孫英偉，劉學(xué)勇，鄧純博，張展，馬馴

（1.遼寧中醫(yī)藥大學(xué)附屬醫(yī)院醫(yī)學(xué)影像中心，沈陽 110032；2.中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬盛京醫(yī)院放射科，沈陽 110004；3.中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬盛京醫(yī)院康復(fù)科，沈陽 110134；4.沈陽醫(yī)學(xué)院附屬中心醫(yī)院運(yùn)動(dòng)創(chuàng)傷科，沈陽 110024；5.中國(guó)醫(yī)科大學(xué)附屬盛京醫(yī)院脊柱外科，沈陽 110004）

骨關(guān)節(jié)炎（osteoarthritis，OA）是最常見的慢性 骨骼肌肉系統(tǒng)疾病之一，隨著人口老齡化的加速，OA發(fā)病率逐年增高，給社會(huì)和個(gè)人帶來了巨大的負(fù)擔(dān)［1］。OA的發(fā)病機(jī)制尚不清楚，其病理改變不可逆轉(zhuǎn)。重要的是，目前尚無可以治愈該病或預(yù)防該病進(jìn)展的方法。目前的藥物僅對(duì)緩解疼痛等癥狀有效，但藥物可能引起嚴(yán)重的不良事件甚至死亡［2］。X線是診斷膝OA的主要影像學(xué)方法。OA的放射學(xué)分級(jí)包括國(guó)際骨關(guān)節(jié)炎研究學(xué)會(huì)（Osteoarthritis Research Society International，OARSI）分級(jí)和Kellgren-Lawrence（KL）分級(jí)。X線缺乏敏感性，不能反映局部軟骨損傷情況。KL分級(jí)和OARSI分級(jí)受主觀因素影響，對(duì)OA早期分級(jí)的準(zhǔn)確率不高。多項(xiàng)研究表明，KL分級(jí)組內(nèi)系數(shù)在0.5～0.7。并且傳統(tǒng)放射學(xué)檢查難以早期診斷OA，OA的診斷主要發(fā)生在該病的中至重度（晚期）階段［3］。

隨著對(duì)OA發(fā)病機(jī)制的深入研究，軟骨下骨的重塑與OA進(jìn)展之間的密切關(guān)系被證實(shí)［4］。紋理分析是指將圖像劃分為感興趣的區(qū)域，并對(duì)這些區(qū)域的特征進(jìn)行分類，紋理分析具有識(shí)別疾病早期細(xì)微變化的潛能。應(yīng)用紋理分析方法分析影像圖像來診斷疾病，已成為人工智能領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)。軟骨下骨紋理分析能夠評(píng)估膝關(guān)節(jié)軟骨下骨小梁和股骨頸的結(jié)構(gòu)［5］。HIRVASNIEMI等［6］對(duì)不同分級(jí)的膝OA患者的骨小梁紋理進(jìn)行定量分析，發(fā)現(xiàn)不同程度膝OA的骨小梁紋理不同。膝關(guān)節(jié)放射學(xué)紋理分析有望成為一種早期預(yù)測(cè)、診斷OA的方法。本研究通過自行研發(fā)的紋理分析軟件，采用局部二值模式（local binary pattern，LBP）與灰度共生矩陣（gray level co-occurrence matrix，GLCM）相結(jié)合的紋理特征分析方法，提取、篩選基線軟骨下骨小梁的紋理參數(shù)，評(píng)估紋理參數(shù)預(yù)測(cè)OA進(jìn)展的能力，以期發(fā)現(xiàn)一種能夠早期預(yù)測(cè)膝OA進(jìn)展的放射學(xué)紋理參數(shù)。

1 材料與方法

1.1 研究對(duì)象和分組

研究對(duì)象的相關(guān)臨床信息和影像學(xué)資料來自O(shè)A公共數(shù)據(jù) 庫Osteoarthritis Initiative（OAI，https：//nda.nih.gov/oai/）。研究對(duì)象的個(gè)人信息分別來自登記臨床數(shù)據(jù)集Enrollees_SAS.zip 25，基線期臨床數(shù)據(jù)集AllClinical00_ 0.2.3，隨訪36個(gè)月后的數(shù)據(jù)集AllClinical_05_SAS.zip5.2.1。研究對(duì)象的X線資料和KL分級(jí)分別來自數(shù)據(jù)集kXR_SQ_BU00_SAS.zip 0.8和kXR_SQ_BU05_SAS.zip 5.7。

