嚴 慧,邊傳振
(南京醫(yī)科大學附屬兒童醫(yī)院放射科,江蘇 南京 210008)
中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病發(fā)病率較高,預后較差,早期診治可改善預后[1]。MRI軟組織分辨率高,且能多方位成像,相對CT檢查而言,對顯示顱后窩病變具有獨特優(yōu)勢,且無輻射損傷,已成為中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病的常規(guī)檢查方法[2]。直方圖分析技術是紋理分析的常用方法之一,是在常規(guī)MRI基礎上提取圖像ROI內的特征值,并將其信息數(shù)字化,提供更多人眼無法辨識的病理生理信息,有助于精準診斷疾病、評估療效及預測預后;且操作簡便,可重復性較強[3]。目前表觀彌散系數(shù)(apparent diffusion coefficient, ADC)直方圖及灰度直方圖已用于兒童及成人中樞神經(jīng)系統(tǒng)疾病,本文對相關進展進行綜述。
直方圖分析技術能以簡單方式描述圖像中包含的統(tǒng)計信息,常用于數(shù)字化分析圖像,在人工智能醫(yī)學影像學領域中越來越受到關注。直方圖是反映圖像數(shù)據(jù)分布特征的統(tǒng)計報告圖,一般以橫軸表示數(shù)據(jù)類型,縱軸表示分布特征,可定量顯示ROI內數(shù)據(jù)分布特征,進而反映疾病的病理生理信息[4]。直方圖分析技術常用參數(shù)包括均值、變異度、偏度、峰度、最大值、最小值及第n百分位數(shù)等[5]。均值和變異度反映ROI內像素灰度值或ADC值的平均水平及離散程度。偏度表示變量分布相對于平均值的不對稱程度,正偏度代表變量分布的主體主要集中在右側,表明變量的不對稱尾部趨向更多較大值,負偏度與之相反,表示變量的不對稱尾部趨向更多較小值;偏度絕對值越大,表示變量分布形態(tài)偏移程度越大。峰度表示總體中所有變量分布形態(tài)的陡緩程度,反映變量分布與正態(tài)分布相比的平坦度或尖銳度,正峰值代表變量分布比正態(tài)分布尖銳,負峰值表示其比正態(tài)分布平坦。第n百分位數(shù)表示低于該百分位數(shù)觀察對象所占百分比[6]。
針對不同的來源數(shù)據(jù),直方圖分析中的前處理、繪制及數(shù)據(jù)分析流程亦有所差別,但主要框架基本相同,包括圖像采集、圖像分割、特征提取和數(shù)據(jù)分析:①圖像采集,建立數(shù)據(jù)采集標準,以保持掃描參數(shù)的一致性;②圖像分割,即ROI提取,如勾畫腫瘤組織、正常組織或其他解剖結構范圍;③特征提取,選擇用于描述圖像特征的有價值的信息,如均值、最大值、最小值、偏度及峰度等;④建立數(shù)據(jù)庫并分析,包括數(shù)據(jù)存儲、建立完整的工作系統(tǒng)、臨床數(shù)據(jù)分析整合以及采用相應軟件進行統(tǒng)計學分析,以獲得具有最佳診斷效能的特征參數(shù)組合。
ADC直方圖及灰度直方圖分析技術用于顱腦疾病已取得一定效果。彌散成像是目前唯一能在體檢測活體組織水分子擴散運動的無創(chuàng)影像學技術,雖然受技術水平所限,尚不能準確測量活體組織水分子的彌散系數(shù),但可利用彌散加權圖中的ADC值間接反映不同方向水分子擴散運動的范圍和速率,量化評價組織內水分子彌散受限。ADC直方圖分析技術能夠識別ROI內體素ADC值,快速得到ADC值分布特征曲線及描述其擴散異質性特征的定量參數(shù)[7],故對ADC圖像進行直方圖分析可通過水分子擴散狀態(tài)反映腦組織損傷情況及程度。不同于血流動力學模型所納入的灌注參數(shù)如局部腦血流量或局部腦血容量等,灰度直方圖分析所用參數(shù)并不能直接反映病理生理學狀態(tài)[8],而是主要描述T1WI、T2WI、液體衰減反轉恢復(fluid attenuated inversion recovery, FLAIR)或增強T1WI中ROI內每個灰度級的出現(xiàn)頻率,通過識別ROI內體素灰度值,快速獲得灰度值分布特征曲線及描述其分布特征的定量參數(shù),從而對神經(jīng)系統(tǒng)疾病進行診斷、鑒別及預測,作為一種非侵入性手段為神經(jīng)系統(tǒng)疾病提供更有價值的信息。
