吳佳芮
摘要:目的 ?探究MRI紋理分析在乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測中的診斷價(jià)值。方法 ?選擇2017年9月~2019年11月我院收治的經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為乳腺癌患者173例,采用MRI診斷儀對(duì)患者進(jìn)行檢查,分析紋理特征預(yù)測乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的診斷價(jià)值。結(jié)果 ?經(jīng)MRI檢查所獲得的DWI、STIR T2WI及DCE-MRI圖像紋理特征一致性較好,組內(nèi)相關(guān)系數(shù)值為0.829。STIR T2WI短行程優(yōu)勢(shì)、STIR T2WI逆差距、STIR T2WI_hara熵、STIR T2WI最大3D直徑、STIR T2WI長行程不均勻性、STIR T2WI熵、DWI熵、DCE密實(shí)度2參數(shù)在乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測中AUC值>0.70,以STIR T2WI_hara熵AUC值最高為0.738;對(duì)所選的參數(shù)行多因素分析獲得了最佳診斷模型,在鑒別診斷淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移及非淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移中閾值為0.404,AUC(95%可信區(qū)間)為0.903(0.819~0.918),靈敏度為91.23%,特異度為78.84%,經(jīng)Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn),當(dāng)模型P=0.472時(shí),擬合效果最好。結(jié)論 ?DWI、STIR T2WI及DCE-MRI圖像紋理特征有助于乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移診斷,可為術(shù)前預(yù)測淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移提供參考依據(jù)。
關(guān)鍵詞:乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移;磁共振成像;紋理分析;應(yīng)用價(jià)值
中圖分類號(hào):R445.2;R737.9 ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?DOI:10.3969/j.issn.1006-1959.2020.23.046
文章編號(hào):1006-1959(2020)23-0157-03
Abstract:Objective ?To explore the diagnostic value of MRI texture analysis in predicting breast cancer axillary lymph node metastasis.Methods ?173 patients with breast cancer confirmed by surgery and pathology were selected from September 2017 to November 2019 in our hospital. The patients were examined with an MRI diagnostic apparatus, and the texture characteristics were analyzed to predict the diagnostic value of breast cancer lymph node metastasis.Results ?The DWI、STIR T2WI and DCE-MRI image texture features obtained by MRI examination were consistent, The correlation value within the group was 0.829. STIR T2WI short travel advantage and STIR T2 WI inverse gap, STIR T2WI_hara entropy, STIR T2WI maximum 3 D diameter, STIR T2WI long stroke inhomogeneity, STIR T2WI entropy, DWI entropy, DCE density 2 parameters in breast cancer lymph node metastasis prediction values >0.70, The maximum value AUC STIR T2WI_hara entropy was 0.738; The best diagnostic model was obtained by multivariate analysis of the selected parameters. In the differential diagnosis of lymph node metastasis and non-lymph node metastasis, the threshold was 0.404, the AUC (95% confidence interval) was 0.903 (0.819-0.918), and the sensitivity was 91.23% ,the specificity was 78.84%. According to Hosmer-Lemeshow test, when the model P=0.472, the fitting effect was the best.Conclusion ?DWI, STIR T2WI and DCE-MRI image texture features are helpful for the diagnosis of axillary lymph node metastasis in breast cancer, and can provide a reference for predicting lymph node metastasis before surgery.
