯合后的最具價值的組學特征。采用五折交叉驗證，將樣本 分為訓練組與測試組。利用篩選后的影像組學特征在訓練組中構建邏輯回歸模型，共建立4個影像組學模型，包括AP、PVP、DP和3期最優特征聯合后的邏輯回歸模型。另外，采用Logistic回歸分析整合臨床及增強MRI影像學特征的MVI獨立危險因素，結合邏輯回歸模型構建臨床影像特征模型，對最優組學模型的特征和臨床影像學特征進行同樣篩選，構建臨床影像組學模型。所有結果用五折交叉驗證的平均值表示。采用受試者工作特征曲線(receiver operating characteristic curve,ROC)分析各個模型的預測效能，并分別計算其ROC AUC、靈敏度、特異度及準確率。

5.統計分析

結 果

1.臨床特征

本研究分析了2018年1月至2021年1月肝細胞肝癌患者共計228例，經納入及排除標準篩選后，最終共計108例患者納入研究，其中男87例(80.6%)，女21例(19.4%)，平均年齡(63±10)歲(表1)。根據組織病理學結果，將患者分為MVI陽性組(45例)和MVI陰性組(63例)。通過單因素分析患者臨床及增強MR影像學特征，發現AFP、腫瘤最大徑、瘤內動脈、包膜情況與MVI有關，差異有統計學意義(表1)；多因素Logistic回歸分析顯示AFP、腫瘤最大徑、瘤內動脈及包膜情況是MVI 的獨立危險因素(表2)。

表1 肝細胞肝癌患者臨床特征及增強MRI影像學特征的單因素分析

表2 肝細胞肝癌患者MVI危險因素的多因素logistic回歸分析

2.臨床影像特征模型建立

采用五折交叉驗證將108例患者分為訓練組和測試組，結合MVI獨立危險因素包括AFP、腫瘤最大徑、瘤內動脈及包膜情況，采用邏輯回歸模型對訓練組進行臨床影像特征模型的建立，為防止過度擬合采用五折交叉驗證，結果以均值表示。得出訓練組模型診斷肝細胞肝癌 MVI的ROC曲線下面積AUC=0.864，敏感度0.849，特異度0.678，準確率0.778。測試組肝細胞肝癌 MVI的AUC值0.843，敏感度0.841，特異度0.644，準確率0.76(表3)。

表3 訓練組與測試組各個模型對肝細胞肝癌 MVI的診斷效能

3.影像組學特征篩選及模型建立

用相同的方法將增強MRI 3期各自篩選后的7個、6個、6個影像組學特征，其中動脈期包括3個一階特征、2個灰度級帶矩陣(GLSZM)特征、1個灰度共生矩陣(GLCM)特征和一個灰度依賴矩陣(GLDM)特征，門靜脈期包括4個一階特征和2個灰度行程矩陣(GLRLM)特征，延遲期包括3個1階特征、2個灰度共生矩陣(GLCM)特征和1個灰度級帶矩陣(GLSZM)特征，構建訓練組AP、PVP及DP的邏輯回歸模型。訓練組各期影像組學模型診斷MVI的ROC曲線下面積AUC分別為0.898、0.874及0.894(圖3a)，測試組對各期邏輯回歸模型的診斷效能進行驗證，ROC曲線下面積AUC分別為0.861、0.864及0.86(圖3b)。測試組PVP模型的診斷效能略高于AP及DP，將3期篩選出的共19個特征經相同方法篩選，得到6個最優影像組學特征，包括動脈期的3個紋理特征：2個灰度級帶矩陣(GLSZM)和1個灰度依賴矩陣(GLDM)；門脈期的2個特征：1個形狀特征(Sphericity)和1個偏度特征(Skewness)；和一個延遲期的形狀特征(MajorAxisLength)，構建的3期聯合模型訓練組及測試組AUC分別為0.898、0.881。最后將3期聯合最優特征與臨床影像特征結合，經同樣的方法篩選后建立的臨床影像組學模型的訓練組及測試組AUC分別為0.934及0.911(圖3)。

圖3 a)影像組學模型、臨床影像特征模型及臨床影像組學模型在訓練組的 ROC 曲線下面積； b)影像組學模型、臨床影像特征模型及臨床影像組學模型在測試組的 ROC 曲線下面積。

4.不同模型之間的效能比較

測試組AP模型、PVP模型、DP模型、3期聯合模型及臨床影像組學模型對MVI診斷效能均高于臨床影像特征模型(圖3b)，并且以上5種模型準確率和特異度也均高于臨床影像特征模型，盡管AP、PVP及臨床3期聯合模型的靈敏度略低(表3)。測試組3期聯合模型診斷效能明顯高于單期，其結合臨床影像特征模型的診斷效能達到最高(圖3b)。經Delong檢驗分別比較6個模型之間的診斷效能，發現除了臨床影像組學模型與臨床影像特征模型之間具有統計學差異(P<0.05)，其余各個模型之間均無統計學差異(P>0.05)。

