龔恩惠 周永進(jìn) 李露 曹卓

[摘要] 目的 運(yùn)用基于CT圖像的紋理分析方法比較中央型小細(xì)胞肺癌和鱗癌量化參數(shù)特征。 方法 回顧性分析64例經(jīng)病理證實(shí)的中央型肺癌（鱗癌49例，小細(xì)胞肺癌15例）患者資料，將所有患者分為小細(xì)胞肺癌組（SCLC組）、中高分化鱗癌組（SCC-A組）和低分化鱗癌組（SCC-B組）?；颊呔谥委熐靶谐Ｒ?guī)CT平掃和增強(qiáng)掃描，對(duì)腫瘤實(shí)質(zhì)部分勾畫感興趣區(qū)域（ROI），利用后處理軟件分別計(jì)算相應(yīng)的紋理參數(shù)平均值、峰度值、偏度值及不均質(zhì)度值。采用單因素方差分析（one-way ANOVA）或Kruskall-Wallis H檢驗(yàn)比較三組肺癌平掃和增強(qiáng)CT紋理參數(shù)的差異，并對(duì)有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異的參數(shù)值繪制受試者操作曲線（ROC），計(jì)算相應(yīng)臨界值的敏感度、特異度及曲線下面積（AUC）。 結(jié)果 平掃和增強(qiáng)SCC-A組不均質(zhì)度值明顯高于SCLC組和SCC-B組，峰度值明顯低于SCLC組和SCC-B組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。ROC結(jié)果顯示，平掃圖像：鑒別SCC-A組與SCLC組和SCC-A組與SCC-B組，不均質(zhì)度值和峰度值的AUC分別為0.851（95%CI：0.711～0.940）、0.786（95%CI：0.646～0.890）、0.772（95%CI：0.621～0.885）、0.703（95%CI：0.556～0.825）;增強(qiáng)圖像：鑒別SCC-A組與SCLC組和SCC-A組與SCC-B組，不均質(zhì)度值和峰度值的AUC分別0.906（95%CI：0.779～0.973）、0.831（95%CI：0.697～0.923）、0.862（95%CI：0.725～0.947）、0.745（95%CI：0.600～0.859）。 結(jié)論 平掃和增強(qiáng)CT紋理參數(shù)峰度值和不均質(zhì)度值可有效鑒別小細(xì)胞肺癌與中高分化鱗癌以及中高分化鱗癌與低分化鱗癌，可以提供比平均CT值更多的量化信息，有助于為臨床提供更多鑒別二者的定量信息。

[關(guān)鍵詞] 計(jì)算機(jī)斷層影像;紋理分析方法;小細(xì)胞肺癌;鱗癌

[中圖分類號(hào)] R730.44;R734.2? ? ? ? ? [文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A? ? ? ? ? [文章編號(hào)] 1673-9701（2019）21-0013-04

Comparison of parameters of CT texture analysis between central small cell lung cancer and squamous cell carcinoma

GONG Enhui1? ?ZHOU Yongjin2? ?LI Lu1? ?CAO Zhuo1

1.Department of Respiratory， Lishui People's Hospital in Zhejiang Province， Lishui? ?323000， China; 2.Department of Radiology， Lishui Central Hospital in Zhejiang Province， Lishui? ?323000， China

