李敏,龔建平,張偉,錢銘輝
肺部CT智能診斷報(bào)告系統(tǒng)軟件“蘇華軟件”是由蘇州大學(xué)附屬第二醫(yī)院與華中科技大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院合作研發(fā)的軟件,能夠定量分析肺結(jié)節(jié)的體積。GE公司推出的肺結(jié)節(jié)CAD軟件(Lung VCAR)是目前國(guó)際公認(rèn)的優(yōu)秀軟件之一。本研究使用FUYO肺結(jié)節(jié)體模,比較肺部CT智能診斷報(bào)告系統(tǒng)軟件和Lung VCAR軟件在測(cè)量體模結(jié)節(jié)體積方面的準(zhǔn)確性和一致性。
FUYO肺結(jié)節(jié)體模由FUYO公司生產(chǎn),外形為直徑25cm的圓柱形(圖1),體模內(nèi)有5種密度的16個(gè)結(jié)節(jié),并充填塑料泡沫模擬肺組織(CT值為-900HU,圖2)。體模內(nèi)有4組不同大小的球形物,直徑分別為2.5、5.0、10.0和20.0mm,每組3個(gè)結(jié)節(jié),分別用亞克力、尼龍和聚丙烯材料制成,其CT值分別為100、60和-100HU,模擬肺結(jié)節(jié);這些結(jié)節(jié)分別固定在半徑為5.0、7.5和10.0cm的圓周上。此外,在半徑為7.5cm的圓周四個(gè)象限區(qū)各有一個(gè)結(jié)節(jié):兩個(gè)結(jié)節(jié)直徑為20.0mm,CT值分別為100和-100HU,另外兩個(gè)結(jié)節(jié)直徑為10.0mm,為混雜密度結(jié)節(jié),平均CT值分別為0及-60HU。所有結(jié)節(jié)均呈球形,邊緣光滑。
FUYO肺結(jié)節(jié)體模中的結(jié)節(jié)體積根據(jù)公式(1)計(jì)算得出:
其中r為體模結(jié)節(jié)的半徑(單位為mm),2.5mm結(jié)節(jié)的體積為8.18mm3,5.0mm 結(jié)節(jié)的體積為65.45mm3、10.0mm 結(jié) 節(jié) 的 體 積 為 523.60mm3,20.0mm結(jié)節(jié)的體積為4188.79mm3。
采集體模擺位:將體模放置在掃描孔的中央,用CT機(jī)的激光線定位,使體模的x、y、z軸線分別與CT機(jī)的x、y、z定位線重合。
掃描參數(shù):采用GE LightSpeed 64層螺旋CT機(jī),管電壓120kV,管電流300mA,機(jī)架旋轉(zhuǎn)速度0.8s/r,準(zhǔn)直器64×0.625mm,螺距0.984,掃描視野50cm×50cm,重建視野36cm×36cm,CHEST重建算法,行0.625mm層厚的圖像重建,顯示窗位-600HU,窗寬1500HU。掃描完成后間隔1h再行體模掃描2次,掃描參數(shù)和圖像重建參數(shù)同前,合計(jì)掃描體模3次。將圖像傳至AW4.3工作站(GE,美國(guó)),圖像數(shù)據(jù)以DICOM格式刻錄在DVD光盤上。
Lung VCAR軟件:在ADW 4.3工作站上運(yùn)行,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)讀取、結(jié)節(jié)半自動(dòng)標(biāo)記、結(jié)節(jié)特征的自動(dòng)化分析,顯示檢測(cè)結(jié)果(結(jié)節(jié)體積)。16個(gè)結(jié)節(jié)合計(jì)有144個(gè)檢測(cè)數(shù)據(jù)。
肺部CT智能診斷報(bào)告系統(tǒng)軟件(以下簡(jiǎn)稱為蘇華軟件):在通用計(jì)算機(jī)上運(yùn)行,能夠自動(dòng)或半自動(dòng)識(shí)別結(jié)節(jié)的位置,采用基于Gmac模型的分割方法對(duì)其進(jìn)行分割,將結(jié)節(jié)的形態(tài)學(xué)特征量化,顯示檢測(cè)結(jié)果(結(jié)節(jié)體積),體積測(cè)量為分割結(jié)節(jié)的體素體積的總和。16個(gè)結(jié)節(jié)合計(jì)有144個(gè)檢測(cè)數(shù)據(jù)。
軟件測(cè)量體模結(jié)節(jié)體積精度評(píng)價(jià)指標(biāo)采用相對(duì)誤差,相對(duì)誤差采用以下公式計(jì)算:絕對(duì)誤差=軟件測(cè)量值-體模標(biāo)準(zhǔn)值
蘇華軟件和GE Lung VCAR軟件對(duì)FUYO肺結(jié)節(jié)模型中16個(gè)結(jié)節(jié)均能進(jìn)行相應(yīng)的分析和體積測(cè)量。
