翟岳仙,劉 翔*,宋家琳,趙靜文
(1.上海工程技術(shù)大學(xué)電子電氣工程學(xué)院,上海 201620;2.中國(guó)人民解放軍第二軍醫(yī)大學(xué)長(zhǎng)征醫(yī)院超聲診療科,上海 200003)
肝纖維化是各種致病因子致肝內(nèi)結(jié)締組織異常增生的病理生理過(guò)程。任何肝臟損傷在修復(fù)愈合過(guò)程中均可產(chǎn)生肝纖維化,如長(zhǎng)期不能去除損傷因素,纖維化過(guò)程加劇,其中25%~40%最終發(fā)展為肝硬化[1],進(jìn)而導(dǎo)致肝癌等嚴(yán)重并發(fā)癥。超聲成像技術(shù)具有無(wú)創(chuàng)、實(shí)時(shí)、便捷、無(wú)輻射的優(yōu)勢(shì),適于臨床篩查和隨訪,在肝纖維化的診斷中體現(xiàn)出明顯優(yōu)勢(shì)。近年來(lái),隨著醫(yī)學(xué)圖像分析技術(shù)的發(fā)展,結(jié)合統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、特別是深度學(xué)習(xí),基于超聲的肝纖維化計(jì)算機(jī)輔助診斷研究取得了長(zhǎng)足進(jìn)展,本文對(duì)此進(jìn)行綜述。
二維超聲可對(duì)肝臟進(jìn)行動(dòng)態(tài)掃描,觀察肝臟形態(tài)和肝實(shí)質(zhì)回聲改變。隨著肝纖維化程度加重,超聲表現(xiàn)為肝實(shí)質(zhì)回聲增強(qiáng)、分布不均,肝表面呈結(jié)節(jié)樣,肝包膜邊緣變鈍、呈階梯狀或波浪狀,門靜脈形態(tài)和走行改變、脾腫大等,這些變化為診斷肝纖維化及肝硬化提供了客觀依據(jù)。目前基于超聲圖像提取的紋理特征已用于對(duì)肝纖維化分期研究。李宏彬等[2]基于小樣本圖像,使用CART決策樹(shù)分類方法比較不同紋理定義方法識(shí)別肝纖維化的準(zhǔn)確率,發(fā)現(xiàn)灰度共生矩陣(gray-level co-occurrence matrix, GLCM)紋理的交叉驗(yàn)證準(zhǔn)確率最高,為82.51%。陳明麗等[3]將GLCM參數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層神經(jīng)元,病理分期作為輸出層神經(jīng)元,建立纖維化分期的多層NN模型,對(duì)S0~S4分期診斷的準(zhǔn)確率分別為100%、85.7%、57.1%、66.7%和100%。Lee[4]嘗試將M-Band小波變換和Gabor小波變換聯(lián)合,獲取肝實(shí)質(zhì)紋理特征,并運(yùn)用集成分類器將圖像樣本分為疾病或正常兩類,但無(wú)法直接診斷肝實(shí)質(zhì)結(jié)節(jié)性纖維化。由于傳統(tǒng)特征選擇算法過(guò)于復(fù)雜,且有些特征與臨床診斷不一致,Meng等[5]提出基于遷移學(xué)習(xí)的VGGNet網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合深度分類器的計(jì)算機(jī)輔助診斷肝纖維化的新方法(FCNet),基于279例患者的數(shù)據(jù),采用裁剪ROI圖像區(qū)域的方法擴(kuò)充數(shù)據(jù)集,以遷移學(xué)習(xí)的方法提取深層次特征輸入FCNet用于分類,其對(duì)擴(kuò)充數(shù)據(jù)集正常肝臟(S0期)、肝纖維化早期(S1~S3期)與肝纖維化晚期(S4期)的分類準(zhǔn)確率達(dá)93.90%,而對(duì)于原始數(shù)據(jù)集的分類準(zhǔn)確率僅為83.03%,提示樣本數(shù)量直接影響神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。
