張海洋， 藺海

（南陽市中心醫(yī)院 1 肌電圖室， 2 放射治療科， 河南 南陽473000）

乳腺癌屬婦科常見惡性腫瘤， 發(fā)病率及死亡率較高， 早診斷、 早治療對延長患者生存時間具有重要意義。 乳腺癌常以小結(jié)節(jié)、 惡性鈣化結(jié)節(jié)為主要臨床表現(xiàn)， 乳腺X 線攝影是乳腺癌患者篩查的首選檢查方式， 其在顯示鈣化病灶方面具有獨特優(yōu)勢， 但對于腫塊良惡性鑒別存在一定局限性， 因而對表現(xiàn)為小結(jié)節(jié)的乳腺癌患者診斷準(zhǔn)確度較低［1－2］。 紋理分析為新型計算機輔助診斷技術(shù)， 不受閱片者主觀因素及圖像灰度影響， 可定量顯示圖像排列方式、 像素的細(xì)微變化， 進而為腫瘤性質(zhì)判斷提供有利依據(jù)［3］。 基于此， 本研究旨在探討乳腺X 線圖像紋理分析技術(shù)在乳腺結(jié)節(jié)定性診斷中的應(yīng)用價值， 現(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料回顧性分析2019 年3 月至2020 年3 月期間我院收治的126 例乳腺結(jié)節(jié)患者的臨床資料。 納入標(biāo)準(zhǔn)： ①術(shù)前常規(guī)行乳腺X 線檢查； ②經(jīng)手術(shù)病理組織檢查確診為乳腺癌或乳腺良性疾病； ③臨床資料完整。 排除標(biāo)準(zhǔn)： ①有乳腺手術(shù)史； ②既往接受乳腺放化療； ③處于妊娠期或哺乳期。 患者年齡27 ～63 歲， 平均年齡 （42.06 ± 5.79） 歲； BMI 19 ～27 kg／m2， 平均BMI （22.58 ± 0.72） kg／m2； 結(jié)節(jié)發(fā)病部位： 左側(cè)67例， 右側(cè)59 例。

1.2 方法所有入選者均接受乳腺X 線攝影檢查， 儀器選擇GE（美國） 公司生產(chǎn)的Senographe DS 全數(shù)字乳腺X 線攝影機， 采用AUTO－TIME 曝光模式， 依據(jù)患者腺體發(fā)育狀況、 年齡自動設(shè)定曝光條件， 常規(guī)行內(nèi)外側(cè)斜位、 頭尾位乳腺攝片， 電流60 mAs， 電壓28 kV。 紋理分析： 應(yīng)用Fire Voxel 紋理分析軟件，將所選圖像資料以DICOM 格式導(dǎo)入， 由2 名資深乳腺X 線診斷醫(yī)師采用雙盲法手動勾畫、 填充感興趣區(qū)， 軟件自動提取平均值、 標(biāo)準(zhǔn)差、 熵、 不均勻度等紋理參數(shù)， 每項參數(shù)提取2 次取均值。 所有入選者均接受手術(shù)病理檢查， 判斷乳腺結(jié)節(jié)性質(zhì)， 并以手術(shù)病理組織檢查結(jié)果為對照， 分析乳腺X 線在乳腺結(jié)節(jié)患者中的診斷效能。

1.3 統(tǒng)計學(xué)方法采用SPSS 24.0 統(tǒng)計軟件處理數(shù)據(jù)。 計量資料以± s 表示， 采用t 檢驗； 計數(shù)資料以n （%） 表示， 采用χ2檢驗； 繪制受試者工作曲線 （ROC）， 分析紋理參數(shù)預(yù)測乳腺結(jié)節(jié)惡性病變的價值， 以曲線下面積 （AUC） 評價， AUC≤0.50 為無預(yù)測價值， 0.50＜AUC≤0.70 為預(yù)測價值較低， 0.70＜AUC≤0.85 為預(yù)測價值較好， AUC＞0.85 為預(yù)測價值較高；P ＜0.05 為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 乳腺結(jié)節(jié)患者手術(shù)病理組織檢查結(jié)果手術(shù)病理組織檢查結(jié)果顯示， 126 例乳腺結(jié)節(jié)患者中， 良性95 例， 惡性31 例。