2.5mm結(jié)節(jié)體積測(cè)量的平均相對(duì)誤差為21.1%,結(jié)節(jié)體積明顯被高估;5.0、10.0和20.0mm結(jié)節(jié)體積測(cè)量的平均相對(duì)誤差分別為-4.7%、-1.6%和 -2.3%,結(jié)節(jié)體積均被低估(表1)。16個(gè)結(jié)節(jié)體積的平均相對(duì)誤差為1.9%,直徑2.5mm結(jié)節(jié)體積測(cè)量的相對(duì)誤差最大。不同直徑結(jié)節(jié)體積測(cè)量的相對(duì)誤差,經(jīng) Mann-Whitney U檢驗(yàn)和 Kruskal-Wallis H 檢驗(yàn),直徑5.0、10.0和20.0mm 結(jié)節(jié)之間的相對(duì)誤差差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05),三者與直徑2.5mm的結(jié)節(jié)之間的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。
2.5mm結(jié)節(jié)體積測(cè)量的平均相對(duì)誤差為15.5%,結(jié)節(jié)體積被高估;5.0、10.0和20.0mm 結(jié)節(jié)體積測(cè)量的平均相對(duì)誤差分別為3%、3%和1%(表2),軟件測(cè)量的結(jié)節(jié)體積與標(biāo)準(zhǔn)體積相近。16個(gè)結(jié)節(jié)體積的平均相對(duì)誤差為4.7%,2.5mm結(jié)節(jié)的相對(duì)誤差明顯大于5.0、10.0和20.0mm結(jié)節(jié)。不同直徑結(jié)節(jié)體積測(cè)量的相對(duì)誤差,經(jīng)Mann-Whitney U檢驗(yàn)和Kruskal-Wallis H 檢驗(yàn),直徑5.0、10.0和20.0mm結(jié)節(jié)之間的相對(duì)誤差差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05),三者與直徑2.5mm的結(jié)節(jié)之間的差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)。總體上結(jié)節(jié)越大,體積測(cè)量的相對(duì)誤差越小。
表1 蘇華軟件測(cè)量體模結(jié)節(jié)體積的誤差分析
表2 Lung VCAR軟件測(cè)量體模結(jié)節(jié)體積的誤差分析
圖1 FUYO肺結(jié)節(jié)體模。
圖2 FUYO肺結(jié)節(jié)體模掃描圖像。
圖3 兩種軟件體積測(cè)量相對(duì)誤差的Bland-Altman分析圖。
經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,兩種軟件測(cè)量直徑5.0、10.0和20.0mm結(jié)節(jié)體積的平均相對(duì)誤差均小于5%。使用直徑5、10和20mm結(jié)節(jié)體積測(cè)量的117組數(shù)據(jù)行Bland-Altman分析,由于一些結(jié)節(jié)的軟件測(cè)量數(shù)據(jù)是一樣的,出現(xiàn)了圖中一個(gè)點(diǎn)有多個(gè)數(shù)據(jù)的現(xiàn)象(圖3),此外,圖中3個(gè)點(diǎn)在95%一致性界限之外,結(jié)合原始數(shù)據(jù),實(shí)際上為7組數(shù)據(jù)位于一致性界限之外,占6.0%(7/117)。在一致性界限范圍之內(nèi),蘇華軟件的相對(duì)誤差與Lung VCAR軟件的相對(duì)誤差相比,差值的絕對(duì)值最大為11.8%,兩款軟件的平均相對(duì)誤差為-0.2%,這種相對(duì)誤差的幅度在臨床上是可以接受的,因此,可以認(rèn)為兩款軟件測(cè)量結(jié)節(jié)體積的相對(duì)誤差具有較好的一致性,在臨床上可以相互替代使用。
隨著MSCT技術(shù)的發(fā)展,亞秒級(jí)掃描速度和亞毫米級(jí)掃描層厚的容積CT日益普及,可發(fā)現(xiàn)各種微小病灶,病灶的形態(tài)學(xué)特征顯示更清楚。諸多國(guó)際影像設(shè)備生產(chǎn)廠商紛紛推出各自的肺結(jié)節(jié)半自動(dòng)化分析測(cè)量軟件[1-3],其中 GE公司的 ALA 和 Lung VCAR 軟件最具代表性。中國(guó)在這方面起步較晚,目前尚無(wú)成熟的肺結(jié)節(jié)半自動(dòng)分析軟件。本研究采用體模結(jié)節(jié),使用蘇華軟件與Lung VCAR軟件進(jìn)行比較研究?jī)煞N軟件在體模結(jié)節(jié)體積測(cè)量方面的一致性和差異性。
