袁敏 綜述 周婷婷，田為中 審校

紋理分析(texture analysis，TA)作為影像組學(xué)的重要組成部分，是通過不同軟件對(duì)相應(yīng)圖像進(jìn)行后處理得到揭示組織內(nèi)部性質(zhì)特征參數(shù)的技術(shù)[1]。目前大量研究表明，生物學(xué)異質(zhì)性與影像紋理異質(zhì)性在惡性腫瘤中具有一定的相關(guān)性[2]。因此TA可作為量化不同組織異質(zhì)性的工具，在腫瘤良惡性鑒別、病理特征、分期分級(jí)及預(yù)后等方面展現(xiàn)出不同的應(yīng)用價(jià)值[3-4]。隨著子宮惡性腫瘤(宮頸癌、子宮內(nèi)膜癌、子宮肉瘤等)發(fā)生率逐年上升，女性對(duì)自身健康的重視逐步加深。磁共振檢查憑借無輻射、方便復(fù)查的優(yōu)點(diǎn)，并且具有多方位、多參數(shù)及良好的軟組織分辨率的成像特點(diǎn)，成為目前最直接、最主要的影像檢查方法[5-6]。磁共振紋理分析(magnetic resonance texture analysis，MRTA)則是基于不同序列圖像進(jìn)行處理分析，提供更精準(zhǔn)和豐富的紋理信息用以輔助醫(yī)療，其在子宮惡性腫瘤發(fā)生發(fā)展過程中的應(yīng)用受到越來越多的關(guān)注。

TA的概念及步驟

紋理被定義為“由緊密交織的元素組成的東西”，具有局部不規(guī)則而總體有規(guī)律的特性[7]。隨著醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域的拓展，圖像處理軟件的多元化，數(shù)據(jù)采集的增加，高通量提取定量紋理特征的過程的越來越成熟，這些過程導(dǎo)致圖像轉(zhuǎn)換為可開采數(shù)據(jù)，并隨后分析這些數(shù)據(jù)以供決策支持[2]。

在2012年，放射組學(xué)的概念由荷蘭學(xué)者Lambin等[8]提出，同年Kumar等[9]將放射組學(xué)的概念進(jìn)一步細(xì)化。而TA作為影像組學(xué)特征數(shù)據(jù)提取中的分支，正是通過后處理軟件檢測(cè)圖像像素之間的信號(hào)變化、像素灰度值局部特征、變化規(guī)律及其分布模式[10]，可對(duì)人眼無法捕捉到的圖像信息進(jìn)行量化分析，并進(jìn)行定量數(shù)據(jù)提取，所得到的紋理參數(shù)是一種基于圖像的無創(chuàng)的生物學(xué)標(biāo)志。

圖像獲取是進(jìn)行TA的第一步：多從同一醫(yī)院PACS系統(tǒng)采集相同掃描條件下獲取的圖像，半數(shù)以上研究獲取自X線、CT、MR、PET/CT的檢查圖像。但不同醫(yī)療機(jī)構(gòu)以及不同設(shè)備掃描的圖像尚未完全統(tǒng)一，對(duì)后續(xù)提取參數(shù)有所影響[11]。

圖像分割：將所采集圖像導(dǎo)入相應(yīng)軟件勾畫相應(yīng)興趣區(qū)(region of interest，ROI)。當(dāng)前主要方法包括手動(dòng)分割、半自動(dòng)分割及全自動(dòng)分割。其中手動(dòng)分割是目前大多數(shù)研究者首選方法，因其精準(zhǔn)勾畫，可選擇性避開不需要的壞死、囊變或出血等區(qū)域。王戚玲等[12]通過對(duì)比人工與機(jī)器自動(dòng)分割，發(fā)現(xiàn)機(jī)器自動(dòng)分割對(duì)于ROI邊界的勾畫定義模糊，但可重復(fù)性高并且相對(duì)容易獲取。