將研究對(duì)象分為放射學(xué)進(jìn)展組和對(duì)照組。放射學(xué)進(jìn)展組納入標(biāo)準(zhǔn)：基線雙側(cè)膝關(guān)節(jié)KL分級(jí)均為0級(jí)，隨訪36個(gè)月后右膝關(guān)節(jié)KL≥2級(jí)。放射學(xué)進(jìn)展組排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）圖像質(zhì)量不佳，影響圖像分析結(jié)果；（2）隨訪結(jié)束后KL分級(jí)＜2級(jí)。對(duì)照組納入標(biāo)準(zhǔn)：雙側(cè)膝關(guān)節(jié)KL分級(jí)均為0級(jí)，隨訪結(jié)束后右膝關(guān)節(jié)KL分級(jí)仍為0級(jí)。對(duì)照組排除標(biāo)準(zhǔn)：（1）圖片質(zhì)量不佳，影響圖像分析結(jié)果；（2）隨訪36個(gè)月后，膝關(guān)節(jié)KL分級(jí)≥1級(jí)。

收集研究對(duì)象的相關(guān)臨床信息，包括年齡、性別、老年人體力活動(dòng)量表（the physical activity scale for the elderly，PASE）總評(píng)分以及體質(zhì)量指數(shù)（body mass index，BMI）。OAI數(shù)據(jù)庫中的所有研究均獲倫理委員會(huì)批準(zhǔn)（批號(hào)：10-00532），本研究所有研究對(duì)象均簽署知情同意書［7］。

1.2 X線檢查方法和圖像紋理提取

研究對(duì)象在基線和隨訪期內(nèi)每年拍攝雙側(cè)膝關(guān)節(jié)站立后前位X線，管電壓65～72 kV，焦片距72 cm。數(shù)據(jù)庫中提供的KL分級(jí)為一名骨科、一名放射科醫(yī)師和兩名風(fēng)濕病學(xué)家對(duì)膝關(guān)節(jié)進(jìn)行的分級(jí)，出現(xiàn)分歧時(shí)協(xié)商解決，最后達(dá)成一致意見［8］。本研究選取研究對(duì)象膝關(guān)節(jié)X線片內(nèi)側(cè)脛骨平臺(tái)中1/3軟骨下骨小梁作為感興趣區(qū)（region of interest，ROI），應(yīng)用C++軟件編制的程序，分別計(jì)算不同構(gòu)造因子組合（圖像灰度統(tǒng)一設(shè)置為256，移動(dòng)步長(zhǎng)取1、2、3、4、5，移動(dòng)方向取0°、45°、90°、135°）時(shí)，膝關(guān)節(jié)X線ROI的6個(gè)紋理特征參數(shù)，包括能量（energy）、熵（entropy）、同質(zhì)性（homogeneity）、對(duì)比度（contrast）、相關(guān)性（correlation）、異質(zhì)性（dissimilarity），見圖1。本研究中紋理參數(shù)的表示方法為角度-步長(zhǎng)-紋理特征參數(shù)，如當(dāng)移動(dòng)方向?yàn)?°、步長(zhǎng)為1時(shí)骨小梁的對(duì)比度表示為0° 1 contrast。

圖1 骨紋理特征參數(shù)提取過程圖Fig.1 Diagram of the extraction process of the trabecular bone texture parameters

1.3 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

應(yīng)用SPSS 22.0軟件和Empower Stats軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。因不同紋理參數(shù)取值范圍不同，為了使紋理參數(shù)1個(gè)單位的變化在各紋理參數(shù)中具有可比性，將所有紋理參數(shù)轉(zhuǎn)化為Z值。符合正態(tài)分布的計(jì)量資料采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)進(jìn)行比較，非正態(tài)分布的計(jì)量資料采用Mann-WhitneyU檢驗(yàn)進(jìn)行比較，分類變量采用χ2檢驗(yàn)進(jìn)行比較。應(yīng)用logistic回歸分析基線期骨紋理參數(shù)與OA進(jìn)展的關(guān)系。應(yīng)用受試者操作特征（receiver operating characteristic，ROC）曲線的曲線下面積（area under the curve，AUC）評(píng)價(jià)各紋理參數(shù)的診斷效能。同時(shí)計(jì)算參數(shù)的診斷比值比（diagnostic odd ratio，DOR），DOR是病例組陽性比值與對(duì)照組陽性比值的比，是評(píng)價(jià)診斷效能的綜合指標(biāo)。P＜ 0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 研究對(duì)象的臨床特征分析

按照納入標(biāo)準(zhǔn)對(duì)OAI數(shù)據(jù)庫進(jìn)行篩選，34例研究對(duì)象納入放射學(xué)進(jìn)展組，30例研究對(duì)象納入對(duì)照組。2組比較，年齡、BMI、PASE評(píng)分、性別均無統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P＞ 0.05），見表1。

表1 研究對(duì)象的臨床特征分析Tab.1 Analysis of the clinical characteristics of the subjects

2.2 膝關(guān)節(jié)X線紋理特征

2組比較，部分不同角度和步長(zhǎng)的紋理參數(shù)有統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（P＜ 0.05）。二元回歸分析結(jié)果顯示，部分紋理參數(shù)與OA進(jìn)展有相關(guān)性。見表2。

