林少帆，林黛英，吳先衡，楊江爽，鄭旭峰，吳耀濱

胃惡性腫瘤的發(fā)病率、病死率較高，其中胃癌(Gastric Carcinoma,GC)是最常見的胃惡性腫瘤，是常見的惡性腫瘤之一，也是常見的致死原因之一[1,2]。胃淋巴瘤(Gastric Lymphoma,GL)占胃惡性腫瘤的1%～5%[3]，屬于非上皮源性腫瘤，病變起源于黏膜下層，早期內(nèi)鏡檢查容易漏診，且活檢取材困難，容易出現(xiàn)誤診[4]。GC與GL的治療方案及預后差異較大，GC以早期根治性手術(shù)為主，放化療為輔；GL以化療聯(lián)合局部放療為主。因此，治療前準確區(qū)分兩者有重要的臨床意義。

目前CT已成為輔助診斷胃惡性腫瘤的重要方法之一。早期GC出現(xiàn)CT異常表現(xiàn)的概率不高，以往大量研究總結(jié)了進展期胃癌(Advanced Gastric Carcinoma, AGC)與GL的CT表現(xiàn)特征以及兩者的鑒別要點，但由于GL相對罕見，樣本量相對不足，文獻報道多以兩組之間的單因素比較為主，忽視了各鑒別因素之間的相互影響[5-8]；且AGC與GL有許多相似的CT表現(xiàn)，臨床工作中對不典型病例的鑒別診斷仍有困難。本研究回顧性分析AGC和GL患者的影像資料，總結(jié)兩者的CT鑒別診斷要點，并采用逐步判別分析及分批篩選變量的方法，初步建立兩者的CT判別模型。

材料與方法

1.病例資料

回顧性分析2018年9月-2019年9月間50例AGC患者以及2013年1月-2019年9月間23例GL患者的病例資料，所有患者均為首診病例，未接受過相關(guān)治療，均在本院行CT平掃及增強掃描，獲得完整影像學資料。50例AGC患者中男44例，女6例，發(fā)病年齡33～82歲，平均62歲。23例GL患者中男10例，女13例，發(fā)病年齡23～81歲，平均63歲。50例AGC患者均為進展期胃腺癌，其中低分化腺癌29例，中分化腺癌13例，高分化腺癌8例。23例GL患者中彌漫性大B細胞淋巴瘤11例，黏膜相關(guān)淋巴組織淋巴瘤9例，套細胞淋巴瘤1例，T細胞淋巴瘤2例。

2.研究方法

CT檢查方法：CT檢查采用GE Light-speed VCT，掃描前患者禁食8～10 h，檢查前適量口服溫開水。掃描參數(shù)：120 kV，400 mA，準直0.625 mm×64，螺距0.984，機架旋轉(zhuǎn)時間0.6 s。掃描范圍由膈頂至髂棘水平，層厚5 mm(薄層1 mm)，層間距5 mm(薄層1 mm)。增強掃描對比劑采用碘普羅胺(300 mg I/mL)，劑量1.5～2.0 mL/kg，注射流率3.0 mL/s。注射對比劑后25 s、60 s分別行動脈期、靜脈期掃描。

圖像分析方法:本研究將胃分為賁門、胃底、胃體、胃竇4個部位，當病變累及部位數(shù)≥2時，定義為多部位受累。胃壁增厚的類型分為以下3種：①局限性增厚：胃壁局限性增厚；②節(jié)段性增厚：胃壁不均勻增厚，且范圍小于胃周徑的50%；③彌漫性增厚：胃壁不均勻增厚，且范圍大于胃周徑的50%[9]。胃壁厚度測量時選擇病變段胃壁最厚處進行測量?！鞍拙€征”定義為增強掃描腫瘤黏膜面條帶狀相對明顯強化[8,10]，腹腔淋巴結(jié)短徑≥7 mm定義為淋巴結(jié)異常[11]。

所有圖像均由2位經(jīng)驗豐富的影像科醫(yī)師采用盲法獨立分析，意見不一致時通過協(xié)商達成一致。

3.統(tǒng)計學分析

采用SPSS 22.0軟件進行統(tǒng)計學分析。兩個樣本率的比較采用χ2檢驗或Fisher確切概率法，兩個樣本均數(shù)的比較采用t檢驗。本研究對AGC與GL兩組間的鑒別因素，先采用單因素分析方法，選出單因素比較中差異有統(tǒng)計學意義的變量，進一步做多因素分析。本研究中GL患者共23例，基于樣本量≥研究因素個數(shù)的5倍，逐步判別分析采用分批法篩選變量，每批隨機分配4個變量，再逐步將篩選出的有效因素重新組合，繼續(xù)篩選，采用Fisher準則建立判別函數(shù)。并采用交互驗證法驗證判別函數(shù)的診斷效果，一般認為正確判別率≥80%有鑒別診斷應用價值。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