統(tǒng)計(jì)學(xué)分析方法：對(duì)于不同研究目的采用不同統(tǒng)計(jì)學(xué)驗(yàn)證方法，其中SPSS是最常見用于統(tǒng)計(jì)學(xué)分析的軟件。目前較常用步驟為：首先對(duì)于提取紋理參數(shù)預(yù)處理，組內(nèi)進(jìn)行正態(tài)性檢驗(yàn)；符合正態(tài)分布且方差齊性的參數(shù)以均值±標(biāo)準(zhǔn)差表示，進(jìn)行t檢驗(yàn)，不滿足正態(tài)分布的參數(shù)以中位數(shù)表示，秩和檢驗(yàn)進(jìn)行組間比較；對(duì)差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的參數(shù)值進(jìn)行Spearman相關(guān)性分析，并進(jìn)行ROC曲線分析其診斷效能。

TA的相關(guān)參數(shù)

TA提供了一種提取圖像特征的定量和可重復(fù)的方法。當(dāng)前，基于統(tǒng)計(jì)、模型、結(jié)構(gòu)和頻譜的分析方法為TA常用的方法[13]，其中基于統(tǒng)計(jì)的TA最為常見，取決于相應(yīng)ROI中的像素值、分布和空間相互關(guān)系。所得的影像圖像數(shù)據(jù)包含以下幾種：

一階紋理特征主要根據(jù)ROI的像素灰度分布情況，采用灰度直方圖分析來表示紋理，提供全局信息，通過計(jì)算每個(gè)灰度強(qiáng)度值的像素?cái)?shù)的頻率計(jì)數(shù)生成，可以導(dǎo)出許多特征參數(shù)值：平均值、中位數(shù)、百分位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、一階熵、偏度和峰度等[14]。

二階紋理特征主要分析像素強(qiáng)度值的空間關(guān)系或共生關(guān)系，常?；诨叶裙采仃?gray-level co-occurrence matrix，GLCM)及灰度游程矩陣(gray-level run-length matrix，GLRLM)獲得。GLRLM估計(jì)具有相似灰度值的像素組之間的空間關(guān)系，包括：二階熵、能量、方差和、對(duì)比度、均勻性、差異性等；GLRLM用于評(píng)估紋理的粗糙度，包括：游程長(zhǎng)度增強(qiáng)、短游程增強(qiáng)、灰度不均勻性度量、游程長(zhǎng)度不均勻性度量等[15]。

高階紋理特征則是基于鄰域灰度差分矩陣(neighborhood gray-tone difference matrix，NGTDM)等特征，反映多個(gè)像素或體素之間的差異和關(guān)系[16-17]。其紋理參數(shù)復(fù)雜多樣，目前在臨床應(yīng)用中較為少見，會(huì)在未來的不斷探索中發(fā)掘出巨大潛力。

在國(guó)外一篇關(guān)于腫瘤異質(zhì)性分析的系統(tǒng)評(píng)價(jià)中，數(shù)據(jù)顯示約58%研究采用一階即直方圖分析法，但由此得到的一階特征缺少反映灰度值空間關(guān)系的信息，常需要由更高階特征進(jìn)行補(bǔ)充[18]。韓哲等[19]的研究中提到2018年國(guó)內(nèi)的研究團(tuán)隊(duì)研究數(shù)據(jù)表明相比一階紋理特征，二階紋理特征在預(yù)測(cè)直腸癌對(duì)新輔助放化療病理反應(yīng)更具有優(yōu)勢(shì)，因二階紋理特征更好地反映空間異質(zhì)性。