直方圖分析技術目前在成人中的應用已相當成熟,在成人腦腫瘤分型及預后評估等方面顯示出巨大潛力,但在兒童中的應用較少見,且納入樣本量均較小。BULL等[9]回顧性分析54例不同類型兒童腦腫瘤術前MRI,根據(jù)ADC直方圖第75百分位數(shù)值診斷星形細胞瘤、髓母細胞瘤和幕下室管膜瘤,準確率分別為100%、94%和80%,且依據(jù)峰值及偏度值可鑒別原始神經(jīng)外胚層腦腫瘤與非典型性畸胎樣/橫紋肌樣瘤。在預測腦腫瘤患兒生存期方面,直方圖分析技術也取獲得了良好結果。POUSSAINT等[10]分析140例腦膠質瘤患兒治療前后顱腦ADC圖,并獲得腫瘤區(qū)域直方圖各特征參數(shù);針對各特征參數(shù)與患兒無進展生存率及總體生存率進行相關性分析,結果顯示治療前ADC值與患兒無進展生存率呈正相關,ADC峰值與總體生存率呈負相關,提示直方圖分析技術不僅能鑒別不同類型腦腫瘤,且對預測生存期亦有一定價值。
直方圖分析技術現(xiàn)已用于評價兒童腦發(fā)育。有學者[11]分析缺氧缺血性腦病新生兒ADC直方圖,發(fā)現(xiàn)峰值和最小值與孕齡及新生兒腦成熟度均具有相關性。朱美嬌等[12]采用mirCoN及ImageJ軟件分析60例室間隔缺損患兒顱腦DWI圖像,獲得直方圖及多組ADC參數(shù),并對各參數(shù)與孕齡進行相關性分析,結果顯示除均值、最小值、峰值外,各參數(shù)值均與孕齡顯著相關,患兒ADC第70~95百分位數(shù)、偏度、峰度及方差等參數(shù)值均與正常兒童存在顯著差異;可能與先天性心臟病患兒腦髓鞘化延遲、神經(jīng)膠質細胞和神經(jīng)元發(fā)育不成熟有關,亦可能與先天性心臟病患兒缺氧狀態(tài)下腦供氧代償性增加、導致血紅蛋白濃度降低有關[13],提示直方圖分析技術不僅能評價兒童腦發(fā)育狀態(tài),還可用于初步探索導致腦發(fā)育不良的病理生理機制及原因等。
直方圖分析技術對監(jiān)測兒童神經(jīng)系統(tǒng)疾病及評價療效均具有一定價值。ZENG等[14]對比分析感染腸道病毒型腦炎兒童的急性期與恢復期T1WI及T2WI的灰度直方圖及相關特征參數(shù),發(fā)現(xiàn)急性期與恢復期各灰度分布特征參數(shù)間均存在差異,表明直方圖分析技術可反映疾病嚴重程度及監(jiān)測治療前后病情變化。邊傳振等[15]采用ADC直方圖分析技術評估無灶性腦癱患兒腦損傷嚴重程度,結果顯示腦癱組ADC第80、85、90百分位數(shù)值均高于正常對照組;對腦癱組ADC直方圖各參數(shù)值與粗大運動量表評分進行相關性分析,結果顯示腦癱組ADC第10~95百分位數(shù)值及ADC平均值與粗大運動量表評分均相關,提示ADC第80、85及90百分位數(shù)值可作為反映腦癱患兒病情嚴重程度的客觀指標;而對腦癱組T2WI的直方圖分析結果顯示其第80、85百分位數(shù)灰度值均高于對照組,腦癱組T2WI的第95百分位數(shù)灰度值與粗大運動量表評分相關,表明T2WI灰度直方圖分析技術可用于診斷腦癱,但不能評估患兒腦損傷嚴重程度。
直方圖分析技術用于兒童的研究較少,且樣本量相對較小[16],主要原因在于兒童屬于特殊群體,MR檢查依從性差,相比成人,獲得標準化圖像信息較困難;多數(shù)針對兒童的MR檢查需在水合氯醛鎮(zhèn)定鎮(zhèn)靜下完成[17],可能影響腦血流及水分子擴散運動而導致結果偏倚;且兒童處于快速生長期,即使年齡相近的兒童,生長發(fā)育狀態(tài)也可能相差較大,且兒童情緒波動大、易受外界因素干擾,亦可能影響結果[18]。
總之,直方圖分析技術在兒童神經(jīng)系統(tǒng)疾病中的應用尚處于初始階段,盡管存在諸多亟待解決的問題,但前景廣闊,值得期待。