結(jié) 果

1.病變部位

AGC最常累及胃竇，其次是賁門及胃底，GL最常累及胃竇及胃體(表1)。16例(32%)AGC累及多部位，11例(47.8%)GL累及多部位，兩者差異無統(tǒng)計學意義(χ2值=1.693，P=0.193)。

表1 AGC、GL累及部位 (n,%)

2.胃壁增厚的范圍及程度

本組50例AGC和23例GL均表現(xiàn)為不同范圍的胃壁增厚，彌漫性胃壁增厚和節(jié)段性胃壁增厚在兩組間差異無統(tǒng)計學意義；局限性胃壁增厚多見于AGC患者，兩組間差異有統(tǒng)計學意義(P=0.036，表2，圖1、2)。

表2 AGC與GL胃壁增厚范圍的組間比較 (例)

注：*Fisher確切概率法。

50例AGC病變段胃壁厚度為7～24 mm，平均(14.16±4.32)mm，23例GL病變段胃壁厚度為9～36 mm，平均(20.35±7.47)mm，兩組間差異有統(tǒng)計學意義(t=-3.699，P=0.001)。

胃壁厚度鑒別AGC與GL的受試者工作特征(receiver operating characteristic，ROC)曲線下面積為0.754(P=0.001)，以14.5 mm為閾值鑒別診斷AGC與GL的敏感度和特異度分別為82.6%、56.0%，Youdern指數(shù)為0.386(圖3)。

3.胃腔形態(tài)

50例AGC中34例(68%)表現(xiàn)為病變段形態(tài)固定，胃腔局限性明顯狹窄，23例GL中僅8例(34.8%)表現(xiàn)為形態(tài)固定，胃腔局限性明顯狹窄，兩組間差異有統(tǒng)計學意義(χ2值=7.114，P=0.008)。

4.增強特征

強化程度及強化方式:50例AGC中35例(70%)表現(xiàn)為明顯強化，15例(30%)為輕度/中度強化；23例GL僅2例(8.7%)表現(xiàn)為明顯強化，21例(91.3%)為輕度/中度強化，兩組間的強化程度差異有統(tǒng)計學意義(χ2值=21.297，P=0.000，圖1、2、4)。

50例AGC中35例(70%)表現(xiàn)為不均勻強化，15例(30%)均勻強化；23例GL中8例(34.8%)表現(xiàn)為不均勻強化，15例(65.2%)均勻強化，兩組間的強化方式差異有統(tǒng)計學意義(χ2值=8.071，P=0.004)。

白線征、胃黏膜面細線樣強化:50例AGC中29例(58.0%)腫瘤黏膜面可見白線征，23例GL中2例(8.7%)可見白線征，兩組間差異有統(tǒng)計學意義(χ2值=13.721，P=0.000，圖4)。

50例AGC中僅1例(2.0%)可見黏膜面細線樣強化，23例GL中16例(69.6%)可見黏膜面細線樣強化，兩組間差異有統(tǒng)計學意義(Fisher確切概率法，P=0.000，圖5)。

5.胃漿膜面脂肪間隙

50例AGC中35例(70.0%)胃漿膜面脂肪間隙模糊，23例GL中6例(26.1%)胃漿膜面脂肪間隙模糊，兩組間差異有統(tǒng)計學意義(χ2值=12.339，P=0.000)。

6.腹腔淋巴結(jié)異常

50例AGC中28例可見腹腔內(nèi)淋巴結(jié)異常，其中5例可見腹主動脈下部旁淋巴結(jié)異常；23例GL中20例可見淋巴結(jié)異常，其中6例可見腹主動脈下部旁淋巴結(jié)異常。腹主動脈下部旁淋巴結(jié)異常的發(fā)生率在兩組間差異無統(tǒng)計學意義(χ2值=3.186，P=0.074)。50例AGC中6例可見腹腔淋巴結(jié)壞死(圖6)，23例GL中未出現(xiàn)腹腔淋巴結(jié)壞死。

7.逐步判別分析(分批篩選)

