苑子茵 綜述 鄭 寧 邵 碩 審校

(1 濟寧醫(yī)學院臨床醫(yī)學院,濟寧 272013;2 濟寧醫(yī)學院附屬濟寧市第一人民醫(yī)院,濟寧 272011)

唾液腺屬于外分泌腺,其主要功能是分泌唾液。唾液腺疾病可分為腫瘤和類腫瘤性疾病、炎癥性疾病、免疫性疾病等。這些疾病通過常規(guī)影像學檢查有時很難鑒別病變性質。影像組學指非侵入性從標準的醫(yī)學影像圖像中提取高通量的定量特征來指導臨床診療，通過對大量影像數(shù)據(jù)的提取、挖掘、分析及處理，從而得到圖像信息與疾病間的聯(lián)系[1]。目前影像組學已在唾液腺疾病的診斷、治療、預后以及靶區(qū)勾畫等方面取得了重大進展。

1 影像組學概述

醫(yī)療設備的改進和科技進步提供了更多、更準確的圖像信息用于疾病的診斷。影像組學從CT、MRI或PET圖像上提取大量影像學特征，并將其轉換為可挖掘的數(shù)據(jù)，并進行相關分析，通過對這些數(shù)據(jù)的量化分析，發(fā)現(xiàn)圖像信息與疾病本身的聯(lián)系，從而更準確反映疾病的異質性[2]。影像組學作為近年來出現(xiàn)的影像學研究的新領域，已在各類疾病的鑒別診斷、治療及預后等方面發(fā)揮了很大作用。

影像組學的工作流程大致分為5步：1)圖像的獲取和重建。即通過CT、MRI或PET獲得大量影像學資料，并對這些資料進行預處理，使其具有一致性。2)圖像分割。利用電腦軟件對感興趣區(qū)域進行勾畫，因為感興趣區(qū)域直接用于提取定量特征，準確度高低會影響后續(xù)影像組學分析。根據(jù)自動化的程度，可分為純手工勾畫、半自動人機交互勾畫及全自動勾畫3類[3]。3)圖像特征提取。提取正常和異常組織的影像圖像上的有用信息，包括感興趣區(qū)域邊界、形狀、大小、紋理以及血流動力學等特征[4]。4)統(tǒng)計分析及數(shù)據(jù)庫建立。將所提取的特征信息轉化為可量化的數(shù)據(jù)，對這些數(shù)據(jù)用統(tǒng)計學方法和選定適用的模型加以分析及整理，并運用大量數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)庫。5)臨床預測。整合影像特征、臨床特征、遺傳基因數(shù)據(jù)用于判斷疾病性質、分型、分期及預后等，從而指導臨床醫(yī)生制定個體化治療方案。