深度學(xué)習(xí)的加入顯著提高了纖維化分期的準(zhǔn)確率,主要體現(xiàn)在對(duì)肝纖維化的大分類,如區(qū)分正常肝臟與纖維化病變肝臟、正常肝臟與早期和晚期肝纖維化,但準(zhǔn)確分類各期、尤其是S2與S3期仍較困難。
高頻超聲穿透力弱,但對(duì)顯示淺表部位病變的特征具有優(yōu)勢(shì),且有更高的分辨率。肝纖維化是一種淺表彌漫性病變,高頻超聲圖像能反映肝纖維化各期更加細(xì)微的特征變化,結(jié)合計(jì)算機(jī)輔助將有助于提高診斷肝纖維化的正確率[6-7]。
Huet等[8]采用高頻超聲檢測(cè)肝表面形態(tài),以計(jì)算機(jī)輔助分析評(píng)分,診斷重度肝纖維化的敏感度為89.0%,特異度為61.0%,優(yōu)于醫(yī)師主觀分析。孟繁坤等[9-10]指出,高頻超聲所示肝實(shí)質(zhì)形態(tài)與病理分期間存在顯著相關(guān)性,以肝實(shí)質(zhì)形態(tài)改變?cè)\斷肝纖維化的敏感度為77.30%,特異度99.10%,診斷正確率81.40%;并對(duì)肝包膜走向變化、肝實(shí)質(zhì)紋理粗糙程度和肝靜脈壁的形變進(jìn)行相關(guān)分析和評(píng)分,采用最優(yōu)尺度回歸法獲得權(quán)重系數(shù),計(jì)算肝纖維化各期積分總和,實(shí)現(xiàn)了人工干預(yù)下肝纖維化的半定量分析。高頻超聲探頭可靈敏檢測(cè)肝包膜的病理變化。宋家琳等[11]基于肝纖維化兔的肝包膜二維高頻聲像圖,采用人工監(jiān)督和梯度優(yōu)化相結(jié)合的方法,獲取肝包膜線及其形狀控制點(diǎn),提取形狀控制點(diǎn)的夾角均值、夾角方差和包膜線的連續(xù)線段數(shù),發(fā)現(xiàn)肝包膜輪廓線的平滑性、連續(xù)性特征可提示肝纖維化。也有學(xué)者[12]在采用低頻探頭觀察肝實(shí)質(zhì)的基礎(chǔ)上,聯(lián)合使用高頻探頭觀察肝包膜改變,診斷肝纖維化的敏感度為90%,準(zhǔn)確率87%,提示此法可為早期診斷肝纖維化提供半定量依據(jù)。
目前對(duì)高頻超聲圖像特征評(píng)分尚缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn),易受醫(yī)師主觀性的影響。李俏穎等[13]以肝實(shí)質(zhì)、肝臟邊緣、脾臟大小及門靜脈平均血流速度4項(xiàng)指標(biāo)作為人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的輸入層,以病理診斷分級(jí)結(jié)果為輸出層,建立人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,基于小樣本(146例)數(shù)據(jù)經(jīng)訓(xùn)練獲得結(jié)果,其診斷肝纖維化的敏感度95.4%,特異度96.2%,準(zhǔn)確率95.8%,但樣本量較小,尚需進(jìn)一步驗(yàn)證。
超聲彈性成像是一種新型超聲技術(shù),臨床常用手段包括瞬時(shí)彈性成像(transient elastography, TE)、實(shí)時(shí)組織彈性成像(real-time tissue elastography, RTE)、實(shí)時(shí)剪切波彈性成像(shear wave elastography, SWE)和聲輻射力脈沖彈性成像(acoustic radiation force impulse, ARFI)。
