馬向宏，袁冠前，徐志華，楊本強(qiáng)*

癲癇是多種病因?qū)е碌囊苑磸?fù)發(fā)作的神經(jīng)元異常放電所致的短暫性中樞神經(jīng)系統(tǒng)功能失常為特征的慢性神經(jīng)系統(tǒng)疾病[1]。顳葉癲癇(temporal lobe epilepsy，TLE)根據(jù)異常放電位置的起源分為內(nèi)側(cè)型、外側(cè)型、混合型。顳葉內(nèi)側(cè)結(jié)構(gòu)(海馬、杏仁核、內(nèi)嗅覺皮層等)異常?？蓪?dǎo)致內(nèi)側(cè)顳葉癲癇的發(fā)生，其中海馬硬化(hippocampal sclerosis，HS)可能是導(dǎo)致癲癇最主要的原因之一[2]。手術(shù)切除致癇灶是藥物難治性癲癇行之有效的治療方法，部分前顳葉、海馬和海馬旁回切除術(shù)可使70%以上的難治性顳葉癲癇發(fā)作得到有效控制[3]，因此術(shù)前病灶的準(zhǔn)確定位已成為手術(shù)成功的關(guān)鍵因素。長(zhǎng)期以來，關(guān)于原發(fā)性TLE海馬硬化的早期診斷與準(zhǔn)確定位一直是困擾臨床醫(yī)生的一大難題，以往的診斷方法主要有患者的臨床表現(xiàn)、頭皮腦電圖(electroencephalography，EEG)、視頻腦電圖(video electroencephalography，VEEG)監(jiān)測(cè)，其中常規(guī)腦電圖及VEEG監(jiān)測(cè)在TLE的定性診斷中有較高的價(jià)值[4]，但由于部分單側(cè)TLE會(huì)發(fā)生雙側(cè)互不相關(guān)的間歇期癇性放電，甚至是出現(xiàn)對(duì)側(cè)放電占優(yōu)勢(shì)，因此對(duì)癲癇灶定位、定側(cè)存在較大缺陷，且頭皮腦電圖不論發(fā)作期或發(fā)作間期描記[5]，均不能確定是否存在HS。一些新技術(shù)如磁共振波譜(magnetic resonance spectroscopy，MRS)、腦磁圖、多模態(tài)磁共振成像等技術(shù)的出現(xiàn)可以幫助進(jìn)行癲癇的準(zhǔn)確定位定性和深入研究[6-7]，但是這些序列的掃描時(shí)間長(zhǎng)，患者所需費(fèi)用高。紋理分析通過計(jì)算機(jī)后處理對(duì)醫(yī)學(xué)圖像的灰度分布、體素空間關(guān)系等灰階信息進(jìn)行分析，從而得到肉眼無法識(shí)別的圖像信息，并能定量顯示圖像的像素值及其排列方式的細(xì)微變化[8]，提取圖像中組織細(xì)微病變特征[9]，被稱為圖像的顯微鏡或放大鏡，以其獨(dú)有的優(yōu)勢(shì)成為了醫(yī)學(xué)圖像后處理的重要手段之一。目前已有文獻(xiàn)報(bào)道醫(yī)學(xué)圖像紋理分析可用于海馬硬化的診斷[10-12]。因此，本研究擬探討常規(guī)MRI圖像紋理分析對(duì)顳葉癲癇海馬硬化的診斷價(jià)值。

1 材料與方法

1.1 一般資料

搜集我院2014年5月至2016年2月經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)的22例單側(cè)早期顳葉癲癇海馬硬化患者。男12例、女10例；年齡16～43歲，平均(29±8)歲。納入標(biāo)準(zhǔn)如下：(1)通過手術(shù)活檢病理證實(shí)為海馬硬化；(2)術(shù)前在我院進(jìn)行包括垂直于海馬的斜冠狀位T2 FLAIR序列在內(nèi)的常規(guī)MRI檢查；(3)確保無影響圖像紋理分析的偽影。

