張曉金，汪建文，張 虎，徐承東，徐家軍，張京剛

(1.蕪湖市第二人民醫(yī)院 醫(yī)學(xué)影像科，安徽 蕪湖 241000；2.常州市第一人民醫(yī)院 醫(yī)學(xué)影像科，江蘇 常州 213100)

前列腺癌(prostate cancer，PCa)是老年男性最常見的惡性腫瘤之一，發(fā)病率和病死率均呈上升趨勢(shì)[1]，前列腺M(fèi)RI檢查在PCa診斷及主動(dòng)監(jiān)測(cè)中的作用受到越來越多臨床及影像醫(yī)生的青睞。第二版前列腺影像報(bào)告與數(shù)據(jù)系統(tǒng)(prostate imaging reporting and data system version 2，PI-RADS v2)推薦采用T2WI和DWI序列分別作為移行帶(transitional zone，TZ)和外周帶(peripheral zone，PZ)PCa檢出的關(guān)鍵序列，并按危險(xiǎn)度的增加分為1～5分5個(gè)等級(jí)[2]。影像組學(xué)不僅可用于腫瘤的診斷與分期、療效評(píng)價(jià)和生存期預(yù)測(cè)等方面，還可輔助提高影像診斷效能，縮短耗時(shí)[3-5]。筆者將其用于鑒別PCa和非癌組織，旨在探討其臨床實(shí)用性。

1 資料與方法

1.1 研究對(duì)象 回顧性分析2018年3月～2020年1月于蕪湖市第二人民醫(yī)院行雙參數(shù)MRI(biparametric MRI，Bp-MRI)檢查，PI-RADS v2評(píng)分為3分和4分的82例住院患者的臨床及影像資料，共120個(gè)病灶，PI-RADS v2評(píng)分3分68個(gè)，4分52個(gè)，其中癌灶60個(gè)。納入標(biāo)準(zhǔn)：①Bp-MRI檢查后2個(gè)月內(nèi)獲得病理結(jié)果；②所獲圖像滿足診斷及研究要求；③無MRI檢查禁忌，檢查前簽署知情同意書。排除標(biāo)準(zhǔn)：①病灶體積過小，不能準(zhǔn)確勾畫容積感興趣區(qū)(volume of interest,VOI)；②病灶的病理診斷取材部位與T2WI圖像位置不匹配；③Bp-MRI檢查前已針對(duì)前列腺行內(nèi)分泌或放射治療者。

1.2 MRI檢查方法 采用Philips Achieva 3.0T MR掃描儀，16通道腹部相控陣線圈。檢查前告知患者檢查流程，線圈中心對(duì)準(zhǔn)恥骨聯(lián)合。Bp-MRI掃描符合PI-RADS v2推薦標(biāo)準(zhǔn)[2]，橫軸位T2WI采用快速自旋回波(turbo spin echo，TSE)序列，TR 4 570 ms，TE 89 ms，F(xiàn)OV 20 mm×20 mm，矩陣276×238，層厚3.0 mm，層間距0 mm，3次激勵(lì)。其他掃描序列還包括：矢狀位T2WI、冠狀位T2WI、橫軸位T1WI、DWI(b=0、1 000、2 000 s/mm2)。

1.3 病理獲取 采用經(jīng)直腸超聲(transrectal ultrasonography，TRUS)前列腺系統(tǒng)穿刺活檢術(shù)獲取病理。將前列腺基底部、體部、尖部劃分為左、右區(qū)，基底部和體部左、右區(qū)再細(xì)分為內(nèi)、外區(qū)，共10區(qū)，每區(qū)穿1針，對(duì)可疑病灶靶向追加2針。穿刺術(shù)由超聲科醫(yī)師完成，操作者需記錄穿刺區(qū)域和進(jìn)針深度。病理切片由病理科醫(yī)師負(fù)責(zé)閱讀、診斷，PCa病理診斷按照Gleason評(píng)分(Gleason score，GS)系統(tǒng)記錄，非PCa診斷包括炎癥、上皮內(nèi)瘤變、前列腺增生及纖維瘢痕等。

1.4 圖像分割、特征篩選及建模 影像科經(jīng)PI-RADS v2培訓(xùn)的醫(yī)師運(yùn)用ITK-SNAP 3.6軟件根據(jù)Bp-MRI及病理結(jié)果在標(biāo)準(zhǔn)化后的T2WI圖像上對(duì)病灶進(jìn)行勾畫，ROI放置于病灶最大層面，經(jīng)放大處理并避開邊緣部分，共得到120個(gè)目標(biāo)區(qū)域。使用AK(version 3.2.0.R)軟件進(jìn)行T2WI圖像影像組學(xué)特征提取，包括42個(gè)直方圖特征、9個(gè)幾何形態(tài)特征、144個(gè)灰度共生矩陣特征、11個(gè)灰度尺寸區(qū)域特征、10個(gè)哈拉利克特征及180個(gè)行程矩陣特征共396個(gè)影像組學(xué)特征參數(shù)。120個(gè)病灶按78∶42隨機(jī)分為訓(xùn)練集和驗(yàn)證集，對(duì)訓(xùn)練集的數(shù)據(jù)使用最大相關(guān)最小冗余法(maximum relevant minimum reduandency,mRMR)、最小絕對(duì)收縮和選擇算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)進(jìn)行特征篩選和降維，篩選模型誤差最小時(shí)系數(shù)不為0的特征，根據(jù)保留的特征計(jì)算影像組學(xué)評(píng)分(Rad_score)。最終建立PI-RADS v2評(píng)分為3分和4分病灶的T2WI影像組學(xué)診斷模型，并運(yùn)用驗(yàn)證集的數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證。