表2 2組紋理參數(shù)的比較以及紋理參數(shù)與OA進(jìn)展的多因素回歸分析Tab.2 Comparison of texture parameters between the two groups and the results of multivariate regression analysis of the texture parameters during osteoarthritis progression

2.3 ROC曲線分析

將篩選的紋理參數(shù)聯(lián)合臨床協(xié)變量（年齡、性別、BMI、PASE評(píng)分）進(jìn)行ROC曲線分析，結(jié)果顯示聯(lián)合協(xié)變量的各紋理參數(shù)的AUC為0.69～0.79，診斷比值比為5.75～15.60。當(dāng)角度為45°、步長(zhǎng)為1時(shí)異質(zhì)性的AUC值最大，為0.79。見表3、圖2。

表3 各紋理參數(shù)聯(lián)合臨床特征的ROC曲線結(jié)果Tab.3 The area under the receiver operating characteristic curve of texture parameters combined with clinical features

圖2 45° 1異質(zhì)性對(duì)OA的預(yù)測(cè)價(jià)值Fig.2 The predictive value of heterogeneity with an angle of 45°and a step size of 1 on osteoarthritis

3 討論

本研究先將ROI原始圖像轉(zhuǎn)化成LBP圖像，此時(shí)每個(gè)像素點(diǎn)的值不再是灰度值，而是圖像局部微觀模式的LBP值，再應(yīng)用GLCM對(duì)LBP圖像進(jìn)行分析，計(jì)算具有某種位置關(guān)系的局部微觀模式出現(xiàn)的頻率。使用LBP創(chuàng)建的共生矩陣，運(yùn)算速度得到了較大提升，不僅在一定程度上反映了更細(xì)節(jié)的紋理特征，而且強(qiáng)化了原始圖像的紋理特征。結(jié)果表明，將LBP和GLCM兩種算法結(jié)合后進(jìn)行放射學(xué)紋理分析，對(duì)膝OA發(fā)生具有較高的預(yù)測(cè)能力。

越來越多的研究［9］發(fā)現(xiàn)，軟骨下骨小梁的結(jié)構(gòu)變化在OA的發(fā)生、發(fā)展的進(jìn)程中發(fā)揮重要作用，可能是OA的始發(fā)因素。在膝關(guān)節(jié)X線圖像中，軟骨下骨小梁的紋理變化與OA嚴(yán)重程度密切相關(guān)［10-11］。HIRVASNIEMI等［12］發(fā)現(xiàn)，在有無關(guān)節(jié)軟骨損傷或骨髓損傷的不同受試者之間，膝關(guān)節(jié)脛骨內(nèi)側(cè)軟骨下骨小梁紋理存在明顯差異。同時(shí)，早期的研究［13］證實(shí)，軟骨下骨小梁的粗糙度、各向異性的方向和角度的變化能夠預(yù)測(cè)膝關(guān)節(jié)間隙的變化。本研究通過計(jì)算膝關(guān)節(jié)X線軟骨下骨小梁紋理參數(shù)，并應(yīng)用AUC評(píng)價(jià)預(yù)測(cè)隨訪3年發(fā)生OA的效能，應(yīng)用DOR比較不同參數(shù)下的診斷價(jià)值。本研究結(jié)果顯示，預(yù)測(cè)OA發(fā)生的最大AUC為0.79，DOR為13.89，與上述研究結(jié)果相近。

早期的分形分析研究［14］發(fā)現(xiàn)，OA早期縱向骨小梁發(fā)生改變，應(yīng)以水平方向觀察骨小梁紋理結(jié)構(gòu)。JANIVER等［15］進(jìn)一步分析認(rèn)為，在OA早期，水平方向、大間距下分形分析的預(yù)測(cè)能力最強(qiáng)。早期研究［6］應(yīng)用GLCM進(jìn)行紋理分析時(shí)，在90°、步長(zhǎng)為1時(shí)進(jìn)行參數(shù)計(jì)數(shù)。與上述研究不同，本研究發(fā)現(xiàn)在角度為45°、步長(zhǎng)為1時(shí)具有最佳的預(yù)測(cè)能力。盡管不同研究篩選出不同的參數(shù)，但紋理的預(yù)測(cè)能力主要與ROI的選擇以及適合的算法有關(guān)［16］。

綜上所述，本研究表明，軟骨下骨小梁具有早期放射學(xué)診斷OA和預(yù)測(cè)OA進(jìn)展的能力。在接下來的研究中，應(yīng)深度篩選臨床變量，優(yōu)化算法篩選骨紋理參數(shù)，提高預(yù)測(cè)的效能，并擴(kuò)大研究樣本量進(jìn)行驗(yàn)證。膝關(guān)節(jié)骨紋理參數(shù)有望成為一種新的可行的生物標(biāo)志物，用于預(yù)測(cè)OA的發(fā)生和識(shí)別高危人群。

致謝：感謝Osteoarthritis Initiative（OAI）數(shù)據(jù)庫的所有研究人員、工作人員和受試者。