1.2 MRI檢查方法

所有患者均行常規(guī)MRI掃描(德國(guó)西門子Magnetom Verio 3.0 T MRI)。掃描序列包含軸位(T1 FLAIR、T2WI、T2 FLAIR)，矢狀位(T2WI)及垂直于海馬的斜冠狀位T2 FLAIR。斜冠狀位T2 FLAIR掃描參數(shù)如下：重復(fù)時(shí)間=8800 ms，恢復(fù)時(shí)間=96 ms，層厚=3 mm，層間距=0 mm；矩陣512×512。

1.3 圖像紋理分析

1.3.1 圖像選擇

5種序列中，垂直于海馬的斜冠狀位是觀察海馬的最佳序列，因此筆者選用垂直于海馬的斜冠狀位T2 FLAIR作為特征提取的序列。以相同的格式將22例患者的MRI圖像從PACS工作站導(dǎo)出。感興趣區(qū)(region of interests，ROI)勾畫時(shí)軟件自動(dòng)以數(shù)值的形式顯示出ROI的大小，很好地保證了ROI大小的一致性，海馬頭部截面積最大，可勾畫的ROI面積也最大，既保證了勾畫位置的一致性，又能夠相應(yīng)地提取出更多的紋理特征，因此由具有神經(jīng)影像診斷經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)師選出海馬頭部斜冠狀位T2 FLAIR序列的圖像進(jìn)行分析。

1.3.2 紋理分析

應(yīng)用Mazda軟件(The Technical University of Lodz, Institute of Electronics, http: //www.eletel.p.lodz.pl/mazda/)分析所選擇圖像，通過手動(dòng)勾畫ROI計(jì)算出該圖像的紋理特征參數(shù)。紋理特征的計(jì)算、評(píng)估過程如下：由于斜冠狀位T2 FLAIR序列顯示海馬較清晰，因此，由1名醫(yī)師在此序列海馬頭處手動(dòng)勾畫ROI，使ROI的大小(12×12)保持一致，同時(shí)對(duì)ROI內(nèi)圖像進(jìn)行紋理分析(圖1)。

圖1 ROI勾畫及紋理分析示意圖Fig.1 Diagram of ROI outline and texture analysis

利用Mazda軟件對(duì)紋理特征進(jìn)行計(jì)算。由于所提取的紋理特征較多，需要先選出最具代表海馬硬化的紋理特征，紋理特征參數(shù)包括以下：(1)灰度共生矩陣(gray-level co-occurrence matrix，GLCM)：角矩、二階矩、對(duì)比度、自相關(guān)、方差和、逆差矩、平方和、方差和、熵和、熵、逆差矩、熵差；(2)絕對(duì)梯度(absolute gradient，GRA)：梯度均數(shù)、方差、偏度、峰度、非零位；(3)游程檢驗(yàn)(run-length matrix，RUN)：游程長(zhǎng)不均勻性、灰階不均勻性、長(zhǎng)游程權(quán)重、短游程權(quán)重、游程中的圖像分?jǐn)?shù)。Mazda可提供3種能夠自動(dòng)選擇出10個(gè)最有意義診斷海馬硬化特征的方法，包括Fisher系數(shù)(fisher coefficient，F(xiàn)isher)、交互信息(mutual information，MI)、分類錯(cuò)誤概率組合平均相關(guān)系數(shù)(classification error probability combined average correlation coefficients，POE+ACC)，以及3種方法聯(lián)合，簡(jiǎn)稱為FPM。同時(shí)，由2名影像醫(yī)師在未知病理結(jié)果的情況下共同分析22例患者的MRI圖像，得出診斷結(jié)果，診斷過程中出現(xiàn)不同意見時(shí)，通過協(xié)商取得一致意見。以病理結(jié)果作參考標(biāo)準(zhǔn)，得出影像醫(yī)師診斷的誤判率，并與通過紋理分析所得的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