2 影像組學在唾液腺疾病中的應用

2.1 影像組學在唾液腺腫瘤中的應用

由于唾液腺腫瘤種類復雜多樣，生物學行為各不相同，因此術前對唾液腺性質、腫瘤亞型的鑒別診斷以及惡性腫瘤分期非常重要。細針穿刺活檢(FNAC)是診斷唾液腺腫塊性質的有效輔助手段，但是穿刺結果往往因獲取的細胞學材料過少、病灶位置過深,以及醫(yī)生的臨床經驗而不明確；且FNAC屬于有創(chuàng)性檢查，可能引起腫瘤細胞的擴散，造成惡性腫瘤復發(fā)。影像組學通過提取并分析圖像中的體素或像素的灰度值特征、變化趨勢、分布狀態(tài)等數(shù)據(jù)，能夠客觀地反映信號強度(異質性)的空間分布，具有作為影像學生物標志物的潛力[5-6]。CT紋理分析可用于比較腮腺多形性腺瘤與腺淋巴瘤，其中平均值、異質性以及聯(lián)合多個紋理參數(shù)的診斷效能較高(AUC>0.9)[7-8]。任思桐等[9]研究表明CT平掃圖像紋理分析可用于鑒別腮腺多形性腺瘤及惡性腫瘤。而且基于CT圖像的三維紋理特征的平均值、能量可用于鑒別多種類型的腮腺良惡性腫瘤[10]。楊亮等[11]通過腮腺腫瘤的CT平掃及增強動、靜脈期圖像進行紋理分析，得出增強靜脈期的總熵是鑒別良、惡性腮腺腫瘤的最佳參數(shù)(AUC=0.88)。此外，尚有學者基于標準T1加權圖像和對比增強T1加權圖像的共生矩陣及游程矩陣獲得的紋理特征鑒別良、惡性腮腺病變；基于增強T1加權圖像的小波變換能量鑒別多形性腺瘤和腺淋巴瘤[12]。任繼亮等[13]利用ADC圖紋理分析預測術前舌和口底鱗狀細胞癌組織學分級，發(fā)現(xiàn)了69.23%的紋理參數(shù)在觀察者間測量一致性極好，且在直方圖參數(shù)中，Ⅰ級鱗狀細胞癌的ADC10顯著高于 Ⅱ、Ⅲ級，能量及熵則低于后者。上述各種研究，通過影像組學中的紋理分析，可以對唾液腺腫瘤的性質及亞型鑒別、惡性腫瘤分期提供幫助。周宇堃等[14]從腮腺腫瘤T1WI、IDEAL-T2WI圖像中提取影像組學特征，建立機器學習模型，得出T1WI、IDEAL-T2WI及T1WI聯(lián)合IDEAL-T2WI影像組學特征可鑒別多形性腺瘤和腺淋巴瘤，尤其T1WI聯(lián)合IDEAL-T2WI效能較高，AUC為0.87，準確率83%。Shao 等[15]開發(fā)并驗證了基于DWI圖像的影像組學分析作為鑒別良性和惡性涎腺上皮性腫瘤的分類模型；篩選出DWI圖像中最佳的放射特征，利用所選特征建立分類模型，得出邏輯回歸(LR)和支持向量機(SVM)兩種算法，具有較好預測良惡性腫瘤的分類性能。上述研究證明影像組學與機器學習方法結合構建的影像組學模型對于術前診斷唾液腺腫瘤提供了很大幫助，為臨床疾病的診斷提供可靠的影像學依據(jù)，對臨床治療具有指導意義。

關于唾液腺腫瘤大小的術前評估和唾液腺癌的預后預測，周培鋒等[16]通過影像組學模型預測多形性腺瘤的直徑，分析模型應切除的最大直徑與實際切除最大直徑的差異，進而可以修正手術范圍，防止復發(fā)。目前此研究只是初步建模預測，還未在臨床取得廣泛應用。此外，利用18F-FDG PET/CT提取的紋理特征預測唾液腺癌的預后，有助于風險分級[17]。ROC曲線分析表明，最大標準化攝取值、標準化攝取熵值、均勻性、熵、區(qū)域尺寸不均勻性(ZSNU)和高強度區(qū)域強調(HIZE)與總生存期(OS)顯著相關。另有研究[18]基于18F-FDG PET/CT的紋理分析預測近距離放療后晚期唾液腺癌的預后；通過分析提取的54個特征，發(fā)現(xiàn)最小強度(MIN)、長游程強調(LRE)是無進展生存期的顯著預測因子。影像組學在其它部位腫瘤診斷、療效評價及復發(fā)預測等方面開展了較多研究，目前影像組學在唾液腺惡性腫瘤術前評估、預后及療效評估方面的研究尚少，需要更多研究來驗證其預測價值。