Key words:Breast cancer axillary lymph node metastasis;Magnetic resonance imaging;Texture analysis;Application value
腋窩淋巴結(jié)是乳腺癌中最重要的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移途徑,依據(jù)淋巴結(jié)是否轉(zhuǎn)移選擇恰當(dāng)?shù)闹委煼桨?,?duì)臨床分期及預(yù)后評(píng)估意義重大。既往乳腺X線檢查是篩查及診斷乳腺癌的重要方法,但對(duì)于腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的診斷存在一定限制[1,2]。淋巴結(jié)活檢成為評(píng)估乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的“金標(biāo)準(zhǔn)”,但此種檢查為有創(chuàng)操作,檢查結(jié)果易受操作者經(jīng)驗(yàn)影響,出現(xiàn)跳躍轉(zhuǎn)移及微轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。MRI是乳腺癌早期診斷的重要方法,但傳統(tǒng)MRI檢查對(duì)腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移判斷價(jià)值有限[3,4]。MRI圖像紋理分析在臨床上的應(yīng)用,可獲得疾病紋理特征,在揭示腫瘤異質(zhì)性中具有重要意義[5]。本研究探究MRI紋理分析在乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移中的預(yù)測價(jià)值,現(xiàn)報(bào)道如下。
1資料與方法
1.1一般資料 ?選擇2017年9月~2019年11月佳木斯市中心醫(yī)院核磁科收治的經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為乳腺癌患者173例,年齡27~70歲,平均年齡(48.02±3.15)歲;乳腺癌病灶直徑5~48 mm,平均直徑(26.48±2.17)mm。本研究獲倫理委員會(huì)批準(zhǔn),患者知情同意并簽署同意書。納入標(biāo)準(zhǔn):①腋下直徑≥5 mm淋巴結(jié)作為入組淋巴結(jié);②首次經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為乳腺癌;③圖像質(zhì)量可滿足后處理要求。排除標(biāo)準(zhǔn):①乳腺內(nèi)病灶性質(zhì)為良性,或癌前病變,或原位癌;②活檢組織損傷、或病理結(jié)果無任何意義;③臨床資料缺乏;④無法從影像學(xué)檢查中明確具體淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移。
1.2方法 ?采用美國GE公司生產(chǎn)的Signa HDxt 3.0T MRI診斷儀對(duì)患者進(jìn)行檢查,采用8通道乳腺專用相控陣線圈進(jìn)行檢查,檢查時(shí)保持俯臥位,雙乳自然懸垂,掃描范圍自腋窩至乳腺下緣,掃描序列包括三維容積超快速多期動(dòng)態(tài)增強(qiáng)(LAVA)、擴(kuò)散加權(quán)成像(DWI)、軸位短時(shí)間反轉(zhuǎn)恢復(fù)(STIR)T2WI。掃面參數(shù)設(shè)置如下:LAVA動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描采用脂肪抑制技術(shù),參數(shù)設(shè)置如下:TR:5.2 ms,TE:2.1 ms,層間隔:0,層厚:2 mm,矩陣:348×348,先行橫斷面平掃作為蒙片,隨后經(jīng)肘靜脈注射釓噴酸葡胺對(duì)比劑后行動(dòng)態(tài)增強(qiáng)掃描,將對(duì)比劑注射速率控制于2.5 ml/s,注射劑量為0.1 mmol/kg,于第2個(gè)時(shí)相掃描時(shí)以相同速率注入20 ml生理鹽水,控制單個(gè)掃描時(shí)間為60 s,共480 s。DWI:采用首次激發(fā)自旋回波平面回波成像(SEEPI),TE:60 ms,TR:10000 ms,層厚:4 mm,b:800 s/mm2,F(xiàn)OV:320 mm×320 mm,矩陣:130×96;STIR T2WI掃描上述設(shè)置:TE:42 ms,TR:13000 ms,TI:240 ms,層間距:0.4 mm,層厚:4 mm,F(xiàn)OV:320 mm×320 mm,矩陣為320×192。所有軸位DWI、STIR T2WI及DCE-MRI圖像均從PACS工作站以DICOM格式導(dǎo)出,隨后轉(zhuǎn)入相關(guān)軟件中,由兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)師分析圖像,分別對(duì)上述軸位圖像勾畫ROI區(qū)域,提取ROI內(nèi)的病變區(qū)域信息。
