任 琦，程敬亮，馬 楨，張 勇

(鄭州大學第一附屬醫(yī)院磁共振科，河南 鄭州 450052)

圖1 GBM、PCNSL、SMT增強直方圖分析 A、D、G.分別為GBM矢狀位增強圖像、軟件勾畫ROI圖像、ROI灰度分布直方圖； B、E、H.分別為PCNSL矢狀位增強圖像、軟件勾畫ROI圖像、ROI灰度分布直方圖； C、F、I.分別為SMT矢狀位增強圖像、軟件勾畫ROI圖像、ROI灰度分布直方圖

膠質(zhì)母細胞瘤(glioblastoma multiform， GBM)、原發(fā)性中樞神經(jīng)系統(tǒng)淋巴瘤(primary central nervous system lymphoma， PCNSL)和單發(fā)腦轉(zhuǎn)移瘤(solitary brain metastasis， SMT)的影像學表現(xiàn)相似，傳統(tǒng)MRI鑒別價值存在爭議。MRI直方圖分析可客觀地量化腫瘤MRI內(nèi)體素的信號強度分布，有助于診斷腫瘤、評估其生物學侵襲性及預測治療反應[1]。本研究以MR腫瘤全域增強圖像為ROI，提取其內(nèi)灰度值分布情況并進行分析，探討MRI增強灰度直方圖分析鑒別診斷GBM、PCNSL和SMT的價值。

1 資料與方法

1.1 一般資料 回顧性分析2014年5月—2017年10月95例于我院就診的腦腫瘤患者資料。其中GBM 29例(GBM組)，男17例，女12例，年齡10～69歲，平均(51.2±14.5)歲；PCNSL 38例(PCNSL組)，男17例，女21例，年齡33～81歲，平均(57.1±12.5)歲；SMT 28例(SMT組)，男15例，女13例，年齡36～76歲，平均(59.8±10.3)歲。PCNSL組包括彌漫性大B細胞淋巴瘤37例，淋巴漿細胞性淋巴瘤1例，均無獲得性免疫缺陷。28例SMT中，原發(fā)腫瘤包括肺癌24例(腺癌18例，神經(jīng)內(nèi)分泌癌4例，鱗癌2例)、乳腺癌2例(浸潤性導管癌1例、病理類型不明1例)和胃腺癌2例。納入標準：①術(shù)前于我院接受顱腦MR檢查，圖像質(zhì)量佳；②MR檢查前無任何影響腫瘤形態(tài)學特征的醫(yī)療行為，如穿刺活檢、放化療等；③術(shù)后病理確診為GBM、PCNSL或SMT。

1.2 儀器與方法

1.2.1 儀器 采用Siemens Skyra 3.0T MR儀，32通道標準頭頸聯(lián)合線圈。掃描序列及參數(shù)：軸位T1WI，TR 240 ms, TE 2.5 ms；軸位T2WI，TR 5 000 ms，TE 117 ms；軸位T2 FLAIR，TR 6 500 ms，TE 85 ms。增強掃描采用高壓注射器注射對比劑Gd-DTPA，劑量0.2 mmol/kg體質(zhì)量，流率2 ml/s，之后按0.5 ml/kg體質(zhì)量生理鹽水以同速率進行注射沖洗；再行軸位、矢狀位、冠狀位T1WI增強掃描，TR 240 ms，TE 2.5 ms；FOV 24 cm×24 cm，矩陣256×256，層厚5 mm，層間距1.65 mm。

1.2.2 圖像分析 以BMP格式導出所有病例注射對比劑107 s后的矢狀位增強T1WI，保持圖像窗寬、窗位一致。由1名具有2年以上中樞神經(jīng)系統(tǒng)診斷經(jīng)驗的影像學醫(yī)師在高年資醫(yī)師指導下采用盲法勾畫ROI，并于1周后重復勾畫1次。利用MaZda軟件在所有層面圖像沿腫瘤邊緣手動勾畫ROI(包括囊變、出血、壞死區(qū)域)。軟件自動生成ROI灰度均值、方差、偏度、峰度、第1、10、50、90、99百分位數(shù)(Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%、Perc.90%和Perc.99%)等參數(shù)。見圖1。