[Abstract] Objective To compare the quantitative parameters of central small cell lung cancer and squamous cell carcinoma using CT image-based texture analysis. Methods The data of 64 patients with pathologically confirmed central lung cancer（49 cases of squamous cell carcinoma， 15 cases of small cell lung cancer） were retrospectively analyzed. All the patients were divided into small cell lung cancer group（SCLC group）， moderately and highly differentiated squamous cell carcinoma group（SCC-A group） and poorly differentiated squamous cell carcinoma（SCC-B group）. All patients underwent routine CT scan and enhanced scan before treatment， and the region of interest（ROI） was delineated in the parenchyma of the tumor. The post-processing software was used to calculate the mean， kurtosis， skewness and inhomogeneity of the corresponding texture parameters. One-way ANOVA or Kruskall-Wallis H test was used to compare the differences between the routine CT scan and enhanced CT texture parameters of the three groups of lung cancer. And the receiver operating curve（ROC） was plotted against the statistically significant parameter values. The sensitivity， specificity， and area under the curve（AUC） of the corresponding threshold were calculated. Results The level of heterogeneity in the routine CT scan and enhanced CT SCC-A group was significantly higher than that in the SCLC group and the SCC-B group. The kurtosis value of SCC-A group was significantly lower than that in the SCLC group and the SCC-B group（P<0.05）. The ROC results showed that the in the routine CT scan image， the AUC of the heterogeneity value and the kurtosis value of identifying SCC-A group and SCLC group and SCC-A group and SCC-B group was 0.851（95%CI：0.711-0.940），0.786（95%CI：0.646-0.890）、0.772（95%CI：0.621-0.885），0.703（95%CI：0.556-0.825）respectively. In enhanced CT image， the AUC of the heterogeneity value and the kurtosis value of identifying SCC-A group and SCLC group and SCC-A group and SCC-B group， were 0.906（95%CI： 0.779-0.973）， 0.831（95%CI： 0.697-0.923）， 0.862（95%CI： 0.725-0.947）， 0.745（95%CI： 0.600-0.859）， respectively. Conclusion The results show that the routine and enhanced CT texture parameters kurtosis and heterogeneity values can effectively identify small cell lung cancer and moderately， well differentiated squamous cell carcinoma as well as moderately well differentiated squamous cell carcinoma and poorly differentiated squamous cell carcinoma， which can provide more quantifying information than the average CT value. And it helps to provide more quantitative information about the two methods.

[Key words] Computed tomography; Texture analysis; Small cell lung cancer; Squamous cell carcinoma

肺癌已成為臨床上最常見的惡性腫瘤之一，嚴(yán)重危及人類生命。中央型肺癌（central lung cancer，CLC）是起自三級(jí)支氣管以內(nèi)的肺癌，病理類型尤以鱗癌（squamous cell carcinoma，SCC）和小細(xì)胞癌（small cell lung cancer，SCLC）居多[1]。目前臨床上主要以螺旋CT作為篩查和診斷中央型肺癌的首選檢查方法，而中央型SCC與SCLC兩者在影像學(xué)鑒別診斷上存在一定的困難。既往多項(xiàng)研究已從形態(tài)學(xué)上對(duì)二者的鑒別進(jìn)行定性分析。而采用CT紋理分析方法進(jìn)行定量分析的研究尚少。CT紋理分析可以通過計(jì)算病灶范圍內(nèi)的CT值分布特征及圖像灰度紋理特征來(lái)描述腫瘤異質(zhì)性，由此可以對(duì)不同的腫瘤組織及同一腫瘤的分化程度進(jìn)行區(qū)分。目前已有較多研究用于肺癌的分化程度的評(píng)估[2，3]，而對(duì)不同類型的中央型肺癌中小細(xì)胞肺癌與鱗癌的定量評(píng)估的研究尚少。因此，本研究的目的旨在通過回顧性分析經(jīng)病理證實(shí)的中央型小細(xì)胞肺癌與鱗癌，比較二者的CT紋理參數(shù)特征，以期為臨床提供更多定性分析之外的定量信息。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析我院2015年1月～2018年1月間64例中央型肺癌患者。包括鱗癌和小細(xì)胞型肺癌，其中鱗癌分為中高分化鱗癌組（SCC-A）和低分化鱗癌組（SCC-B），SCC-A組29例，平均年齡（63.62±7.18）歲，SCC-B組20例，平均年齡（64.45±6.04）歲;小細(xì)胞肺癌組（SCLC）15例，平均年齡（54.27±8.87）歲。鱗癌的分期依據(jù)AJCC癌癥分期標(biāo)準(zhǔn)[4]，小細(xì)胞肺癌以臨床上最常用的美國(guó)退伍軍人醫(yī)院分期系統(tǒng)為標(biāo)準(zhǔn)[5]，鱗癌患者為ⅡA～ⅢB期，小細(xì)胞肺癌患者為局限期。納入標(biāo)準(zhǔn)：①所有患者均行胸部增強(qiáng)CT檢查;②患者經(jīng)病理診斷（穿刺活檢、支氣管鏡或手術(shù)）證實(shí)為鱗癌或小細(xì)胞肺癌;③所有患者檢查前均未接受過任何放療、化療、免疫治療及介入治療。排除標(biāo)準(zhǔn)：①肺癌所致明顯阻塞性肺炎遮蓋原發(fā)腫塊者;②遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移者。