1.3觀察指標(biāo) ?分析紋理特征預(yù)測乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的單因素Logistic回歸分析及診斷效能,包括STIR T2WI短行程優(yōu)勢(shì)(short run emphasis)、DWI_haralick自相關(guān)(correlation)、STIR T2WI逆差距(IDM)、DWI灰度共生矩陣熵(glcm entropy)、DWI熵(entropy)、STIR T2WI_hara熵(entropy)、DWI灰度共生矩陣頻率(glcm total frequency)、STIR T2WI長行程不均勻性(run length nonuniformity)、DCE灰度共生矩陣熵(glcm entropy)、DCE密實(shí)度2(compactness2)、STIR T2WI最大3D直徑(maximum 3D diameter)、STIR T2WI范圍(range)、STIR T2WI熵(entropy)、STIR T2WI自相關(guān)(correlation)。
1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析 ?采用SPSS 22.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,計(jì)量資料以(x±s)表示,采用t檢驗(yàn),計(jì)數(shù)資料用百分比表示,采用?字2 檢驗(yàn),對(duì)特征參數(shù)采用單因素Logistic回歸分析,ROC曲線評(píng)估參數(shù)的預(yù)測能力,采用Hosmer-Lemeshow檢驗(yàn)?zāi)P蛿M合度,P<0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。
2結(jié)果
2.1紋理特征預(yù)測乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的單因素分析 ?經(jīng)MRI檢查所獲得的DWI、STIR T2WI及DCE-MRI圖像紋理特征一致性較好,組內(nèi)相關(guān)系數(shù)值為0.829。STIR T2WI短行程優(yōu)勢(shì)、STIR T2WI逆差距、STIR T2WI_hara熵、STIR T2WI最大3D直徑、STIR T2WI長行程不均勻性、STIR T2WI熵、DWI熵、DCE密實(shí)度2參數(shù)在乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預(yù)測中AUC值>0.70,見表1。
2.2多因素分析建立紋理參數(shù)在乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的預(yù)測模型 ?對(duì)篩選的參數(shù)進(jìn)行分析后獲得最佳鑒別診斷的模型,在鑒別診斷淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移及非淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移中閾值為0.404,AUC(95%CI)為0.903(0.819~0.918),靈敏度為91.23%,特異度為78.84%。當(dāng)模型P值為0.472時(shí),模型擬合效果最好,見圖1~圖4。
3討論
研究表明[6,7],乳腺癌術(shù)后患者若無淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移,5年內(nèi)生存率可達(dá)70%~80%。腋窩淋巴結(jié)是乳腺癌淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移最常受累的部位。因此,盡早診斷腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移對(duì)緩解患者病情、改善預(yù)后、降低死亡率具有重要作用。對(duì)于乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移主要采用影像學(xué)診斷的方式,但部分患者表現(xiàn)出腋窩淋巴結(jié)跳躍式轉(zhuǎn)移,在影像學(xué)診斷中易出現(xiàn)分期錯(cuò)誤,影響輔助治療效果,并增加腋窩淋巴結(jié)復(fù)發(fā)風(fēng)險(xiǎn)。紋理分析是經(jīng)定量提取影像圖片中無法識(shí)別的紋理體征,具有揭示腫瘤生理及病理學(xué)意義[8-10]。