2.2 影像組學判斷唾液腺功能損傷的臨床價值

自1899年進入放射治療階段以來,放療已經成為治療頭頸部惡性腫瘤的主要手段。然而，放療可能會導致唾液腺組織不同程度的損傷,早期預測患者放療后期口干或唾液腺腺體萎縮情況，并及時調整治療方案，會有效降低放療副作用，減輕痛苦。通過對放射治療后腮腺的平均CT值和腮腺體積變化進行分析，能得出在第五周(模型預測精度和治療適應時間的折衷時期)的CT口干評分(CTXS)，可用于預測放療結束時口干的嚴重程度，以確定后續(xù)的治療方法[19]。結合唾液量和口干的關系，基于CT影像組學特征可前瞻性評估鼻咽癌放射治療患者未來急性口干的可能性和程度[20]。Scalco等[21]利用紋理分析法評價放療時腮腺組織的結構變化，平均強度和分形維數(shù)預測腮腺萎縮的準確率分別為66.7%和50%。對采用放射治療頭頸腫瘤的患者進行影像組學研究，在劑量-體積參數(shù)和基線因素的基礎上，加入CT圖像生物標記物(IBMS)，即腮腺的短期重點和頜下腺的CT強度特征，可預測12個月后中重度口干(XER12m)和唾液黏滯(STIC12m)[22]。Nardone等[23-24]對上述研究進行了改進，加入腮腺和頜下腺的照射劑量方面的因素，發(fā)現(xiàn)劑量體積直方圖中V30、熵、對比度與急性口干顯著相關；灰度共生矩陣的相關性(GLCM Correlation)、V30、長游程不均勻性與慢性口干顯著相關。由于MRI在軟組織對比成像方面優(yōu)于CT和PET，在區(qū)分脂肪和實質腺體組織方面更準確。因此，研究磁共振生物標記物(MR-IBMs)可以為預測晚期口干提供更好的信息。此后van Dijk等[25]又探討MR-IBMs是否與放療后12個月口干癥相關，并對XER12m模型進行了改進，實現(xiàn)了對放療后晚期口干癥的預測(AUC=0.83)。Pota等[26]綜合多種預測因子(患者臨床信息、放射劑量信息、腺體放射治療過程中的CT圖像的紋理特征、初始和最終治療階段的腮腺體積變化)，建立預測模型，判斷腮腺萎縮及放射治療長期毒性。Sheikh等[27]分析放射治療開始前從唾液腺的CT和MRI圖像中提取的特征(形狀特征、一階統(tǒng)計特征、灰度共生矩陣、灰度游程長度矩陣、灰度大小區(qū)域矩陣特征)，與劑量-體積直方圖結合，可以反映唾液腺功能和潛在的輻射損傷風險，將圖像特征整合到預測模型中有可能改善口干燥癥風險分層，最終實現(xiàn)具有真正個性化的頭頸部惡性腫瘤放療。影像組學在唾液腺功能損傷方面做了大量研究，為臨床早期發(fā)現(xiàn)腫瘤放療后唾液腺損傷提供更可靠的影像學依據(jù)。

2.3 影像組學在唾液腺炎性疾病方面的應用

原發(fā)性干燥綜合征是一種以眼、口干燥為主要癥狀的慢性系統(tǒng)性自身免疫性疾病[28]。干燥綜合征可能在臨床上表現(xiàn)為多種癥狀，缺乏特異性，因此對于疾病活動性的評估，在制定最佳治療方案和預測疾病預后上具有重要意義。Chu等[29]比較了不同活動性患者在臨床、實驗室和影像學指標上的差異，其中中高活動性組和低活動性組的抗-SSB、唇活檢、磁共振成像形態(tài)學、ADC、ADCmean和熵值有顯著差異，證實了利用腮腺ADC直方圖和紋理分析可預測疾病活性，從而對預測原發(fā)性干燥綜合征活動性具有重要臨床意義。

3 挑戰(zhàn)與展望

影像檢查為臨床診斷唾液腺疾病及其治療預后提供了大量有用信息。近年來，各種功能性磁共振成像技術越來越多的用于量化腫瘤生理學和生物學的相關特征。影像組學作為影像學的一個新研究領域，與臨床信息及基因表型結合，通過對大量影像特征定量分析，在腫瘤鑒別、分型及分期、腫瘤治療、療效評估、預后預測、基因特征鑒定等方面取得一定進展，彌補了常規(guī)影像學檢查的不足，成為臨床醫(yī)學的研究熱點。

但在唾液腺疾病的應用過程中，存在以下問題：1)不同的操作者和機器設備在采集條件、數(shù)據(jù)重建、腫瘤體積分割和圖像重采樣等方面有一定的差異，這些因素影響疾病特征的穩(wěn)定性[30]，在進行研究時需要標準化的研究設計及模型的建立。2)影像組學在研究過程中有大量的數(shù)據(jù)需要計算，這些數(shù)據(jù)的分析及處理需要工科研究者的配合、協(xié)助，需要建立多個學科之間的聯(lián)系。3)影像組學的研究需要大量的病例，且需要建立能夠完整貯存每例患者的各種資料的龐大數(shù)據(jù)庫以及數(shù)據(jù)共享[31]，而臨床上符合研究條件的唾液腺疾病的病例收集起來相對困難，需要多中心合作。影像組學正逐步應用到唾液腺疾病的研究中，但目前此類研究多是用紋理參數(shù)分析，運用全面影像組學分析的較少；且大多數(shù)研究納入的樣本量較少或采用單中心研究，準確性還可進一步提高。目前，唾液腫瘤的鑒別及分期、預測模型的建立是唾液腺疾病影像組學的研究熱點，相信通過國內外研究者和放射科醫(yī)生的共同努力,影像組學將在唾液腺疾病的診療、分子基因檢測等應用中發(fā)揮更大的作用。

利益沖突：所有作者均申明不存在利益沖突。