Lung VCAR軟件是GE公司根據(jù)ALA軟件進(jìn)行改進(jìn)的一款半自動(dòng)測(cè)量肺結(jié)節(jié)體積和密度的軟件,在AW 4.3和AW 4.4工作站上運(yùn)行。該款軟件已通過(guò)美國(guó)FDA的認(rèn)證,是國(guó)際上公認(rèn)的優(yōu)秀肺結(jié)節(jié)CAD軟件,其前身ALA軟件也是一款優(yōu)秀的肺結(jié)節(jié)CAD軟件,在AW 4.2工作站上運(yùn)行,其體模研究和臨床應(yīng)用的相關(guān)報(bào)道較多[2-4],相關(guān)文獻(xiàn)曾使用 ALA軟件進(jìn)行了肺結(jié)節(jié)體積測(cè)量組間和組內(nèi)差異的研究[5]。Lung VCAR軟件在肺結(jié)節(jié)體積測(cè)量和肺結(jié)節(jié)倍增時(shí)間評(píng)估等方面性能優(yōu)越[6]。
肺結(jié)節(jié)的周圍是充滿氣體的肺泡組織,具有良好的自然對(duì)比,也為應(yīng)用圖形處理技術(shù)進(jìn)行肺結(jié)節(jié)分割創(chuàng)造了很好的條件。肺結(jié)節(jié)CAD測(cè)量結(jié)節(jié)體積的核心技術(shù)是結(jié)節(jié)分割,分割準(zhǔn)確則體積測(cè)量準(zhǔn)確,反之亦然。本研究結(jié)果表明,Lung VCAR軟件測(cè)量直徑≥5.0mm結(jié)節(jié)體積的相對(duì)誤差低,平均僅為2.2%;結(jié)節(jié)體積越大,軟件測(cè)量準(zhǔn)確度越高。Lung VCAR軟件測(cè)量的相對(duì)誤差均為正偏差,提示該軟件分割提取的結(jié)節(jié)體素總和大于標(biāo)準(zhǔn)值。Lung VCAR軟件所使用的分割技術(shù)具有很高的準(zhǔn)確性,由于涉及商業(yè)機(jī)密,我們無(wú)法獲取詳細(xì)的技術(shù)細(xì)節(jié)。
蘇華軟件的體模研究結(jié)果表明,測(cè)量直徑≥5.0mm結(jié)節(jié)體積的相對(duì)誤差較高,平均為-2.6%,也表現(xiàn)為結(jié)節(jié)體積越大,軟件測(cè)量準(zhǔn)確度越高。該款軟件的相對(duì)誤差均為負(fù)偏差,提示其分割提取的結(jié)節(jié)體素總和小于標(biāo)準(zhǔn)值。在測(cè)量直徑≥5.0mm結(jié)節(jié)體積的準(zhǔn)確性方面,Lung VCAR軟件優(yōu)于蘇華軟件。
對(duì)于2.5mm的微小結(jié)節(jié),Lung VCAR軟件和蘇華軟件所測(cè)量的結(jié)節(jié)體積均不準(zhǔn)確,這主要與目前使用CT機(jī)的分辨力有關(guān),微小結(jié)節(jié)體積的準(zhǔn)確測(cè)量仍然是一個(gè)難題。在比較兩款軟件測(cè)量體積的準(zhǔn)確性時(shí),剔除了2.5mm微小結(jié)節(jié)的數(shù)據(jù)。
使用Bland-Altman分析方法,進(jìn)行兩種軟件測(cè)量結(jié)果的一致性評(píng)價(jià),回答“這兩種軟件在臨床上是否可以互相替代使用”的問(wèn)題[7]。結(jié)果顯示兩款軟件測(cè)量體積相對(duì)誤差的差值絕對(duì)值最大為11.84%,兩種方法對(duì)直徑≥5.0mm體模結(jié)節(jié)體積測(cè)量的平均相對(duì)誤差為-0.2%,這種差異幅度在臨床上是可以接受的。故認(rèn)為兩款軟件體積測(cè)量的結(jié)果具有較好的一致性,可以相互替代使用。
肺結(jié)節(jié)CAD軟件測(cè)量體模結(jié)節(jié)的準(zhǔn)確性受許多因素的影響,因研究者所用的掃描和重建函數(shù)、重建視野、重建層厚、層間距及測(cè)量軟件等條件不同,評(píng)價(jià)測(cè)量誤差的標(biāo)準(zhǔn)各異,造成了文獻(xiàn)報(bào)道的測(cè)量結(jié)果的明顯差異[8-11](從2%~21%)。僅 Ravenel等[12]所使用的測(cè)量軟件(Lung VCAR)和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)與本組研究相同,其研究結(jié)果顯示:3、5、9和15mm體模結(jié)節(jié)體積的相對(duì)誤差分別為57%、11%、2%、1%;本研究使用的Lung VCAR 軟件測(cè)量結(jié)果顯示:2.5、5.0、10.0和20.0mm結(jié)節(jié)體積的平均相對(duì)誤差分別為15%、3%、3%、1%,和 Ravenel等[12]的測(cè)量準(zhǔn)確性相近。