RTE定量參數(shù)與肝纖維化分期相關(guān)。郭靜文等[14]對(duì)106例慢性乙型肝炎患者行組織彌散定量分析檢查,得出定量參數(shù),采用Spearman秩相關(guān)分析篩選應(yīng)變均值(MEAN)和藍(lán)色領(lǐng)域百分比(AREA)與纖維化程度密切相關(guān),MEAN和AREA的ROC曲線下面積均>0.90,提示其對(duì)肝纖維化分期的診斷價(jià)值較高。Meng等[15]以RTE評(píng)估肝纖維化,并將結(jié)果與TE系統(tǒng)相比較,對(duì)166例慢性乙型肝炎患者的實(shí)時(shí)彈性成像獲得的參數(shù)采用多元線性回歸,評(píng)估參數(shù)與肝纖維化間的關(guān)系,并使用回歸方程計(jì)算肝纖維化指數(shù),區(qū)分顯著肝纖維化(≥S2期)、晚期肝纖維化(≥S3期)和肝硬化(S4期),發(fā)現(xiàn)肝纖維化指數(shù)的ROC曲線下面積分別為0.88、0.87和0.85,診斷效能與TE系統(tǒng)相似。傳統(tǒng)彈性成像測(cè)量方法多通過(guò)比較彈性參數(shù)值、硬度值或彈性模量值等進(jìn)行分析。Wang等[16]基于不同肝纖維化患者2D-SWE圖像的差異,結(jié)合深度學(xué)習(xí)方法診斷肝纖維化分期;對(duì)398例患者以CNN網(wǎng)絡(luò)提取2D-SWE圖像的深層次特征并進(jìn)行分類,診斷顯著肝纖維化、晚期肝纖維化和肝硬化的敏感度和特異度分別為69.10%和90.90%、90.40%和98.30%、96.90%和88.0%,且對(duì)晚期肝纖維化和肝硬化顯示出較高的診斷價(jià)值,其ROC曲線下面積分別為0.98和0.97;但該研究中肝纖維化各期樣本量不均衡,對(duì)于早期肝纖維化的分期仍然存在困難。
機(jī)器學(xué)習(xí)、特別是深度學(xué)習(xí)輔助下的彈性成像技術(shù)在診斷肝纖維化中體現(xiàn)出優(yōu)異的價(jià)值,發(fā)展前景良好,有望代替肝活檢。
超聲造影可直觀反映肝臟血流動(dòng)力學(xué)變化,從而間接反映肝臟病理學(xué)改變。隨著肝纖維化加重,肝內(nèi)血流阻力增加,門靜脈血流量和肝實(shí)質(zhì)灌注量均減少,而肝動(dòng)脈血流量代償性增加,導(dǎo)致超聲造影參數(shù)發(fā)生變化,且此變化與肝纖維化程度相關(guān)。常用超聲造影參數(shù)包括肝動(dòng)靜脈渡越時(shí)間(hepatic artery-vein transit time, HAVTT)、峰值強(qiáng)度(peak intensity, PI)、達(dá)峰時(shí)間(time to peak, TP)、肝靜脈到達(dá)時(shí)間(hepatic vein arrival time, HVAT)及肝靜脈渡越時(shí)間(hepatic vein transit time, HVTT)等。
賈春梅等[17]采用超聲造影分析大鼠肝纖維化分期與腎血流灌注的關(guān)系,結(jié)果發(fā)現(xiàn),與其他各期和對(duì)照組比較,肝纖維化S4期大鼠腎皮質(zhì)血流時(shí)間—強(qiáng)度曲線PI減低、TP延長(zhǎng)、曲線下面積減小,TP與肝纖維化程度呈正相關(guān),PI、曲線下面積與肝纖維化程度呈負(fù)相關(guān)。包中濤等[18]測(cè)量肝纖維化患者的HAVTT,發(fā)現(xiàn)在無(wú)纖維化組(S0期)、肝纖維化組(S1~S3期)和肝硬化組(S4期)間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。