TA的可重復(fù)性研究現(xiàn)狀

對(duì)于促進(jìn)以精確醫(yī)學(xué)為目標(biāo)的放射學(xué)研究是臨床必不可少的，因此TA的可重復(fù)性研究成為其發(fā)展的關(guān)鍵步驟。國(guó)外最新一項(xiàng)研究[20]納入37位入組患者在2周內(nèi)接受CT增強(qiáng)掃描，由兩名放射科醫(yī)生分割胰腺實(shí)質(zhì)和腫瘤區(qū)域。通過計(jì)算一致性相關(guān)系數(shù)用于量化三種不同條件下進(jìn)行的可重復(fù)性分析：①不同放射科醫(yī)生，相同CT增強(qiáng)掃描；②相同放射科醫(yī)師，不同CT增強(qiáng)掃描；③不同放射科醫(yī)生，不同CT增強(qiáng)掃描。得出初步結(jié)論，對(duì)于兩位放射科醫(yī)師而言，胰腺實(shí)質(zhì)和胰腺腫瘤紋理特征及其他影像學(xué)特征具有可重復(fù)性，但CT掃描條件的變化在更大程度上影響了其可重復(fù)性；另外，與胰腺實(shí)質(zhì)相比，可重復(fù)的胰腺腫瘤特征較少，可能由于腫瘤邊界不清，圖像分割變異性較大。

MRTA在子宮惡性腫瘤中的應(yīng)用

1.子宮頸癌

根據(jù)2018年全球惡性腫瘤流行病學(xué)調(diào)查顯示，子宮頸癌在全球女性惡性腫瘤中的發(fā)病率及其死亡率均位于第四位[21]。子宮頸癌不同病理類型中最為常見的是鱗狀細(xì)胞癌，其次為腺癌，兩者預(yù)后的評(píng)估存在差異。腺癌早期診斷相對(duì)困難，因其發(fā)病早期臨床癥狀隱匿，與鱗狀細(xì)胞癌相比容易發(fā)生淋巴結(jié)和遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移，并且對(duì)放療的不敏感，生存率較低[22]。

在宮頸癌的良惡鑒別診斷方面，對(duì)于無法進(jìn)行病理活檢的患者，需要一種無創(chuàng)性評(píng)估方法。Guan等[23]前瞻性收集了51位均被診斷為鱗狀細(xì)胞癌患者基于全病灶A(yù)DC圖，畫取病灶及其周圍正常宮頸組織的ROI進(jìn)行分析，所有二階熵在受試者操作特征(ROC)曲線下的面積(areaundercurve，AUC)均大于一階熵(0.841～0.867 vs. 0.833)，得出不同階級(jí)的熵對(duì)區(qū)分宮頸癌及正常宮頸組織有重要意義，且二階熵參數(shù)比一階更有價(jià)值。但是各種二階熵(H)：H0、H45、H90、H135和Hmean之間差異沒有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

預(yù)測(cè)宮頸癌病理類型的及組織分化方面，鱗狀細(xì)胞癌包含緊密排列的細(xì)胞和有限的細(xì)胞外空間，相比之下，腺癌表現(xiàn)出固體和液體成分的交替變化。Ciolina等[24]提出均值和偏度與宮頸癌組織學(xué)類型密切相關(guān)，處理分析納入研究的28例局部晚期宮頸癌(FIGO ⅠB2-ⅢB)患者T2WI圖像后得出：與鱗狀細(xì)胞癌相比，腺癌的均值和偏度值更高，在使用平均值≥29和偏度≥0.17時(shí)為最佳界限區(qū)分兩種組織學(xué)類型的敏感度為100%、83%，特異度為81%、86%?？梢奙RTA應(yīng)用于T2WI的子宮頸癌圖像超出了常規(guī)方法的預(yù)測(cè)作用。謝元亮等[25]研究表明，基于動(dòng)態(tài)增強(qiáng)圖像的數(shù)據(jù)生成的最大強(qiáng)化率(maximum relative enhancement，MRE)圖提取的13個(gè)紋理特征參數(shù)和基于最大強(qiáng)化值(maximum enhancement，ME)圖提取的1個(gè)紋理特征在鱗癌與腺癌間的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。有學(xué)者基于DWI分析出4個(gè)直方圖特征和28個(gè)來自灰度共生矩陣(GLCM)等的高階特征，通過將灰度級(jí)轉(zhuǎn)換為直方圖特征會(huì)丟失大量空間信息，而高階特征包含。經(jīng)分析其中三個(gè)特征：長(zhǎng)期高灰度級(jí)強(qiáng)調(diào)(LRHGE)、小區(qū)域重點(diǎn)(SZE)、區(qū)域百分比(ZP)與腫瘤分化顯著相關(guān)，MRTA作為一種特定紋理特性對(duì)腫瘤分化有良好的評(píng)估效能[26]。