1.2 檢查方法

采用 Philips 256層螺旋 CT行胸部平掃和增強(qiáng)掃描，患者取仰臥位，雙手上舉，深吸氣后摒氣掃描，掃描范圍包括整個(gè)肺部，掃描參數(shù)：管電壓為120 kV，管電流為250 mAs，螺距為1.0，矩陣512×512，視野 280×400 mm，重建層厚5 mm。采用非離子碘對(duì)比劑碘海醇（每毫升含碘 300 mg）80～100 mL經(jīng)肘靜脈注射，速率 3.5 mL/s，追加生理鹽水 30 mL。行動(dòng)脈期及靜脈期掃描，動(dòng)脈期為注射造影劑后25 s開始掃描，靜脈期為動(dòng)脈期完成后30 s開始掃描。所有掃描圖像自動(dòng)傳入PACS系統(tǒng)。

1.3 圖像分析

選擇平掃和增強(qiáng)Ⅱ期圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，使用FireVoxel（http：//cai2r.net/）后處理軟件獲取紋理分析參數(shù)，包括平均圖像灰度值、偏度值（Skewness）、峰度值（Kurtosis）、不均質(zhì)度值（Inhomogeneity），將平均灰度值通過公式HU（Hounsfield Unit）=pixel value×slope+intercept轉(zhuǎn)換成平均CT值[6]。由2名具有肺癌診斷經(jīng)驗(yàn)的醫(yī)生獨(dú)立勾畫感興趣區(qū)域（region of interest，ROI），于縱隔窗選擇病灶橫斷面最大層面，沿病灶輪廓邊緣勾畫ROI，平掃和增強(qiáng)Ⅱ期圖像ROI盡可能置于相同區(qū)域，最后將所得結(jié)果以Excel形式導(dǎo)出進(jìn)行分析。見封三圖1。

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法

采用SPSS 23.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)處理，利用Shapiro-Wilk對(duì)各組紋理參數(shù)值進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)。符合正態(tài)分布的參數(shù)以（x±s）形式表示，不符合正態(tài)分布的參數(shù)以M（P25，P75）形式表示。運(yùn)用單因素方差分析（one-way ANOVA）或Kruskall-Wallis H檢驗(yàn)，LSD（Least-significant difference）或Nemenyi法進(jìn)行參數(shù)間兩兩比較。采用受試者工作特征曲線（receiver operating characteristic curve，ROC）確定小細(xì)胞肺癌與中高分化鱗癌、中高分化鱗癌與低分化鱗癌間的診斷效能。P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 三組平掃及增強(qiáng)Ⅱ期各參數(shù)比較

平掃、增強(qiáng)Ⅱ期SCLC組與SCC-B組的峰度值大于SCC-A組，不均質(zhì)度值小于SCC-A組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）;SCC-B組與SCLC組間參數(shù)無(wú)明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P>0.05）;平均CT值、偏度值參數(shù)在三組間差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。見表1。