討 論

影像組學能深度挖掘圖像的生物學本質，提取影像圖像的微觀特征，獲得影像與病理、臨床潛在關聯，從而延伸傳統影像診斷的臨床價值。本研究基于增強MRI圖像組學特征構建邏輯回歸模型很好的預測了肝細胞肝癌 MVI。此外，結合了臨床實驗室指標血清AFP、傳統影像特征腫瘤最大徑、瘤內動脈、包膜情況及影像組學特征構建的臨床影像組學模型在術前預測MVI方面明顯優于單純影像增強圖像。

微血管侵犯(MVI)是指僅在顯微鏡下顯示由內皮細胞排列的血管間隙中存在腫瘤栓子，主要發生于門靜脈小分支(包括腫瘤包膜內的血管)，其水平超出常規圖像的分辨率。理論上腫瘤可通過侵入門靜脈的分支來改變腫瘤灌注。Wu等[10]研究表明與MVI陰性的肝細胞肝癌相比，在MVI陽性的肝細胞肝癌中據肝臟CT灌注計算的門靜脈流量顯著更增高，但肝動脈流量沒有顯著差異。本研究顯示了類似的結果，在測試組中PVP組學模型略優于AP及DP，可能的解釋是MVI主要影響腫瘤的門靜脈灌注，Huang等[11]利用增強MRI構建直方圖分析也得到相同結果。

本研究結果顯示AFP、腫瘤最大直徑、瘤內動脈及包膜情況是與MVI相關的獨立危險因素。我們觀察到當血清AFP ≥400 ng/mL時，肝細胞肝癌中MVI的發生可能性增加，汪等[12]也得到相同結果。根據肝癌肝移植國際米蘭分期標準，我們將腫瘤直徑分為≤5 cm和>5 cm組，結果顯示腫瘤最大徑>5 cm的42例肝細胞肝癌中，MVI陽性71.4%，腫瘤最大徑≤5 cm的66例肝細胞肝癌中，MVI陽性僅22.7%，表明腫瘤最大徑>5 cm更易發生MVI，表明腫瘤大小能預測MVI的存在，這也與以往大多數研究的結果一致[4,5,13]。另外，腫瘤周圍包膜不完整與肝癌侵襲性有關，本研究證實其能預測MVI發生，這與Witjes等[14]研究結果相同。瘤內動脈是指腫瘤內不連續、紆曲的動脈，與肝癌的血管侵犯有關，這也與以往研究的結果相似[15]，可能的解釋為瘤內動脈與肝細胞肝癌血管侵犯的某些特征基因相關，需要大量的研究數據去證實。

在基于3期增強提取的聯合組學特征中，我們發現6個特征中有2個與具有MVI的肝細胞肝癌生物學特征具有較高相關性的特征：最大軸面直徑(major axis length)及球形度(sphericity)。因為肝癌組織直徑越大，其血管數越多，腫瘤細胞侵犯血管，導致進人血液循環的機會更大，故發生MVI的幾率可能性也越高，這也與我們的臨床影像特征保持一致，說明腫瘤最大直徑在預測肝細胞肝癌的MVI具有重要意義。MVI陽性肝細胞肝癌具有侵襲腫瘤包膜并突出到非癌實質中的侵襲性趨勢，增加不規則腫瘤邊緣的發生幾率，從而導致腫瘤的體型更加不規則。來自紋理分析的其他4個特征也產生了重要信息，這可能進一步反映MVI陽性肝細胞肝癌的宏觀異質性。本研究表明3期聯合模型診斷效能高于單期，且影像組學模型診斷效能均高于臨床放影像特征模型，說明影像組學模型能比臨床影像特征更好的預測MVI。Zhang等[16]基于多參數MRI建立影像組學模型，發現各個影像組學模型的診斷性能均高于臨床影像特征模型，表明影像組學可作為潛在的無創生物標志物來預測MVI，Feng等[17]研究也表明影像組學模型診斷效能高于傳統影像特征。此外，本研究在增強MRI 3期聯合基礎上結合臨床及影像特征建立的臨床影像組學預測模型，訓練組及測試組的AUC分別為0.934及0.911，診斷效能達到最高，說明增強MRI各期之間及增強MRI與臨床影像特征之間存在信息互補，從而組合時實現更高的診斷效能。

本研究存在的局限性：①本研究只對肝細胞肝癌整個病灶內部的影像組學特征進行提取和分析，并未對瘤周組織進行組學特征提取。但是Nebbia等[18]研究表明當把腫瘤邊緣特征與腫瘤內部特征結合時并不能達到信息互補，為此需要更多的數據去證實；②樣本量僅108例，MVI陽性組病例較少，今后將進一步擴大樣本量；③本研究所提取的影像組學特征均來自增強MRI圖像，未將MRI平掃納入。有研究[16]將T1WI、T2WI、DWI也納入進來，發現所有序列的融合特征預測模型診斷性能最高，我們下一步同樣會納入更多序列進一步發掘影像組學對于臨床診斷價值。

綜上所述，本研究通過增強MRI圖像影像組學特征建立邏輯回歸模型能夠于術前無創、高效的預測肝細胞肝癌MVI，并且將臨床影像特征與影像組學結合可以得到更佳的診斷效果，從而為肝細胞肝癌患者術前臨床診斷、治療方案及術后輔助治療的選擇提供客觀依據。未來期望進一步擴大樣本多中心研究，為增強MRI組學術前預測肝癌微血管侵犯提供更多有利幫助。