Sugimoto等[19]基于超聲造影微血管成像評(píng)價(jià)肝內(nèi)血管分支形態(tài)變化用于肝纖維化分期診斷的價(jià)值,并提出了3個(gè)與門靜脈形態(tài)改變有關(guān)的特征,即分支角度、分支數(shù)目和分支的彎曲度,認(rèn)為其對(duì)區(qū)分肝纖維化具有較高價(jià)值,其中對(duì)S1與S2~S4期的分期特異度為92.3%,敏感度為87.7%;對(duì)晚期纖維化(S1~S2期)與肝硬化(S3~S4期)分期的敏感度為91.4%,特異度為91.4%。雖然該研究結(jié)果達(dá)到了較高敏感度和特異度,但其樣本量較少,且有7名臨床醫(yī)師參與,可能受主觀性因素影響。
超聲造影為研究肝纖維化提供了新的思路,加入血管特征提高了分期準(zhǔn)確率,但受造影劑的干擾,原本充滿斑點(diǎn)噪聲的圖像分辨率進(jìn)一步降低,且目前缺少有效的血管自動(dòng)分割方法[20],對(duì)血管形態(tài)的變化限于定性描述,或由人工測(cè)量完成。超聲造影參數(shù)在正常肝臟、顯著肝纖維化和肝硬化之間變化顯著,可用于鑒別診斷,但鑒別不同時(shí)期仍有一定困難。另外,超聲造影技術(shù)還受造影劑種類、推注方式及劑量、不同采樣部位的影響,尚需進(jìn)一步完善。
目前基于超聲的計(jì)算機(jī)輔助技術(shù)診斷肝纖維化取得了一定進(jìn)展,但仍然存在不足。
(1)多數(shù)研究聚焦于提取肝實(shí)質(zhì)紋理特征,但部分特征并不適用于臨床,且分類效果有待提高。根據(jù)超聲圖像特點(diǎn),結(jié)合深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)并抽取肝實(shí)質(zhì)更深層次的特征,用于表征肝纖維化程度,將有助于提高肝纖維化的量化分期效果。針對(duì)醫(yī)學(xué)圖像數(shù)據(jù)集較小、易引起過(guò)擬合的問(wèn)題,應(yīng)在不產(chǎn)生新干擾源的前提下進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng),以保障學(xué)習(xí)結(jié)果的可靠性和適應(yīng)性。
(2)肝纖維化病程中,肝靜脈呈彎曲狀,管腔變窄,門靜脈主干和左右支可擴(kuò)張。臨床往往依據(jù)上述形態(tài)改變作定性評(píng)估,或通過(guò)人工測(cè)量獲取血管寬度、分支角度等量化指標(biāo)評(píng)估肝纖維化分期,均缺乏效率和客觀性。對(duì)于肝血管的研究應(yīng)特別關(guān)注圖像中血管管腔的識(shí)別和分割方法,研究建立血管拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)與形態(tài)的數(shù)學(xué)模型,以實(shí)現(xiàn)對(duì)其定量描述。
(3)肝纖維化病程中,肝包膜呈不同程度增厚,并呈波紋狀、鋸齒狀或階梯狀改變,肝邊緣角變鈍。未來(lái)對(duì)包膜形態(tài)的研究可以基于組織分布和紋理特征實(shí)現(xiàn)自動(dòng)精確分割,通過(guò)定義肝包膜光滑程度、厚度分布定量評(píng)價(jià)包膜形態(tài)變化,并量化上述特征與肝纖維化的相關(guān)性,篩選出顯著相關(guān)的特征,用以表征肝纖維化程度和纖維化分期。
總之,探索多源特征融合設(shè)計(jì)多分類學(xué)習(xí)框架,聯(lián)合多種超聲技術(shù),建立高精度的定量評(píng)價(jià)模型,可為肝纖維化超聲定量診斷提供技術(shù)手段。