2.2 三組紋理參數(shù)ROC曲線分析

平掃CT 圖像不均質(zhì)度值、峰度值能鑒別SCC-A組與SCLC組的敏感度為96.6%、71.7%，特異度為73.3%、100.0%，曲線下面積分別為0.851（95%CI：0.711～0.940）、0.772（95%CI：0.621～0.885）;鑒別SCC-A組與SCC-B組敏感度為93.1%、61.4%，特異度為60.0%、95.0%，曲線下面積分別為0.786（95%CI：0.646～0.890）、0.703（95%CI：0.556～0.825）。增強(qiáng)Ⅱ期圖像不均質(zhì)度值、峰度值能鑒別SCC-A組與SCLC組的敏感度為96.6%、79.3%，特異度為90.0%、86.7%，曲線下面積分別為0.906（95%CI：0.779～0.973）、0.862（95%CI：0.725～0.947）;鑒別SCC-A組與SCC-B組參數(shù)不均質(zhì)度值、峰度值敏感度為96.6%、89.7%，特異度為60.0%、55.0%，曲線下面積分別為0.831（95%CI：0.697～0.923）、0.745（95%CI：0.600～0.859）。見封三圖2。

3討論

中央型肺癌在臨床上以鱗癌與小細(xì)胞肺癌居多[1]。中央型SCC早期局限性于支氣管黏膜，隨病變進(jìn)展形成腫塊，導(dǎo)致支氣管部分或完全阻塞[7，8]。中央型SCLC為大支氣管壁黏膜下腫瘤浸潤(rùn)生長(zhǎng)，支氣管壁受壓，形成包繞支氣管壁的管外型腫塊[9]。由于二者易發(fā)生于肺門周圍且存在相似特征，二者的辨別仍存在一定的困難。雖然較多研究者對(duì)中央型鱗癌與小細(xì)胞肺癌的形態(tài)學(xué)特征等方面進(jìn)行了定性分析，認(rèn)為二者在一定的程度上可以進(jìn)行區(qū)分[9-11]。本研究中，通過對(duì)鱗癌與小細(xì)胞肺癌的平掃和增強(qiáng)CT圖像提取紋理特征，以定量的方式來(lái)區(qū)分二者的差異。

CT紋理分析獲得的多個(gè)參數(shù)可以定量評(píng)估腫瘤的異質(zhì)性，多項(xiàng)研究表明基于紋理分析方法在量化評(píng)估腫瘤組織特征特征方面較傳統(tǒng)平均CT值能獲得更多的信息[12，13]。峰度值參數(shù)可以用來(lái)量化評(píng)估感興趣區(qū)域內(nèi)CT值頻數(shù)分布的陡緩程度。當(dāng)為正值時(shí)，隨值增大逐漸陡峭;而為負(fù)值時(shí)，隨值負(fù)向增大分布越來(lái)越平坦。偏度值是用來(lái)量化數(shù)值分布形態(tài)的，描述數(shù)值分布的對(duì)稱性形態(tài)的參數(shù)。當(dāng)值為負(fù)時(shí)，稱左偏態(tài)，此時(shí)數(shù)據(jù)位于均值左邊的較位于右邊的少;當(dāng)值為正值時(shí)，稱右偏態(tài)，此時(shí)數(shù)據(jù)位于均值右邊的較位于左邊的少。不均質(zhì)度反映的是感興趣區(qū)域內(nèi)提取的圖像灰度值的離散程度，可以反映腫瘤不均質(zhì)性。

本研究中，平掃和增強(qiáng)Ⅱ期圖像獲得的參數(shù)中，小細(xì)胞肺癌組的不均質(zhì)度值均小于中高分化鱗癌組，峰度值均高于中高分化鱗癌組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。從病理學(xué)特征方面來(lái)看，低分化鱗癌細(xì)胞核高度多形性，細(xì)胞有絲分裂活躍，癌細(xì)胞角蛋白和細(xì)胞間橋缺乏[14]。同樣，小細(xì)胞肺癌亦為低分化癌[15]、癌細(xì)胞小而致密的小圓細(xì)胞、細(xì)胞核高度多形性以及細(xì)胞有絲分裂計(jì)數(shù)很高[16]，這些低分化特征使二者的峰度值明顯高于中高分化鱗癌，這與彭曉容等[2]的研究結(jié)果一致。