應(yīng)用B11統(tǒng)計(jì)軟件(Mazda軟件包中自帶)根據(jù)所選擇的紋理特征，對(duì)硬化的海馬及正常海馬進(jìn)行分類。主要包括以下4種統(tǒng)計(jì)方法：線性判別分析(linear discriminant analysis，LDA)、非線性判別分析(nonlinear discriminant analysis，NDA)、原始數(shù)據(jù)分析(raw data analysis，RDA)、主要成分分析(principal component analysis，PCA)。斜冠狀位T2 FLAIR序列圖像區(qū)分硬化海馬及正常海馬的結(jié)果以錯(cuò)判率的形式表述，誤判率即為將硬化海馬誤診為正常海馬或?qū)⒄：ｑR誤診為硬化海馬的數(shù)量占研究中海馬總數(shù)的百分比。誤判率越小，說明該序列及對(duì)應(yīng)的ROI中蘊(yùn)含的用于診斷海馬硬化的紋理特征越多，對(duì)病變的診斷價(jià)值越高。將Mazda軟件所得誤判率與影像醫(yī)師診斷的誤判率進(jìn)行卡方檢驗(yàn)，P＜0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

Mazda軟件區(qū)分正常海馬與硬化海馬時(shí)，F(xiàn)PM參數(shù)選擇方法聯(lián)合NDA分類方法得到的錯(cuò)判率最小，為4.55% (2/44)，其中將兩個(gè)硬化海馬誤判為正常海馬。見表1。

3種參數(shù)選擇方法中，對(duì)錯(cuò)判率進(jìn)行比較，與Fisher、POE+ACC、MI 3種參數(shù)選擇方法單獨(dú)應(yīng)用相比，F(xiàn)PM選擇的紋理特征診斷病變的錯(cuò)判率最低，其對(duì)應(yīng)的4種分類方法所得的錯(cuò)判率分別為36.36% (16/44)、36.36% (16/44)、11.36% (5/44)、4.55% (2/44)。

4種分類方法中，對(duì)錯(cuò)判率進(jìn)行比較，NDA方法區(qū)分正常海馬與硬化海馬的錯(cuò)判率最低，如Fisher、POE+ACC、MI選擇方法及3種方法聯(lián)合選擇T2WI提取的紋理特征區(qū)分正常海馬與硬化海馬的錯(cuò)判率分別為22.73% (10/44)、9.09% (4/44)、11.36% (5/44)、4.55% (2/44)。

影像醫(yī)師診斷的錯(cuò)判率為25.0% (11/44)，其中將8個(gè)硬化海馬誤診為正常，將3個(gè)正常海馬誤診為海馬硬化。與紋理分析的錯(cuò)判結(jié)果比較，影像醫(yī)師診斷海馬硬化的誤判率較高，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P=0.014)。

表1 紋理分析診斷海馬硬化的錯(cuò)判率(%)Tab.1 Misclassification rate of the texture analysis in diagnosing hippocampal sclerosis (%)

3 討論

圖像紋理分析描述了像素間關(guān)系、圖像灰階分布特征、空間特征，在保證準(zhǔn)確率的同時(shí)，提供了很多肉眼無法識(shí)別的物體表面特征信息。本研究顯示利用紋理分析可準(zhǔn)確對(duì)海馬硬化進(jìn)行診斷，其中FPM參數(shù)選擇方法聯(lián)合NDA分類方法得到的錯(cuò)判率最小，低至4.55% (2/44)。目前紋理分析應(yīng)用范圍廣泛，電子計(jì)算機(jī)斷層掃描(computed tomography，CT)、MR及正電子發(fā)射型計(jì)算機(jī)斷層顯像(positron emission computed tomography，PET)等影像圖像均可進(jìn)行圖形分析，其中CT和MR圖像分析最為常用，在對(duì)其他種類(尤其是一些常規(guī)CT及MR不能鑒別)疾病的鑒別診斷中，紋理分析優(yōu)勢(shì)十分明顯[13-14]。