1.5 圖像分析 將入組病例按時(shí)間排序，甲乙兩名醫(yī)師按Bp-MRI方案分別對(duì)病灶做出PCa或非PCa的分類結(jié)果診斷并記錄耗時(shí)。Bp-MRI方案除T2WI、DWI、表觀擴(kuò)散系數(shù)(apparent diffusion coefficient，ADC)圖像外，還包括患者一般資料、前列腺特異性抗原(prostate specific antigen，PSA)水平、病灶部位和ADC值。1個(gè)月后，入組病例按年齡重新排序，甲乙兩者在獲得T2WI影像組學(xué)PCa和非PCa的分類結(jié)果情況下按Bp-MRI方案提供的資料重新診斷并記錄耗時(shí)。

1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 運(yùn)用SPSS 26.0和R軟件(version 3.5.0)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。Kappa分析操作者間一致性；使用glmnet包進(jìn)行特征降維并建立影像組學(xué)模型；采用Wilcox on檢驗(yàn)評(píng)估影像組學(xué)評(píng)分鑒別PCa和非癌組織的能力，并進(jìn)行內(nèi)部驗(yàn)證；采用pROC包繪制ROC曲線；使用混淆矩陣計(jì)算模型的靈敏度、特異度。ROC曲線分析甲乙兩者兩種方案對(duì)PCa的檢出效能并計(jì)算曲線下面積(AUC)值、約登指數(shù)、靈敏度、特異度。

2 結(jié)果

2.1 操作者間一致性 采用Bp-MRI方案，甲乙兩者Kappa系數(shù)為0.747；在影像組學(xué)輔助下，Kappa系數(shù)為0.814。甲乙采用兩種方法對(duì)病灶分類結(jié)果均具有較高的一致性，在影像組學(xué)輔助下，一致性有所上升。

2.2 T2WI影像組學(xué)模型的建立 通過LASSO得到模型二項(xiàng)式偏差、系數(shù)隨超參數(shù)λ變化(圖1A)，點(diǎn)線位置所示為最小λ，所對(duì)應(yīng)的模型誤差最小，λ值為0.0061。在λ最小點(diǎn)線處保留9個(gè)系數(shù)不為0的特征(圖1B)，特征按重要性排序，橫坐標(biāo)為系數(shù)，縱坐標(biāo)為所保留的特征，系數(shù)越大，表明該特征與因變量之間的關(guān)系越大，預(yù)測(cè)作用越明顯。根據(jù)保留的特征建立Rad_score，根據(jù)樣本的Rad_score值對(duì)樣本進(jìn)行分類(圖1C)，兩組分類結(jié)果在訓(xùn)練集(P<0.001)和驗(yàn)證集(P=0.002)中均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，表明模型分類結(jié)果較好。影像組學(xué)評(píng)分ROC分析(圖1D)，訓(xùn)練集AUC為0.83(95%CI0.79～0.88)，準(zhǔn)確率75.6%(59/78)，靈敏度59.0%(23/39)，特異度92.3%(36/39)；陽性預(yù)測(cè)值88.5%(23/26)，陰性預(yù)測(cè)值69.2%(36/52)。驗(yàn)證集AUC為0.78(95%CI0.62～0.93)，準(zhǔn)確率76.2%(32/42)，靈敏度66.7%(14/21)，特異度85.7%(18/21)，陽性預(yù)測(cè)值為82.4%(14/17)，陰性預(yù)測(cè)值為72.0%(18/25)。

A.十折交叉驗(yàn)證與特征降維, 獲得點(diǎn)線位置最優(yōu)λ；B.9個(gè)系數(shù)不為0的影像組學(xué)特征及所對(duì)應(yīng)的權(quán)重；C.根據(jù)所保留的影像組學(xué)特征進(jìn)行分類的散點(diǎn)圖；D.影像組學(xué)模型(左為訓(xùn)練集，右為內(nèi)部驗(yàn)證集)。

2.3 T2WI影像組學(xué)輔助診斷價(jià)值 甲乙運(yùn)用Bp-MRI方案診斷耗時(shí)分別為5小時(shí)46分鐘、5小時(shí)33分鐘，在影像組學(xué)輔助下耗時(shí)分別為5小時(shí)12分鐘、4小時(shí)51分鐘，分別減少9.8%和12.6%。甲乙運(yùn)用Bp-MRI方案診斷PCa的AUC值分別為0.81、0.82；在T2WI影像組學(xué)輔助下的AUC值分別為 0.86、0.89(圖2A、2B、表1)，AUC值、靈敏度、特異度及約登指數(shù)均有所提升。

