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CT紋理分析對結直腸癌與炎癥性結直腸壁增厚的鑒別診斷價值

2022-01-15 05:57:44馬永青王志璐王帝董婷宇宋德領丁新
中國醫(yī)學影像學雜志 2021年12期
關鍵詞:均勻度紋理病灶

馬永青,王志璐,王帝,董婷宇,宋德領,丁新

1.河北北方學院附屬第一醫(yī)院醫(yī)學影像部,河北 張家口 075000;2.河北北方學院附屬第一醫(yī)院內(nèi)鏡中心,河北 張家口 075000;*通信作者 丁新 1689385729@qq.com

近年全球結直腸癌(colorectal cancer,CRC)的發(fā)病率和死亡率均呈上升趨勢,目前我國CRC每年新發(fā)病例數(shù)和死亡病例數(shù)增長較多[1]。CRC早期一般無明顯臨床癥狀,中晚期可出現(xiàn)便血、腹痛等癥狀,與炎性腸?。╥nflammatory bowel disease,IBD)表現(xiàn)相同。內(nèi)鏡病理檢查可以準確鑒別CRC與IBD,但穿孔、出血等并發(fā)癥的發(fā)生率較高,且活動期IBD患者的檢查風險明顯增加[2]。目前CT用于診斷CRC日益廣泛,但CRC與IBD在CT掃描中均可表現(xiàn)為不對稱局部腸壁增厚征象,在一定程度上很難進行鑒別[3]。

CT紋理分析是影像組學分析領域發(fā)展的一部分,其在腫瘤臨床診療中可提供特征分析、預后判斷以及預測腫瘤治療反應等重要信息,在預測CRC的病理特征、療效及預后方面應用效果較好[4-5]。目前,CT紋理分析研究多集中于評估CRC的浸潤、轉移等方面,其鑒別CRC和IBD的研究較少。本研究擬對比CRC和IBD的平掃CT圖像紋理特征差異,為CT圖像中CRC與炎癥性結直腸壁局限性增厚的鑒別診斷提供參考依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 研究對象 回顧性納入2018年5月—2020年5月于河北北方學院附屬第一醫(yī)院診治的局限性結腸壁增厚患者103例,其中男58例,女45例,平均年齡(63.3±3.7)歲,根據(jù)病理結果分為CRC組63例和IBD組40例,兩組患者一般資料見表1。納入標準:①經(jīng)病理證實為IBD或CRC;②行CT掃描及電子腸鏡檢查;③均為局限性腸壁增厚。排除標準:①檢查前行手術、 放射治療或化學治療;②CT圖像存在偽影或不夠清晰,影響邊界判定;③其他可能影響圖像分析者。本研究通過本院醫(yī)學倫理委員會審核(審批號:W2021005),所有患者均簽署知情同意書。

1.2 檢查方法 患者取仰臥位,使用東芝64排AQullion螺旋CT行平掃,掃描范圍從膈肌層面至恥骨聯(lián)合。掃描參數(shù):管電壓120 kV,管電流300 mA,層厚5 mm,層間距5 mm,掃描完畢后傳入圖像存儲與傳輸系統(tǒng)(PACS)完成分析及圖像存儲。

1.3 紋理分析 納入病例圖像以DICOM格式拷貝后導入Firevoxel(https://firevoxel.org)紋理分析軟件進行圖像分析。由2位高年資主治醫(yī)師共同判定病灶邊界,逐層于病灶外緣1 mm處沿病灶形態(tài)進行勾勒并覆蓋整個病灶,勾畫感興趣區(qū)(ROI),避免勾勒到周圍組織并盡可能包含更多的病灶。然后利用Firevoxel軟件自動提取均值、標準差、偏度、不均勻度、峰度和熵值等紋理參數(shù),IBD與CRC病灶圖像紋理參數(shù)見圖1、2。

圖1 女,64歲,乙狀結腸中分化腺癌。A.CT平掃軸位圖像;B.ROI的勾畫(箭);C.紋理分析直方圖結果;ROI:感興趣區(qū)

1.4 統(tǒng)計學方法 采用SPSS 22.0軟件,符合正態(tài)分布的計量資料以±s表示,組間比較采用兩獨立樣本t檢驗;非正態(tài)分布的計量資料以[M(Q1,Q3)]表示,組間比較采用秩和檢驗;計數(shù)資料組間比較采用χ2檢驗。利用受試者工作特征(ROC)曲線獲取各差異參數(shù)的曲線下面積(AUC)及截斷值,判定存在差異的參數(shù)對CRC與IBD的鑒別效能。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

2 結果

2.1 兩組患者臨床資料比較 根據(jù)病理學分型,CRC組結腸腺癌62例,未分化癌1例;IBD組潰瘍性結腸炎33例,克羅恩病7例。兩組患者臨床資料差異無統(tǒng)計學意義(P均>0.05),見表1。

表1 兩組患者臨床資料比較

圖2 男,57歲,降結腸潰瘍性結腸炎。A.CT平掃軸位圖像;B.ROI的勾畫(箭);C.紋理分析直方圖結果;ROI:感興趣區(qū)

2.2 兩組患者紋理參數(shù)對比 CRC組患者熵值、不均勻度和峰度明顯高于IBD組,差異均有統(tǒng)計學意義(P均<0.05),其余參數(shù)差異無統(tǒng)計學意義(P均>0.05),見表2。

