基于CT平扫纹理分析预测腮腺多形性腺瘤包膜浸润的初步研究.pdf
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1、 67影像技术影像研究与医学应用 2024年2月 第8卷第3期 基于 CT 平扫纹理分析预测腮腺多形性腺瘤包膜浸润的初步研究施久刚,茅枭骁,唐 银,马树声,张 磊(通信作者),卢 亮(靖江市人民医院影像科 江苏 泰州 214500)【摘要】目的:探究基于 CT 平扫图像纹理分析预测腮腺多形性腺瘤(PA)包膜浸润的可行性。方法:选取 2016 年 1 月2022 年10 月于靖江市人民医院经手术病理确诊为腮腺 PA 的患者 49 例,其中包膜浸润组 21 例,包膜未浸润组 28 例。运用 Mazda 软件在 CT平扫图像上手动勾画病灶最大层面感兴趣区(ROI)。应用 Fisher 系数、POE+
2、ACC 及 MI 3 种降维方式,筛选出最佳纹理参数,通过受试者工作特征(ROC)曲线评估其诊断效能。结果:纹理特征参数中包膜浸润组的 S(0,3)DifVarnc、Vertl_RLNonUni、Horzl_RLNonUni、Horzl_GLevNonU、135dr_RLNonUni、135dr_GLevNonU 均高于包膜未浸润组,且差异有统计学意义(P 0.05)。ROC曲线显示 Vertl_RLNonUni 的灵敏度与特异度较为平衡,其 AUC 值、灵敏度、特异度分别为 0.747、76.19%、71.43%,具有良好预测效能。结论:CT 平扫图像纹理分析能够提高术前腮腺 PA 包膜浸润
3、的预测效能,对指导临床手术方式选择及预后评估有重要作用。【关键词】腮腺肿瘤;计算机体层成像;纹理特征;纹理分析【中图分类号】R445.3 【文献标识码】A 【文章编号】2096-3807(2024)03-0067-03腮腺肿瘤主要以良性肿瘤为主,多形性腺瘤(pleomorphic adenoma,PA)约占 70%80%,具有一定侵袭性、潜在恶变倾向。腮腺PA的手术方式目前主要包括腮腺浅叶(或全叶)切除术、包膜外切除术1,前者较后者手术范围广、术后复发率低,但术后并发症发生率高。已有研究发现包膜外浸润是肿瘤术后复发的独立危险因素2,因此术前预测肿瘤有无包膜浸润对临床手术方式与预后具有指导意义。
4、传统影像学检查手段难以确定PA有无包膜浸润。纹理分析技术是影像学上新的后处理方法,能够通过定量分析纹理特征,鉴别肿瘤的良恶性,对肿瘤的预后评估有一定价值3。目前已有专家证实 CT 纹理分析能够用于区分腮腺良恶性肿瘤4,但还没有用于预测腮腺 PA包膜浸润的可行性报告。本研究基于 CT 平扫图像,探讨纹理分析技术预测 PA 包膜浸润的应用价值。1 资料与方法1.1 一般资料选取 2016 年 1 月2022 年 10 月于靖江市人民医院经手术病理确诊为腮腺 PA 的患者 49 例,其中包膜浸润组 21 例,包括男性 7 例,女性 14 例,年龄 22 67 岁,平均(48.718.36)岁;包膜未
5、浸润组 28 例,包括男性8例,女性20例,年龄2764岁,平均(45.967.89)岁。纳入标准:(1)于本院手术并有完整的病理资料;(2)术前完成 CT 平扫;(3)均签署知情同意书。排除标准:(1)入院检查前已手术过或其他肿瘤病史;(2)存在运动或吞咽伪影。1.2 方法1.2.1 图像采集 采用 Philips Brilliance iCT 256 层螺旋 CT 行腮腺 CT 平扫检查。扫描范围包括蝶鞍至锁骨窝平面。扫描参数:管电压 120 kV,管电流 200 mA,层厚 5 mm,矩阵 512512,螺距 1.0,重建层厚 1 mm。1.2.2 图像导出及 ROI 选择 从 PACS
6、 工作站中将横断面最大的层面图像导出,导出图像保存为BPM格式,导出时确保所有图像窗宽窗位一致。由两名高年资医师分别将图像导入 Mazda 软件中,沿病灶边缘勾画感兴趣区(ROI)。见图 1。(a)(b)(c)(d)注:(a)(b)患者,女性,53 岁,PA 包膜浸润,平扫形态规则、边缘毛糙、无囊变,红色区域勾画患者肿瘤边缘;(c)(d)患者,女性,37 岁,PA 包膜未浸润,平扫形态规则、边缘光整、无囊变,绿色区域勾画患者肿瘤边缘。图 1 腮腺 PA 平扫图像及软件勾画 ROI基金项目:靖江市人民医院2023年度院级科研基金项目(JRY-KY-2023-022)。68 影像技术影像研究与医学
7、应用 2024年2月 第8卷第3期 1.2.3 纹理参数提取及筛选 软件能够提取灰度直方图、绝对梯度、灰度共生矩阵、游程矩阵、自回归模型及小波转换共 6 种纹理特征参数,共 306 项放射组学特征。采用 3 种降维方式进行筛选:Fisher 系数、分类错误概率和平均相关系数(probability of classification error and average correlation coefficients,POE+ACC)、互信息(mutual information,MI)。1.3 统计学方法采用 SPSS 22.0 统计软件分析数据,符合正态分布的计量资料以均数 标准差(x-s
8、)表示,采用 t 检验;不符合正态分布的运用 Mann-Whitney U 检验,以 P 0.05为差异有统计学意义。建立受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线,比较其诊断效能。2 结果2.1 两组腮腺 PA 的纹理参数比较软 件 自 动 获 得 306 项 纹 理 参 数,运 用 Fisher、POE+ACC、MI 分别降维提取纹理特征参数各 10 项,结果见表 1。其中纹理参数 S(0,3)DifVarnc、Vertl_RLNonUni、Horzl_RLNonUni、Horzl_GLevNonU、135dr_RLNonUni、135
9、dr_GLevNonU 在组间差异具有统计学意义(P 0.05),结果见表 2,PA 的包膜浸润组纹理参数值均大于包膜未浸润组。表 1 3 种降维方式筛选出的纹理特征FisherPOE+ACCMIVertl_RLNonUniKurtosis135dr_GLevNonU135dr_RLNonUniPerc.90%S(1,0)ContrastPerc.01%135dr_LngREmphS(2,-2)DifEntrpHorzl_RLNonUniTeta4S(0,3)InvDfMomS(4,-4)DifVarncWavEnHL_s-5WavEnHH_s-1S(5,-5)DifVarncS(1,1)Co
10、rrelatS(3,0)ContrastS(3,-3)DifVarncWavEnHH_s-4S(0,4)InvDfMomS(3,-3)ContrastS(0,3)DifVarncTeta3135dr_GLevNonUHorzl_GLevNonUS(5,0)ContrastS(2,-2)Contrast135dr_GLevNonUS(2,0)Contrast注:90游程不均匀性(Vertl_RLNonUni);135游程不均匀性(135dr_RLNonUni);第 1 百分位数(Perc.01%);180游程不均匀性(Horzl_RLNonUni);差分方差(DifVarnc);135灰度不均匀
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