A.甲運(yùn)用Bp-MRI和影像組學(xué)輔助下檢出PCa的ROC曲線；B.乙運(yùn)用Bp-MRI和影像組學(xué)輔助下檢出PCa的ROC曲線。

表1 Bp-MRI方案和影像組學(xué)輔助診斷檢出PCa的效能

3 討論

3.1 基于PI-RADS v2的局限性 PI-RADS v2推薦多參數(shù)MRI(multiparametric MRI，Mp-MRI)用于前列腺檢查，動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)MRI(dynami ccontrast enhanced MRI，DCE-MRI)和磁共振波譜(magnetic resonance spectroscopy，MRS)并非檢出PCa的關(guān)鍵序列，DCE-MRI僅用于DWI評(píng)分為3分時(shí)對(duì)PZ病灶進(jìn)一步評(píng)估[6-7]，定性診斷價(jià)值有限；MRS檢查失敗率高，現(xiàn)已逐漸退出PCa一線序列。PI-RADS v2沒有具體闡述評(píng)分結(jié)果與臨床決策之間的聯(lián)系。筆者認(rèn)為，對(duì)于PI-RADS v2評(píng)分為1分和2分的患者大多可采用PSA和(或)MRI進(jìn)行主動(dòng)監(jiān)測(cè)[8]，5分病灶需更多關(guān)注腫瘤分期和療效評(píng)估。3分和4分的病灶，診斷正確與否直接影響患者預(yù)后，正確做出PCa的診斷，多可采用PCa根治術(shù)治愈疾患；對(duì)于非PCa患者，可減少不必要的手術(shù)和穿刺活檢，使患者利益最大化，這也是本研究?jī)H入組PI-RADS v2評(píng)分為3分和4分病灶的原因。

3.2 Bp-MRI方案臨床應(yīng)用前景 張躍躍等[9]的大樣本研究發(fā)現(xiàn)，Mp-MRI與Bp-MRI方案檢出PCa效能均較高，AUC分別為0.873、0.879，且兩者對(duì)臨床顯著性PCa的檢出價(jià)值無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異。大量研究結(jié)果也證實(shí)[7，10-12]，Bp-MRI方案可較好區(qū)分PCa和非癌病灶，有效指導(dǎo)臨床決策。 Bp-MRI方案檢查、診斷耗時(shí)均較Mp-MRI方案縮短，無需注射對(duì)比劑，安全性高，對(duì)技術(shù)要求低，且可節(jié)省一定的費(fèi)用，在一定程度上可滿足不斷增長(zhǎng)的臨床需求，臨床應(yīng)用前景廣闊。本研究單獨(dú)采用Bp-MRI方案檢出PCa的AUC分別為0.81、0.82，分類結(jié)果尚佳。

3.3 影像組學(xué)輔助診斷的優(yōu)勢(shì) 影像組學(xué)通過計(jì)算機(jī)軟件將醫(yī)學(xué)圖像轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)信息，可重復(fù)、客觀、定量描述腫瘤的異質(zhì)性，彌補(bǔ)了醫(yī)師根據(jù)影像圖像定性診斷的不足。本研究模型訓(xùn)練集AUC為0.83，驗(yàn)證集為0.78，能較好地區(qū)分PCa和非癌組織，為臨床診斷PCa提供新的思路和方法。本研究結(jié)果表明，Bp-MRI方案結(jié)合影像組學(xué)，醫(yī)師對(duì)區(qū)分PCa和非癌組織的信心增加，耗時(shí)縮短，操作者間一致性、診斷效能、靈敏度、特異度及約登指數(shù)均有所提升。此外，影像組學(xué)實(shí)現(xiàn)了影像圖像-影像數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化，可挖掘人眼無法分辨的圖像細(xì)節(jié)信息，且無需增加掃描，在PCa的研究中已有大量工作發(fā)表。多項(xiàng)研究結(jié)果表明[8，13]，基于T2WI和(或)DWI的影像組學(xué)模型可用于PCa的診斷、危險(xiǎn)度評(píng)估等，對(duì)PI-RADS v2有較好的補(bǔ)充作用。

3.4 本研究的不足 本研究樣本量小，還需納入更多病例，深入研究。本研究只建立了基于T2WI的影像組學(xué)模型，沒有運(yùn)用DWI序列和ADC圖建模，無法知曉各模型之間的優(yōu)劣，此外，本研究模型未進(jìn)行外部驗(yàn)證，可能使結(jié)果的泛化能力受到質(zhì)疑。

綜上所述，本研究采用影像組學(xué)方法對(duì)前列腺T2WI圖像進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，并構(gòu)建了PI-RADS v2評(píng)分為3分和4分病灶的PCa預(yù)測(cè)模型，該模型分類結(jié)果尚佳；其與Bp-MRI方案聯(lián)合應(yīng)用，可提高PCa的檢出效能，有明確臨床獲益。