1.3 統(tǒng)計學分析 采用SPSS 21.0統(tǒng)計分析軟件。以組內(nèi)相關(guān)系數(shù)(intraclass correlation coefficient， ICC)評估觀察者內(nèi)一致性。以Kolmogorov-Smirnov進行正態(tài)性檢驗，符合正態(tài)分布的計量資料用±s表示，非正態(tài)分布的計量資料用中位數(shù)(上下四分位數(shù))表示。多組樣本間比較采用單因素方差分析或Kruskal-WallisH檢驗，對差異有統(tǒng)計學意義的參數(shù)采用LSD-t檢驗或Dunn-Bonferroni檢驗進行多重比較。采用MedCalc軟件分析ROC曲線，獲得鑒別診斷GBM、PCNSL、SMT的直方圖參數(shù)ROC曲線的AUC、診斷閾值、敏感度和特異度。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

表1 3組增強MRI直方圖參數(shù)比較

表2 3組多重比較結(jié)果(P值)

圖2 灰度直方圖參數(shù)鑒別GBM、PCNSL、SMT的ROC曲線 A.鑒別GBM與PCNSL的ROC曲線； B.鑒別GBM與SMT的ROC曲線； C.鑒別PCNSL與SMT的ROC曲線

2 結(jié)果

2.1 一致性評價 同一醫(yī)師2次勾畫ROI的灰度均值、方差、偏度、峰度、Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%、Perc.90%、Perc.99%的ICC分別為0.991、0.993、0.980、0.968、0.977、0.989、0.983、0.998和0.994，一致性均較好。

2.2 3組增強MRI直方圖參數(shù)比較 3組腫瘤間均值、方差、偏度、峰度、Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%、Perc.90%差異有統(tǒng)計學意義(P均<0.05)，見表1。兩兩比較，GBM與PCNSL組間均值、方差、偏度、Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%、Perc.90%差異均有統(tǒng)計學意義(P均<0.05)，GBM與SMT組間僅偏度差異有統(tǒng)計學意義(P<0.05)，PCNSL與SMT組間均值、偏度、峰度、Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%、Perc.90%差異均有統(tǒng)計學意義(P均<0.05)，見表2。

2.3 ROC曲線分析 偏度鑒別GBM與PCNSL的AUC(0.97)最大，敏感度(97.37%)、特異度(93.10%)均最高，見表3；偏度鑒別GBM與SMT的閾值為0.18，AUC為0.70，敏感度、特異度分別為64.29%、72.41%；偏度鑒別PCNSL與SMT的AUC(0.87)最大、特異度(97.37%)最高，Perc.10%鑒別PCNSL與SMT的敏感度(92.86%)最高，見表4、圖2。

表3 灰度直方圖參數(shù)鑒別GBM與PCNSL的ROC分析結(jié)果

表4 灰度直方圖參數(shù)鑒別PCNSL與SMT的ROC分析結(jié)果

3 討論

手術(shù)輔以放化療是目前常用于治療GBM的方案。對于PCNSL患者，術(shù)后生存獲益少，且神經(jīng)功能缺陷風險增加[2]，因此手術(shù)不作為治療首選，通常在穿刺確診后使用高劑量聯(lián)合放化療[3]。PCNSL活檢前常使用類固醇激素降低顱內(nèi)壓，由此可能干擾病理診斷結(jié)果[4]。病史是診斷SMT的重要線索，對于SMT患者，需要進行系統(tǒng)的臨床及影像學檢查，以確定原發(fā)腫瘤及其遠處轉(zhuǎn)移位置。由于GBM、PCNSL和SMT的治療方案、手術(shù)計劃及預后不同，對其鑒別具有重要臨床意義。

紋理分析可量化顯示人眼察覺不到的細微差異[3]，描述的是醫(yī)學圖像中像素灰度的空間分布，可用于數(shù)字圖像分析，反映病變的組織類型和病理特征[5]，已在人工智能醫(yī)學影像領(lǐng)域中引起越來越多的關(guān)注。作為圖像紋理的一級特征[5]，灰度直方圖描述的是腫瘤內(nèi)每個灰度級出現(xiàn)的頻率，而非像素的相對空間位置，與局部腦血容量、局部腦血流量等血流動力學灌注參數(shù)不同，灰度直方圖分析無直接的生理意義，然而這些描述性特征是MR掃描儀將組織結(jié)構(gòu)和功能特征具體可視化的結(jié)果。