其次MRTA也在宮頸癌預(yù)后方面(復(fù)發(fā)、轉(zhuǎn)移)有所應(yīng)用，陳文林等[27]提出宮頸癌患者術(shù)后半年早期復(fù)發(fā)組均數(shù)、熵值及偏度高于非早期復(fù)發(fā)組。另外在淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移方面[26]，有學(xué)者基于DWI分析出32個(gè)紋理特征，直方圖特征的一階紋理參數(shù)偏度和峰度在淋巴轉(zhuǎn)移組更高，盡管N分期對(duì)臨床FIGO分期沒有影響，早期疾病中骨盆和主動(dòng)脈旁淋巴結(jié)狀態(tài)是重要的獨(dú)立預(yù)后因素，因此當(dāng)腫瘤中較高的偏度或峰度可能會(huì)促使仔細(xì)檢查骨盆和主動(dòng)脈旁淋巴結(jié)是否擴(kuò)散。以上研究初步表明MRTA對(duì)宮頸癌預(yù)后有一定預(yù)測(cè)作用。

對(duì)于子宮頸癌放化療療效評(píng)價(jià)方面：國(guó)外一項(xiàng)研究[28]在21名FIGO ⅠB2-ⅣA宮頸癌患者分別在外照射放療之前，放療2周和5周進(jìn)行MRI掃描檢查并提取直方圖特征，基于ADC圖TA參數(shù)中偏度及峰度從治療前到治療后降低，可能與放射治療期間水分子改善，微血管密度增加和治療期間腫瘤細(xì)胞減少有關(guān)，可量化治療期間腫瘤異質(zhì)性的時(shí)間變化。董立新等[29]應(yīng)用Mazida軟件對(duì)同步放化療宮頸癌患者的DWI及ADC圖像進(jìn)行紋理特征提取并分析，結(jié)果表明DWI圖像中的偏度、和熵、熵、差異熵、差值方差以及ADC圖像中的峰度、熵、對(duì)比度、和方差在抗拒組更高。其次通過R軟件建立預(yù)測(cè)模型，放化療較敏感患者相應(yīng)的預(yù)測(cè)概率值≥0.5，放療敏感性較差值<0.5，由此可以指導(dǎo)治療劑量的調(diào)整，有助于提供更合理的治療決策。TA為精確的個(gè)體化治療提供早期決策支持，但客觀地量化腫瘤異質(zhì)性與結(jié)局的策略尚未得到標(biāo)準(zhǔn)化。

綜上不管是單獨(dú)還是聯(lián)合多種磁共振檢查序列的MRTA分析在宮頸癌不同應(yīng)用方面具有初步潛力。

2.子宮內(nèi)膜癌

子宮內(nèi)膜癌作為常見的子宮惡性腫瘤，其肌層浸潤(rùn)的深度與患者5年生存率和淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的患病率相關(guān)，但通過手術(shù)治療后患者預(yù)后良好[30]。傳統(tǒng)上，治療策略和預(yù)后基于FIGO的分期和子宮切除術(shù)標(biāo)本確定的組織學(xué)亞型和等級(jí)[31]。