設(shè)置變量、分批篩選有效變量:將AGC與GL設(shè)置為因變量(Y):AGC=1，GL=2。將單因素比較差異有統(tǒng)計學意義的8個觀察指標設(shè)置為自變量(X)，并給其中分類變量賦值：X1胃壁增厚的范圍(局限性=1；節(jié)段性或彌漫性=2)，X2胃壁厚度(mm)，X3胃腔形態(tài)(形態(tài)固定，胃腔局限性明顯狹窄=1；相對柔軟，胃腔無局限性明顯狹窄=2)，X4強化程度(明顯強化=1；輕度/中度強化=2)，X5強化方式(不均勻強化=1；均勻強化=2)，X6白線征(有=1；無=2)，X7黏膜面細線樣強化(無=1；有=2)，X8漿膜面脂肪間隙(模糊=1；清晰=2)。經(jīng)過分批篩選變量，最終篩選出4個有效變量，分別為X2胃壁厚度、X3胃腔形態(tài)、X4強化程度及X7黏膜面細線樣強化。4個納入判別函數(shù)的自變量對正確區(qū)分AGC與GL均有價值(P值均為0.000)；各因素容忍度均>0.1，不存在多重共線性現(xiàn)象，模型合理。Wilks′Lambda χ2=82.455，P=0.000，說明判別函數(shù)有統(tǒng)計學意義。4個納入判別函數(shù)的自變量，其標準化典型區(qū)別函數(shù)系數(shù)見表3。標準化典型區(qū)別函數(shù)系數(shù)由大到小反映各因素對鑒別AGC與GL的重要性由高到低依次排列，其中最重要的影響因素是X7黏膜面細線樣強化及X2胃壁厚度。

采用Fisher準則建立判別函數(shù)并驗證其診斷效果:根據(jù)分類函數(shù)系數(shù)，AGC判別式為Y1=-22.357+0.706X2+8.236X3+6.652X4+13.547X7，GL判別式為Y2=-47.881+0.989X2+10.763X3+9.920X4+22.107X7。今后臨床工作中遇到新的病例按標準賦值后，分別代入Y1、Y2兩類判別函數(shù)，計算出函數(shù)的分數(shù)，得分高的一類就是該病變的屬性。

交互驗證法驗證結(jié)果顯示，判別函數(shù)對AGC正確判別率為96%，對GL正確判別率為82.6%，對兩組的總體正確判別率為91.8%。

表3 判別函數(shù)的標準化典型區(qū)別函數(shù)系數(shù)及分類函數(shù)系數(shù)

討 論

1.主要CT征象的鑒別診斷價值

本研究結(jié)果顯示AGC最常累及胃竇，GL最常累及胃體及胃竇，與文獻報道基本相符[6]。相關(guān)研究認為GL沿胃黏膜下生長、增殖，病變范圍較廣，常累及多部位，且多見節(jié)段性或彌漫性胃壁增厚[6,7,10,12]。本組23例GL中11例累及多部位，17例見彌漫性胃壁增厚，與文獻報道基本一致。本研究發(fā)現(xiàn)AGC表現(xiàn)為多部位受累(32%)、節(jié)段性胃壁增厚(24%)和彌漫性胃壁增厚(52%)并不少見，多部位受累、節(jié)段性或彌漫性胃壁增厚在AGC與GL兩組間的發(fā)生率差異均無統(tǒng)計學意義，用于鑒別AGC與GL存在局限性，這可能與AGC患者就診時所處病程階段有關(guān)，晚期AGC患者病變累及范圍可能增大，增加了與GL鑒別診斷的難度。另外本研究發(fā)現(xiàn)胃壁局限性增厚多見于AGC，GL較少見，兩組間差異有統(tǒng)計學意義，因此局限性病灶多提示AGC可能。

有研究認為GL病變段胃壁增厚程度大于AGC，可能與AGC呈浸潤性生長而GL腫瘤細胞于黏膜下層增殖較明顯有關(guān)[13]。本研究結(jié)果顯示GL組胃壁厚度大于AGC組，差異有統(tǒng)計學意義(P值=0.001)。胃壁厚度鑒別AGC與GL的ROC曲線下面積為0.754(P=0.001)，以14.5 mm為閾值鑒別診斷AGC與GL的敏感度和特異度分別為82.6%、56.0%，Youdern指數(shù)為0.386，說明胃壁厚度用于鑒別AGC與GL有一定的臨床應用價值。