既往基于MRI的紋理分析涉及鑒別放射性治療所致壞死和復發(fā)腫瘤[6]、GBM患者生存預測[7]、腦膠質(zhì)瘤分級[8]、鑒別不同類型肺腫瘤患者的腦轉(zhuǎn)移瘤[9]及預測髓母細胞瘤復發(fā)風險[10]等方面，目前基于增強MRI鑒別GBM、PCNSL和SMT的灰度直方圖分析研究較少。本研究中的灰度直方圖分析針對GBM、SMT、PCNSL增強MRI中ROI內(nèi)不同灰度出現(xiàn)的頻率直方圖及相關(guān)參數(shù)。

本研究中PCNSL組均值顯著高于GBM、SMT組，而GBM組與SMT組間均值差異無統(tǒng)計學意義，Perc.01%、Perc.10%、Perc.50%、Perc.90%也保持了上述特征，增強MRI中PCNSL組灰度均值明顯高于GBM組和SMT組，可能是由于GBM多伴有壞死無強化區(qū)、SMT常為環(huán)形強化導致強化時灰度均值較低；結(jié)合PCNSL強化時灰度均值的負偏分布，提示PCNSL總體強化均值雖較高，但強化灰度均值趨于低值，可能與PCNSL新生血管形成少及血管結(jié)構(gòu)異常導致攝取對比劑能力受限有關(guān)[11]。

方差反映數(shù)據(jù)的離散程度。本研究中GBM組灰度直方圖的方差值顯著高于PCNSL組(P<0.05)，提示GBM增強時灰度分布變異較大，可能與GBM常伴出血、壞死有關(guān)，而PCNSL組方差值較低，即強化程度更為均勻?；叶戎狈綀D分析參數(shù)量化了這些傳統(tǒng)的主觀性概念。

偏度表示分布形態(tài)的對稱性，表明數(shù)據(jù)分布相對平均值的不對稱程度[12]，范圍為[-1,1]。在MaZda獲得的灰度直方圖中，正值表明分布集中于右側(cè)并趨向于較大值(灰度偏白)；負值相反。偏度絕對值越大，分布形態(tài)越偏離正態(tài)分布。本研究GBM和SMT的灰度分布直方圖趨于正偏，PCNSL則為負偏，且絕對值較GBM和SMT明顯增大。GBM正偏程度較大，提示GBM強化時ROI內(nèi)灰度高值出現(xiàn)頻率較多，且其方差較大，表明GBM強化后灰階之間對比度更大(圖1)。

峰度表示灰度值總體分布形態(tài)的平坦程度，反映該圖像灰度頻數(shù)分布形態(tài)比正態(tài)分布更為尖銳或平坦，尖銳者峰度值為正，相反為負[12]。本研究SMT組峰度顯著高于PCNSL組，而其方差差異無統(tǒng)計學意義，提示在離散程度無顯著差異的情況下，SMT增強時灰度分布更為尖銳。脈管系統(tǒng)特征的不同可能造成增強后圖像灰度直方圖分布參數(shù)峰度的差異。Li等[9]發(fā)現(xiàn)，紋理分析可有效鑒別不同類型肺腫瘤來源的腦轉(zhuǎn)移瘤。由于SMT的脈管系統(tǒng)與原發(fā)腫瘤相似[13]，本研究中SMT多為肺腺癌轉(zhuǎn)移瘤(18/28)，可能導致增強圖像上SMT某些灰度值頻數(shù)的顯著增多，峰度較高可能反映原發(fā)腫瘤組織學起源較為單一。

本研究中偏度除在鑒別GBM與SMT時AUC(0.70)相對較低之外，其鑒別GBM與PCNSL、PCNSL與SMT的AUC(0.97、0.87)均高于既往研究[2，13-16]。ROC曲線分析確定的偏度診斷閾值有適當重疊，但由于GBM與SMT的直方圖參數(shù)中僅偏度有統(tǒng)計學意義，使其成為唯一能同時鑒別這3種腫瘤的參數(shù)，對于鑒別GBM與PCNSL診斷效能最高?？赡苁荊BM和PCNSL不同的血液灌注程度和血管滲透性[2]導致了這一結(jié)果。

本研究的局限性：①屬回顧性分析，選擇偏倚不可避免；②缺少直接的病理學證據(jù)驗證直方圖參數(shù)與病理組織學的相關(guān)性；③所獲結(jié)果的實用性和準確率尚需大樣本量前瞻性研究證實。

綜上所述，灰度直方圖參數(shù)有助于鑒別GBM、PCNSL和SMT，偏度鑒別診斷效能高，尤其在鑒別GBM和PCNSL時效能出色，有望成為使患者受益的輔助診斷方法。