MRTA在子宮內(nèi)膜癌的術(shù)前評(píng)估的應(yīng)用，Ytre-Hauge等[32]手動(dòng)在T1增強(qiáng)，T2WI和ADC圖上分別繪制了子宮內(nèi)膜癌腫瘤的ROI，在軟件分析下得出不同序列的紋理參數(shù)，通過ROC曲線分析及l(fā)ogistic回歸等方法得出ADC圖中的熵(ADC_Entropy6)獨(dú)立預(yù)測(cè)深層肌層浸潤(rùn)(AUC為0.81)，T1增強(qiáng)圖像中高M(jìn)PP(T1c_MPP4)獨(dú)立預(yù)測(cè)高風(fēng)險(xiǎn)組織學(xué)亞型(AUC為0.66)，T1增強(qiáng)圖像中的峰度(T1c_Kurtosis2)在校正MRI測(cè)量的腫瘤體積和活檢組織學(xué)風(fēng)險(xiǎn)后能獨(dú)立預(yù)測(cè)無復(fù)發(fā)和無進(jìn)展生存期。MRTA進(jìn)一步的完善了術(shù)前風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，可能最終可以使子宮內(nèi)膜癌的治療策略更好。另一項(xiàng)對(duì)137例子宮內(nèi)膜癌患者回顧性研究中[33]，探討術(shù)前MRI的腫瘤紋理參數(shù)是否與已知的預(yù)后特征(深肌層浸潤(rùn)、淋巴血管間隙浸潤(rùn)和高危組織學(xué)亞型)相關(guān)，在T2WI、DWI和動(dòng)態(tài)增強(qiáng)以及ADC圖共提取了180個(gè)紋理特征，剔除不能幫助診斷、對(duì)診斷產(chǎn)生不利影響或與其他特征高度相關(guān)的特征參數(shù)，并最終取深肌層浸潤(rùn)的11個(gè)特征，淋巴血管間隙浸潤(rùn)的12個(gè)特征和高級(jí)別腫瘤的16個(gè)特征(用于隨機(jī)森林建模)。對(duì)>1cm子宮內(nèi)膜癌病灶，MRTA隨機(jī)森林模型評(píng)估深肌層浸潤(rùn)的準(zhǔn)確性和三位專科醫(yī)生的視覺評(píng)估深肌層浸潤(rùn)程度的效能相仿。對(duì)于人眼無法在圖像上檢測(cè)到淋巴血管間隙浸潤(rùn)的存在和腫瘤等級(jí)，通過計(jì)算深肌層浸潤(rùn)的ROC曲線下面積及敏感度、特異度、符合率、陽性預(yù)測(cè)值和陰性預(yù)測(cè)值，可見MRI衍生的紋理參數(shù)來量化的紋理特征具有可準(zhǔn)確、無創(chuàng)地診斷這些異常的潛力。

MRTA在子宮內(nèi)膜癌的免疫組化指標(biāo)Ki-67相關(guān)性的應(yīng)用方面，田士峰等[34]回顧性分析37例經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)為子宮內(nèi)膜癌的患者的ADC圖像直方圖提取的紋理參數(shù)，其中能量、慣性矩與其Ki-67表達(dá)指數(shù)負(fù)相關(guān)，熵、相關(guān)性、逆差距與Ki-67表達(dá)指數(shù)正相關(guān)，通過所得紋理參數(shù)可以無創(chuàng)地反映子宮內(nèi)膜癌腫瘤細(xì)胞的增殖活性與惡性程度。

另外，擴(kuò)散張量成像(diffusion tensor imaging，DTI)作為一種不同于常規(guī)檢查的新型序列，也有學(xué)者通過評(píng)估整個(gè)腫瘤DTI圖像獲得的整個(gè)腫瘤直方圖紋理參數(shù)，以評(píng)估子宮內(nèi)膜癌的肌層浸潤(rùn)等特征。但是目前大多數(shù)研究有兩個(gè)重大局限性：樣本量相對(duì)較小和DTI的標(biāo)準(zhǔn)化[35]。