近年來，隨著對(duì)病變?cè)\斷定量研究的增多，很多學(xué)者嘗試通過紋理分析對(duì)疾病進(jìn)行定量分析，期望通過此方法得到更加可靠的診斷結(jié)果。通過在游程矩陣、絕對(duì)梯度、共生矩陣等多方面提取不同的紋理特征參數(shù)，從而對(duì)紋理特征進(jìn)行定量或定性描述，這一圖像后處理過程稱為圖像的紋理分析。醫(yī)學(xué)圖像紋理特征的定量變化可反映機(jī)體相應(yīng)的病理變化，因此，在機(jī)體發(fā)生病理變化后，可通過紋理特征的改變對(duì)正常及病變組織、不同病變組織類型進(jìn)行鑒別、區(qū)分[15-16]，為疾病早期、正確地診斷和及時(shí)地治療提供新途徑。海馬硬化的病理特征主要包括膠質(zhì)細(xì)胞增生、神經(jīng)元丟失，如果病變處于早期，尚未發(fā)生顳葉萎縮及MRI信號(hào)改變，或顳葉萎縮輕微、MRI信號(hào)改變不明顯時(shí)，影像醫(yī)師則難以通過MRI圖像對(duì)海馬硬化進(jìn)行準(zhǔn)確的診斷，而紋理分析則可以根據(jù)早期的病理改變對(duì)病變做出判斷，為海馬硬化的早期診斷提供了極大的幫助。

本研究中利用常規(guī)MRI序列紋理分析診斷海馬硬化的錯(cuò)判率最低為4.55%，影像醫(yī)師的誤判率為25%。張柳等[17]的研究結(jié)果與本研究一致，其通過常規(guī)MRI圖像定位海馬硬化的結(jié)果與術(shù)后病理對(duì)照診斷的準(zhǔn)確率為65.12%。由此可見，紋理分析可為海馬硬化的診斷提供可靠的信息?，F(xiàn)階段，醫(yī)學(xué)影像診斷海馬硬化主要還是通過醫(yī)生肉眼觀察圖像，醫(yī)生經(jīng)驗(yàn)、疲勞等主觀因素會(huì)對(duì)病變?cè)\斷的正確性產(chǎn)生很大影響。然而，圖像紋理分析可避免由于醫(yī)師的資歷、經(jīng)驗(yàn)等不同而對(duì)診斷結(jié)果產(chǎn)生的影響，提供更加客觀的圖像信息。

本研究尚有其局限性：(1)紋理分析的方法目前只能作為一種輔助診斷的新方法應(yīng)用，因此為了得到更好的診斷效果，還需與常規(guī)的磁共振診斷要點(diǎn)相結(jié)合應(yīng)用。(2)本研究納入的病例數(shù)量有限，可能引起偏倚。

綜上所述，本研究顯示常規(guī)MRI圖像紋理分析可為顳葉癲癇海馬硬化的診斷提供可靠的信息及客觀依據(jù)，提高了診斷的準(zhǔn)確性，并有助于海馬硬化的早期診斷。

[References]

[1] Stern JM. Overview of evaluation and treatment guidelines for epilepsy. Curr Treat Options Neurol, 2009, 11(4): 273-284.

[2] Yue W, Zhang YJ, Guan YL, et al. The imageology study of patients with the hippocampal sclerosis-associated medial temporal lobe epilepsy. Chin J Nervous Mental Dis, 2014, 10(40): 607-611.岳偉, 張雅靜, 管雅琳, 等. 內(nèi)側(cè)顳葉癲癇患者海馬硬化的影像學(xué)研究. 中國(guó)神經(jīng)精神疾病雜志, 2014, 10(40): 607-611.

[3] Guan Y, Lu J, Cao YX, et al. SPECT and MRI study in patients with temporal lobe epilepsy caused by hippocampal sclerosis. Chin J Contemp Neurol Neurosurg, 2015, 11(15): 12.關(guān)樂, 盧潔, 曹燕翔, 等. 海馬硬化致顳葉癲癇的SPECT與MRI研究. 中國(guó)現(xiàn)代神經(jīng)疾病雜志, 2015, 11(15): 12.