2.2 乳腺X 線在乳腺結(jié)節(jié)患者中的診斷效能乳腺X 線診斷乳腺結(jié)節(jié)患者的靈敏度、 特異度、 準(zhǔn)確度分別為77.42% （24／31）、 91.58% （87／95）、 88.10% （111／126）。 見表1。

表1 乳腺X 線在乳腺結(jié)節(jié)患者中診斷效能 （例）

2.3 良、 惡性組X 線圖像紋理參數(shù)比較在X 線圖像紋理分析定量參數(shù)中， 惡性組的標(biāo)準(zhǔn)差、 熵、 不均勻度高于良性組 （P ＜0.05）， 但兩組的平均值比較無明顯差異 （P ＞0.05）。 見表2。

表2 良、 惡性組X 線圖像紋理參數(shù)比較 （ ± s）

表2 良、 惡性組X 線圖像紋理參數(shù)比較 （ ± s）

組別 n 平均值 標(biāo)準(zhǔn)差 熵 不均勻度惡性組 31 2315.62±368.45 79.85±18.73 4.39±0.34 0.07±0.02良性組 95 2376.58±352.79 67.12±25.21 4.12±0.40 0.05±0.02 t 0.826 2.585 3.379 4.835 P 0.410 0.011 0.001 0.000

2.4 乳腺結(jié)節(jié)良、 惡性組X 線圖像紋理參數(shù)的ROC 分析繪制ROC 曲線 （圖1）， 結(jié)果顯示， 標(biāo)準(zhǔn)差、 熵、 不均勻度及聯(lián)合診斷預(yù)測乳腺結(jié)節(jié)患者惡性病變的AUC 分別為0.724、0.731、 0.740、 0.811。 見表3。

圖1 乳腺結(jié)節(jié)良性組與惡性組X 線圖像紋理參數(shù)的ROC 分析

表3 乳腺結(jié)節(jié)良、 惡性組X 線圖像紋理參數(shù)的ROC 分析

3 討論

近年來， 乳腺癌發(fā)病率呈明顯上升趨勢， 針對早期乳腺癌患者， 及時采取有效的治療干預(yù)， 5 年生存率可達(dá)90%以上，因此， 積極尋找科學(xué)、 有效的篩查手段尤為重要。 異質(zhì)性為惡性腫瘤疾病的重要特征， 可對腫瘤內(nèi)壞死、 出血、 黏液樣改變、 高細(xì)胞密度進行有效反映［4］， 而紋理分析是一種新型量化腫瘤異質(zhì)性方法。 本研究將乳腺X 線圖像紋理分析技術(shù)應(yīng)用于乳腺結(jié)節(jié)良性病變與惡性病變患者診斷中， 結(jié)果顯示在X 線圖像紋理分析定量參數(shù)中， 兩組的平均值比較無明顯差異， 提示平均值對于腫瘤異質(zhì)性反映能力較低， 究其原因在于平均值主要是指腫瘤內(nèi)體素平均值， 易受感興趣區(qū)大小的影響， 故而難以有效反映腫瘤異質(zhì)性； 但惡性組的標(biāo)準(zhǔn)差、 熵、 不均勻度均高于良性組， 且繪制ROC 曲線結(jié)果顯示， 標(biāo)準(zhǔn)差、 熵、 不均勻度預(yù)測乳腺結(jié)節(jié)患者惡性病變的AUC 分別為0.724、 0.731、0.740， 均具有一定價值， 分析原因在于標(biāo)準(zhǔn)差與缺氧等腫瘤不良生物學(xué)行為存在緊密的聯(lián)系， 故而可對腫瘤異質(zhì)性進行有效反映［5］； 熵及不均勻度主要是指病灶內(nèi)部像素分布的混雜程度， 與良性腫瘤相比， 惡性腫瘤血管密度、 血流分布情況更不均勻， 故而可呈較強異質(zhì)性表現(xiàn)［6］。 此外， 本研究結(jié)果還顯示， 多項紋理參數(shù)聯(lián)合診斷AUC 為0.811， 具有更高診斷效能， 因此臨床可結(jié)合多項紋理參數(shù)對乳腺良惡性病變進行鑒別診斷， 有助于提升診斷準(zhǔn)確度。

綜上所述， 乳腺X 線圖像紋理分析技術(shù)在乳腺結(jié)節(jié)定性診斷中的應(yīng)用價值較高， 有助于提升乳腺良惡性病變診斷準(zhǔn)確度， 為后期治療提供有效依據(jù)。