表2 兩組患者CT紋理分析參數(shù)比較[M(Q1,Q3)]

2.3 紋理特征參數(shù)鑒別CRC與IBD的ROC曲線分析 應用單個參數(shù)鑒別CRC與IBD時,熵值的診斷效能最高,AUC=0.852(95%CI0.773~0.931),截斷值為3.389時的敏感度和特異度最高,分別為98.40%、65.00%。其次為不均勻度,AUC=0.770(95%CI0.680~0.860),截斷值為0.016時的敏感度和特異度最高,分別為61.90%、90.00%。熵值聯(lián)合不均勻度可以明顯提高檢測效能,AUC=0.915(95%CI0.861~0.968),其敏感度及特異度分別為80.00%、98.40%,見圖3。

圖3 CT紋理分析差異參數(shù)鑒別CRC與IBD的ROC曲線。A.使用單個參數(shù);B.使用聯(lián)合參數(shù)。CRC:結直腸癌;IBD:炎性腸病

3 討論

CRC在CT圖像上常表現(xiàn)為不規(guī)則的局限性腸壁增厚及強化,利用典型征象可與IBD鑒別,然而對于非對稱局限性IBD與扁平樣CRC,CT圖像的鑒別較為困難[6],尋找方便、快捷、經(jīng)濟的檢查方法以提高對兩種疾病的鑒別能力具有重要的臨床意義。CT紋理分析是一種基于熵值、不均勻度、峰度等圖像灰度分布指標評估醫(yī)學圖像中腫瘤內(nèi)部異質(zhì)性的工具,作為無創(chuàng)定量分析方法,在良、惡性病變的鑒別診斷中起到“虛擬活檢”的作用,在評估疾病性質(zhì)、治療效果及遺傳特征等方面具有重要的應用價值[7-9]。

3.1 熵值及不均勻度在鑒別CRC與IBD中的應用 熵值代表圖像灰度分布的混亂和復雜程度,不均勻度反映圖像灰度的規(guī)則程度,圖像灰度信息越復雜、分布越混亂,病灶的熵值和不均勻度越大。既往研究顯示,良性腫瘤的熵值和不均勻度均低于惡性腫瘤,熵值和不均勻度越高,代表腫瘤異質(zhì)性越高[10-11]。IBD是一組以腸黏膜充血、水腫并“假息肉”形成的慢性非特異性腸道炎性疾病,為大量中性粒細胞、淋巴細胞、漿細胞及嗜酸性粒細胞浸潤,組織結構較為均勻致密,同時壞死組織較惡性腫瘤少,組織細胞多具有原有的生物學活性。CRC常為大量形態(tài)結構不規(guī)則腫瘤細胞的增殖堆積,腫瘤組織表面糜爛、壞死、液化明顯,從而具有更明顯的異質(zhì)性,其熵值及不均勻度可明顯高于良性IBD。彭文靜等[12]報道在乳腺惡性結節(jié)中熵值和不均勻度較高,能夠反映病灶的混雜程度及異質(zhì)性,可以有效區(qū)分病灶的良惡性。本研究結果顯示,平掃CT圖像上CRC組熵值及不均勻度均明顯高于IBD組,與上述研究結論具有一定的相似性。本研究ROC曲線顯示熵值鑒別CRC與IBD的敏感度和特異度較高,其次為不均勻度和峰值,熵值與不均勻度的聯(lián)合診斷能夠明顯提高鑒別效能。因此,熵值和不均勻度的差異及聯(lián)合應用在鑒別CRC和IBD中具有較好的臨床應用價值。

3.2 峰值在鑒別CRC與IBD間的應用 峰值及偏度是描述直方圖特征的一階統(tǒng)計參數(shù),峰值代表參數(shù)分布曲線的陡緩程度,偏度反映直方圖分布的不對稱性[13];均值及標準差是反映像素平均值的參數(shù),兩者的絕對值越大,病變異質(zhì)性越高。屈耀銘等[14]研究顯示,囊性膠質(zhì)瘤的均值、標準差、不均勻度及偏度均大于腦膿腫,腫瘤內(nèi)出血、囊壁不光整可能是導致兩者參數(shù)存在差異的重要原因。本研究顯示,CRC的峰值明顯高于IBD,可能是因為CRC病灶形態(tài)規(guī)則性差,表面多附著壞死組織及污苔,同時組織內(nèi)部壞死、液化明顯等因素所致;而兩組間均值、標準差及偏度并無顯著差異,可能與本研究納入樣本量較少相關。

3.3 本研究的局限性 本研究為回顧性研究,受臨床資料等限制,僅選取CT平掃圖像進行分析,需要進一步探索CRC與IBD在CT增強圖像中的CT紋理分析指標的差異及應用價值。此外,本研究納入樣本量相對較少,可能造成研究結論存在一定的偏倚,仍需擴大樣本量,進一步證實CT紋理分析各指標在鑒別CRC與IBD中的臨床應用效果。

總之,CT紋理分析可以作為一種CRC與局灶性IBD鑒別的有效工具,其中熵值聯(lián)合不均勻度可以獲得較高的診斷效能,在CRC與IBD的鑒別診斷中具有一定的臨床應用價值。

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