3.子宮肉瘤

子宮肉瘤(uterine leiomyosarcoma，US)惡性程度較高，可起自于子宮平滑肌組織、子宮間質(zhì)、宮內(nèi)或?qū)m外組織。其中以子宮平滑肌肉瘤最多見，常與子宮肌瘤的鑒別困難[36]。目前MRTA對(duì)子宮肉瘤相關(guān)研究較少。

一項(xiàng)回顧性研究納入了術(shù)前接受盆腔MRI檢查的78例患者(29例子宮肉瘤，49例平滑肌瘤)。對(duì)每位患者的一個(gè)病變?cè)u(píng)估了某些臨床和MRI特征，建立了基于ADC圖分析所得紋理參數(shù)的放射模型以預(yù)測(cè)，基于MRI的放射科醫(yī)生的診斷效能達(dá)到AUC為0.752，敏感度為58.6%，特異度為91.8%，符合率為79.5%，最佳放射模型達(dá)到AUC為0.830，敏感度為76.0%，平均特異度為73.2%，符合率為73.9%，得出最佳放射模型顯示出與經(jīng)驗(yàn)豐富的放射科醫(yī)生相當(dāng)?shù)脑\斷功效[37]。牛淼等[38]收集16 例子宮肉瘤和31例變性子宮肌瘤的研究發(fā)現(xiàn)ADC直方圖及TA參數(shù)為鑒別子宮肉瘤與變性子宮肌瘤能提供更多的診斷信息，除峰度外，最大值、平均值、標(biāo)準(zhǔn)差、50th、75th、90th、95th、偏度、熵值、能量值、一致性均在鑒別兩者之間差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，其中以熵值的診斷效能最高(AUC為0.94)。MRTA用于鑒別子宮肉瘤與子宮平滑肌瘤是可行的，進(jìn)一步反映了腫瘤異質(zhì)性與圖像信息的關(guān)聯(lián)。

小結(jié)與展望

MRTA改變了傳統(tǒng)人為主觀經(jīng)驗(yàn)性對(duì)子宮惡性腫瘤的診療，將其轉(zhuǎn)變?yōu)閷?duì)紋理特征分析的分子影像學(xué)模式，以減少醫(yī)師的主觀因素對(duì)各序列診斷效能的制約。其中在子宮頸癌的應(yīng)用最為成熟，從初步的良惡性鑒別到最終的診療預(yù)后中每一步都可以得到較好的應(yīng)用，接近于一個(gè)完整體系，其中熵反應(yīng)圖像所具有的信息量的度量，表示圖像中紋理的非均勻程度或復(fù)雜程度，其應(yīng)用最為突出。對(duì)于子宮內(nèi)膜癌患者而言，多利用MRTA建立的放射模型或不同序列的紋理參數(shù)來預(yù)測(cè)肌層浸潤(rùn)，是一種可行的選擇用于術(shù)前分析。MRTA在子宮肉瘤中的應(yīng)用目前研究較少并且集中于與子宮肌瘤鑒別，著重解決此臨床難題，并證實(shí)通過MRTA技術(shù)可實(shí)現(xiàn)。

目前MRTA仍是一項(xiàng)探索性研究，在鑒別以上三類子宮惡性腫瘤中的應(yīng)用迄今為止尚未提供前沿和可靠的研究。多由于選用于MRTA的磁共振序列多樣未得到統(tǒng)一，并且紋理特征參數(shù)的提取在不同設(shè)備不同的掃描參數(shù)中也不盡相同。此外，所選取樣本數(shù)量的參數(shù)提取也存在一定的差異，多中心的大數(shù)據(jù)庫才更具有代表性。

隨著未來技術(shù)的完善，MRTA有希望代表影像學(xué)生物標(biāo)志物提供更精細(xì)的評(píng)估，最終可能會(huì)為患者提供更好的量身定制的治療策略，將在子宮惡性腫瘤的臨床診療中打開一個(gè)新的局面，并且終將推動(dòng)現(xiàn)代醫(yī)療的發(fā)展。