肺鱗癌易形成液化壞死、空洞和鈣化，中高分化鱗癌尤為明顯[17]，這些混雜成分使腫瘤不均質(zhì)度性增加，而小細(xì)胞肺癌由致密的小圓細(xì)胞構(gòu)成，癌細(xì)胞成分單一，不易形成壞死、鈣化[18]，因而小細(xì)胞肺癌的不均質(zhì)度較中高分化鱗癌低。研究表明增強(qiáng)掃描可以更好地反映腫瘤的異質(zhì)性，由于增強(qiáng)的強(qiáng)化程度是反映腫瘤內(nèi)血管化的重要指標(biāo)，增強(qiáng)圖像顯示腫瘤的異質(zhì)性主要與非均質(zhì)血管形成相關(guān)，同時(shí)對(duì)比度增強(qiáng)亦與缺氧之間存在聯(lián)系[19]，而鱗癌血供相對(duì)不豐富，腫瘤在增強(qiáng)后易形成不均勻強(qiáng)化[11，17]，這是增強(qiáng)圖像鱗癌不均質(zhì)度比小細(xì)胞肺癌要高的原因。小細(xì)胞肺癌與低分化鱗癌相比，平掃和增強(qiáng)二者參數(shù)間均無(wú)顯著差異，這與二者均為低分化程度腫瘤有關(guān)，使量化信息特征差異不大。

平掃和增強(qiáng)掃描均可以獲得較平均CT值更多的量化信息，不均質(zhì)度值和峰度值均能較好的鑒別中高分化鱗癌組與小細(xì)胞肺癌組，而不均勻度值和峰度值鑒別中高分化鱗癌組與低分化鱗癌組的結(jié)果稍差于前者。ROC曲線對(duì)兩組腫瘤的診斷鑒別價(jià)值進(jìn)行分析評(píng)估，AUC越靠近1.0說(shuō)明診斷價(jià)值越大，越靠近0.5時(shí)診斷價(jià)值越低，平掃和增強(qiáng)掃描圖像的不均勻度值和峰度值診斷兩組腫瘤的AUC均大于0.7，當(dāng)鑒別中高分化鱗癌與小細(xì)胞肺癌時(shí)，增強(qiáng)掃描圖像的不均勻度值的AUC最大達(dá)0.906，并且敏感度和特異度均大于90.0%，表明不均勻值在鑒別中高分化鱗癌與小細(xì)胞肺癌的診斷價(jià)值最高，這與兩組腫瘤中不同病理類型及分化程度的腫瘤組織成分存在差異相關(guān)[10，11]。當(dāng)對(duì)不同組的腫瘤組織的不均勻度值和峰度值的ROC曲線進(jìn)行比較時(shí)，發(fā)現(xiàn)增強(qiáng)Ⅱ期的不均勻度值和峰度值曲線下面積均大于平掃，表明增強(qiáng)掃描可能較平掃更為敏感。鱗癌血供相對(duì)不豐富，組織成分混雜多樣，增強(qiáng)后呈不均勻強(qiáng)化[11，17];而小細(xì)胞肺癌的腫瘤成分單一，血供相對(duì)豐富，增強(qiáng)后腫瘤易傾向于均勻強(qiáng)化[16，20]，因而增強(qiáng)掃描較平掃更能反映組織的血管化情況，對(duì)組織血供特征能較好顯示。

本研究存在以下局限性，第一，研究所納入的病例數(shù)相對(duì)較少，亦未納入其他病理類型的肺癌，需進(jìn)一步擴(kuò)大樣本證實(shí)不同類型肺癌的紋理分析參數(shù)的差異。第二，本研究中紋理分析量化參數(shù)較少，后續(xù)可提取更多的紋理分析參數(shù)來(lái)量化二者的差異。

綜上所述，CT紋理分析方法獲取的量化參數(shù)可在形態(tài)學(xué)及常規(guī)平均CT值之外對(duì)中央型鱗癌與小細(xì)胞肺癌的區(qū)分提供一些額外的定量信息，對(duì)臨床的診斷和及時(shí)干預(yù)治療有一定的指導(dǎo)意義。

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