紋理分析是通過定量提取影像圖片中肉眼無法識(shí)別的紋理特征,進(jìn)一步反映ROI內(nèi)像素灰度值分布模式及變化規(guī)律的新技術(shù),在揭示腫瘤病灶內(nèi)部潛在的病理及生理學(xué)異質(zhì)性中具有重要意義。本研究結(jié)果顯示,經(jīng)MRI檢查所獲得的DWI、STIR T2WI及DCE-MRI圖像紋理特征一致性較好,組內(nèi)相關(guān)系數(shù)值為0.829。經(jīng)單因素Logistic回歸分析,獲得STIR T2WI6個(gè),DWI1個(gè)及DCE紋理特征1個(gè),其中STIR T2WI_hara熵的AUC值最高為0.738,多因素Logistic回歸分析,當(dāng)模型P值為0.472時(shí),提示模型擬合效果好。ROI內(nèi)部像素的復(fù)雜程度經(jīng)hara熵呈現(xiàn),不同像素值的分布存在明顯差異。若病灶存在異質(zhì)性時(shí),hara熵值將明顯上升,診斷效能提高;若病灶存在同質(zhì)性,hara熵值最小。本研究中DWI紋理特征包括腫瘤水分子擴(kuò)散及微循環(huán)灌注信息,微循環(huán)灌注量多少,充分反映了病灶微血管生成及血流灌注情況的非均質(zhì)特性的DCE-MRI圖像[11,12]。由于本研究所納入的病例數(shù)較少,腫瘤情況無法全面反映,加之采用手動(dòng)勾畫ROI區(qū)域,易受到個(gè)人經(jīng)驗(yàn)的影響而存在差異。
綜上所述,依據(jù)DWI、STIR T2WI及DCE-MRI圖像紋理特征診斷乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移具有重要意義,可為臨床醫(yī)師及患者提供新的術(shù)前預(yù)測手段。
參考文獻(xiàn):
[1]江琴,曹博,楊興霞,等.乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的危險(xiǎn)因素分析[J].浙江醫(yī)學(xué),2018,40(3):266-268.
[2]蔣新華,李姣,蔡宏民,等.乳腺癌MRI影像組學(xué)特征與分子標(biāo)記物的相關(guān)性研究[J].放射學(xué)實(shí)踐,2019,34(2):152-156.
[3]劉斌,范明,厲力華.動(dòng)態(tài)增強(qiáng)影像特征與乳腺癌預(yù)后的關(guān)聯(lián)性研究[J].傳感技術(shù)學(xué)報(bào),2019,32(4):580-585.
[4]鐘鳴,劉英霞,翁劍華,等.乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的危險(xiǎn)因素[J].熱帶醫(yī)學(xué)雜志,2018,18(1):43-46.
[5]唐軍.局部晚期乳腺癌患者雙時(shí)相18F-FDGPET/CT顯像的紋理特征及基于標(biāo)準(zhǔn)攝取值的相關(guān)參數(shù)[J].中華核醫(yī)學(xué)與分子影像雜志,2018,38(6):454-455.
[6]曹崑,劉慧,趙博,等.早期增強(qiáng)MRI紋理特征分析對(duì)乳腺癌新輔助化療后病理完全緩解的判斷能力[J].中華放射學(xué)雜志,2018,52(7):523-527.
[7]孫賽花,周純武,趙莉蕓,等.動(dòng)態(tài)增強(qiáng)磁共振成像紋理分析預(yù)測乳腺癌新輔助化療療效[J].中華腫瘤雜志,2017,39(5):344-349.
[8]關(guān)寧,韓露,于韜.乳腺癌動(dòng)態(tài)增強(qiáng)MRI表現(xiàn)與腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的關(guān)系[J].中國醫(yī)學(xué)影像技術(shù),2019,35(4):503-506.
[9]鄧義,楊壁然,劉志強(qiáng),等.磁共振增強(qiáng)圖像三維紋理分析對(duì)乳腺良惡性病變的鑒別診斷價(jià)值[J].放射學(xué)實(shí)踐,2019,34(4):436-439.
[10]王守紅,宋旭東,趙艷生,等.MR-DWI對(duì)乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的診斷價(jià)值[J].河北醫(yī)藥,2018,40(14):2127-2130.
[11]李華玲,彭紅芬,張東友,等.MRI對(duì)乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的診斷價(jià)值[J].中國醫(yī)療設(shè)備,2018,33(4):85-88.
[12]邢滔,陳基明,顏秀芳,等.MRI紋理分析預(yù)測乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的價(jià)值[J].臨床放射學(xué)雜志,2019,38(12):2290-2294.
收稿日期:2020-07-28;修回日期:2020-08-25
編輯/宋偉