AGC起源于胃黏膜上皮組織，容易對胃黏膜形成破壞，產(chǎn)生組織壞死和纖維化炎性反應，從而導致胃壁僵硬、胃腔局限性狹窄；而GL以腫瘤成分為主，纖維成分少，因此胃壁仍保留一定的擴張度和柔軟度，胃腔局限性狹窄相對少見[6,10]。本研究結(jié)果顯示AGC組胃腔形態(tài)固定、胃腔局限性狹窄較GL組更多見，兩組差異有統(tǒng)計學意義。

有研究認為AGC多表現(xiàn)為不均勻、明顯強化[6,13]，GL多表現(xiàn)為均勻、輕度/中度強化[13-15]，本研究結(jié)果顯示AGC組與GL組的強化程度及強化方式差異有統(tǒng)計學意義。AGC組多表現(xiàn)為不均勻、明顯強化，GL組多表現(xiàn)為均勻、輕度/中度強化，與文獻報道基本相符。

白線征多見于AGC，這種分層強化的病理學基礎(chǔ)可能與腫瘤組織的微血管生長方式有關(guān)，即AGC的血管主要分布在腫瘤表面；而GL早期以沿黏膜固有層和黏膜下層生長為主，胃黏膜基本完整，增強后黏膜面可見細線樣強化。本研究結(jié)果顯示AGC組增強掃描多見黏膜面“白線征”，GL組多見黏膜細線樣強化，與文獻報道基本一致[8,10,16]。另外AGC組多見漿膜面脂肪間隙模糊，漿膜面脂肪間隙模糊在兩組間的發(fā)生率差異有統(tǒng)計學意義，這與AGC易侵犯漿膜層有關(guān)。

本研究結(jié)果顯示AGC組與GL組均可見腹腔內(nèi)淋巴結(jié)異常。腹主動脈下部旁淋巴結(jié)異常GL組相對多見于AGC組，但兩組間差異無統(tǒng)計學意義。淋巴結(jié)壞死只見于AGC患者，GL患者未發(fā)現(xiàn)淋巴結(jié)壞死，因此淋巴結(jié)壞死用于診斷AGC具有較高的特異度，但敏感度較低，鑒別診斷價值有限。

2.采用Fisher準則初步建立AGC與GL的判別模型

本研究GL組23例，樣本量偏少，為了提高判別模型的精確度，降低判別模型的噪聲，采用分批篩選變量的方法，最終篩選出4個最有效的判別指標，即X2胃壁厚度、X3胃腔形態(tài)、X4強化程度和X7黏膜面細線樣強化。4個變量對判別模型的重要性大小依據(jù)標準函數(shù)系數(shù)的大小依次排列，其中最重要的影響因素是X7黏膜面細線樣強化和X2胃壁厚度。根據(jù)分類函數(shù)系數(shù)分別建立AGC、GL判別函數(shù)，用于今后臨床工作中新病例的輔助診斷。交互驗證法驗證結(jié)果顯示，判別函數(shù)對AGC正確判別率為96%，對GL正確判別率為82.6%，對兩組的總體正確判別率為91.8%，正判率均>80%，說明該判別模型有臨床實用價值。

3.本研究的不足

本研究GL組僅23例，樣本量偏少，建立判別模型時可能導致模型噪聲增大，精確度受影響。但GL是罕見病，本研究GL病例數(shù)多于國內(nèi)大多數(shù)研究報道[5-8,13,15]，本研究亦符合GL的流行病學特征。另外我們采取分批篩選變量的方法，亦可降低模型噪聲，提高模型精確度。交互驗證法驗證結(jié)果顯示，判別函數(shù)對AGC、GL均有較高的正確判別率，說明該模型有臨床實用價值。未來我們將繼續(xù)搜集病例，增加數(shù)據(jù)庫樣本量，對該判別模型進行補充和修正。

綜上所述，本研究結(jié)果顯示胃壁增厚的范圍及程度、胃腔形態(tài)、強化程度及強化方式、白線征、黏膜面細線樣強化、漿膜面脂肪間隙模糊是鑒別AGC與GL的主要因素，并進一步采用逐步判別分析及分批篩選變量的方法，篩選出胃壁厚度、胃腔形態(tài)、強化程度、黏膜面細線樣強化等4個最有效的指標，初步建立AGC與GL的CT判別模型。交互驗證法驗證結(jié)果顯示，判別函數(shù)對AGC正確判別率為96%，對GL正確判別率為82.6%，對兩組的總體正確判別率為91.8%，正判率均>80%，說明該CT判別模型有臨床實用價值，可用于今后臨床工作中新病例的輔助診斷。