[4] Yu L, Sun HB. Epileptic encephalopathy. Prac J Clin Med, 2004,2(1): 24-26.喻良, 孫紅斌. 癲癇性腦病. 實(shí)用醫(yī)院臨床雜志, 2004, 2(1): 24-26.

[5] Dzienis W, Tarasów E, Kochanowicz J, et al. Utility of computed tomography and selected MR sequences in the diagnostics of patients with partial epileptic attacks. Med Sci Monitor, 2007, 13(1): 49-54.

[6] Ai CH, Sun XJ. Research progresson the diagnose of temporal lobe epilepsy by MRI. Med Reca, 2009, 18(15): 2808-2811.艾叢慧, 孫學(xué)進(jìn). 磁共振診斷顳葉癲癇的研究進(jìn)展. 醫(yī)學(xué)綜述,2009, 18(15): 2808-2811.

[7] He MY, Liu PF. The research of multimodal magnetic resonance imaging in the diagnosis of hippocampal sclerosis in temporal lobe epilepsy. J Med Research, 2015, 44(2): 16-20.何明遠(yuǎn), 劉鵬飛. 多模態(tài)磁共振成像對(duì)顳葉癲癇海馬硬化診斷的研究. 醫(yī)學(xué)研究雜志, 2015, 44(2): 16-20.

[8] Castellano G, Bonilha L, Li L M, et al. Texture analysis of medical images. Clin Radio, 2004, 59(12): 1061-1069.

[9] Zhang Y, Zhu H, Ferrari R, et al. Texture analysis of MR images of minocycline treated MS patients. Lecture Notes in Computer Sci,2003, 2878(8): 786-793.

[10] Bonilha L, Kobayashi E, Castellano G, et al. Texture analysis of hippocampal sclerosis. Epilepsia, 2003, 44(12): 1546-1550.

[11] Yu O, Mauss Y, Namer IJ, et al. Existence of contralateral abnormalities revealed by texture analysis in unilateral intractable hippocampal epilepsy. Magn Reson Imaging, 2001, 19(10):1305-1310.

[12] Morita ME, Cendes F. Quantitative MRI techniques in MTLE:Toward a better understanding of hippocampal sclerosis. Epilepsia,2010, 51(S1): 76-79.

[13] Zacharaki EI, Wang S, Chawla S, et al. Classification of brain tumor type and grade using MRI texture and shape in a machine learning scheme. Magn Reson Med, 2009, 62(6): 1609-1618.

[14] Orphanidou VE, Vlachos N, Davies NP, et al. Texture analysis of T1 and T2-weighted MR images and use of probabilistic neural network to discriminate posterior fossa tumours in children. NMR in Biomedicine, 2014, 27(6): 632-639.

[15] Mayerhoefer ME, Schima W, Trattnig S, et al. Texture-based classification of focal liver lesions on MRI at 3.0 Tesla: a feasibility study in cysts and hemangiomas. J Magn Reson Imaging, 2010,32(2): 352-359.

[16] Mayerhoefer ME, Breitenseher M, Amann G, et al. Are signalintensity and homogeneity useful parameters for distinguishing between benign and malignant soft tissue masses on MR images?Objective evaluation by means of texture analysis. Magn Reson Imaging, 2008, 26(9): 1316-1322.

[17] Zhang L, Feng YJ, Chen XR, et al. The value of MRI and18F-FDG PET/CT indiagnosis of hippocampal sclerosis. J Jinan Univer(Medicine Edition), 2013, 34(2): 216-220.張柳, 馮永健, 陳祥榮, 等. MRI與18F-FDG PET/CT對(duì)海馬硬化的診斷價(jià)值. 暨南大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)與醫(yī)學(xué)版), 2013, 34(2):216-220.