筆者認(rèn)為,肺部CT智能診斷報(bào)告系統(tǒng)軟件雖然比Lung VCAR軟件在體模結(jié)節(jié)體積測(cè)量上準(zhǔn)確度稍低,但這種差異是可以被接受的,以后可以通過(guò)研究結(jié)節(jié)的分割技術(shù),提升蘇華軟件結(jié)節(jié)分割的準(zhǔn)確性,研究和建立不同大小和密度結(jié)節(jié)的數(shù)學(xué)模型,可能會(huì)獲得更加準(zhǔn)確的體積測(cè)量結(jié)果。
[1]Ashraf H,de Hoop B,Shaker B,et al.Lung nodule volumetry:segmentation algorithms within the same software package cannot be used interchangeably[J].Eur Radiol,2010,20(8):1878-1885.
[2]Petrou M,Quint LE,Nan B,et al.Pulmonary nodule volumetric measurement variability as a function of CT slice thickness and nodule morphology[J].Am J Roentgenol,2007,188(2):306-312.
[3]Rampinelli C,De Fiori E,Raimondi S,et al.In vivo repeatability of automated volume calculations of small pulmonary nodules with CT[J].Am J Roentgenol,2009,192(6):1657-1661.
[4]Honda O,Johkoh T,Sumikawa H,et al.Pulmonary nodules:3D volumetric measurement with multidetector CT-effect of intravenous contrast medium[J].Radiology,2007,245(3):881-887.
[5]朱江濤,龔建平,朱建兵,等.人體肺小結(jié)節(jié)CT體積測(cè)量的可重復(fù)性研究[J].蘇州大學(xué)學(xué)報(bào)(醫(yī)學(xué)版),2010,30(1):138-140.
[6]周科峰,朱 斌,楊留發(fā),等.ALA軟件測(cè)定倍增時(shí)間在肺結(jié)節(jié)隨訪中的應(yīng)用[J].醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志,2008,18(10):1124-1127.
[7]陳卉.Bland-Altman分析在臨床測(cè)量方法一致性評(píng)價(jià)中的應(yīng)用[J].中國(guó)衛(wèi)生統(tǒng)計(jì),2007,24(3):308-315.
[8]Yankelevitz DF,Reeves AP,Kostis WJ,et al.Small pulmonary nodules:volumetrically determined growth rates based on CT evaluation[J].Radiology,2000,217(1):251-256.
[9]Way TW,Chan HP,Goodsitt MM,et al.Effect of CT scanning parameters on volumetric measurements of pulmonary nodules by 3Dactive contour segmentation:aphantom study[J].Phys Med Biol,2008,53(5):1295-1312.
[10]Ko JP,Rusinek H,Jacobs EL,et al.Small pulmonary nodules:volume measurement at chest CT-phantom study[J].Radiology,2003,228(3):864-870.
[11]Goo JM,Tongdee T,Tongdee R,et al.Volumetric measurement of synthetic lung nodules with multidetector row CT:effect of various image reconstruction parameters and segmentation thresholds on measurement accuracy[J].Radiology,2005,235(3):850-856.
[12]Ravenel JG,Leue WM,Nietert PJ,et al.Pulmonary nodule volume:effects of reconstruction parameters on automated measurements——aphantom study[J].Radiology,2008,247(2):400-408.