[摘" "要]" "目的：探討影像組學(xué)聯(lián)合類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎磁共振成像評(píng)分（rheumatoid arthritis magnetic resonance imaging score，RAMRIS）及臨床指標(biāo)構(gòu)建的列線圖預(yù)測RA疾病活動(dòng)度的價(jià)值。方法：回顧性分析87例類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎患者的臨床資料和影像學(xué)資料，使用28個(gè)關(guān)節(jié)疾病活動(dòng)度評(píng)分（disease activity score-28，DAS28）進(jìn)行類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎活動(dòng)度評(píng)估，分為低活動(dòng)度組（DAS-28≤3.2分）19例、中活動(dòng)度組（3.2分lt;DAS-28≤5.1分）50例和高活動(dòng)度組（DAS-28gt;5.1分）18例。獲取患者腕關(guān)節(jié)軸位質(zhì)子密度加權(quán)圖像（proton density weighted image，PDWI），選取手內(nèi)在肌最大層面圖像，利用ITK-NSAP軟件對(duì)手內(nèi)在肌進(jìn)行感興趣區(qū)勾畫。按7∶3比例隨機(jī)將患者分為訓(xùn)練集（n=61）和測試集（n=26），基于RAMRIS、影像組學(xué)評(píng)分及相關(guān)臨床指標(biāo)，采用最小絕對(duì)收縮與選擇算子算法（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）篩選參數(shù)并建立影像組學(xué)得分，通過Logistic回歸建立聯(lián)合診斷模型及列線圖，分析其對(duì)類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎疾病活動(dòng)度的診斷效能。結(jié)果：從PDW序列中共提取2 264個(gè)影像組學(xué)特征，聯(lián)合RAMRIS及相關(guān)臨床指標(biāo)，最終篩選出9個(gè)組學(xué)特征及RAMRIS用于構(gòu)建預(yù)測模型及列線圖。邏輯回歸模型在訓(xùn)練集和測試集中預(yù)測RA活動(dòng)度受試者工作特征曲線下面積分別為0.83和0.736。結(jié)論：基于RAMRIS及影像組學(xué)的列線圖預(yù)測類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎疾病活動(dòng)度具有較高的臨床價(jià)值。

[關(guān)鍵詞]" "磁共振成像；影像組學(xué)；列線圖；類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎；活動(dòng)度

[中圖分類號(hào)]" "R445.2 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼]" "B [DOI]" "10.19767/j.cnki.32-1412.2024.04.012

* [基金項(xiàng)目] 南通市衛(wèi)生健康委科研課題（QA2021021）。

** [通信作者] 楊影，E-mail：1172972154@qq.com

類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎（rheumatoid arthritis，RA）是一種慢性自身免疫性疾病，導(dǎo)致滑膜血管翳形成、軟骨和骨骼破壞，其中手腕部為最常見的病變部位，還常累及關(guān)節(jié)外器官[1-2]。肌肉功能下降是RA患者生活質(zhì)量下降的關(guān)鍵因素[3]，全身性炎癥會(huì)導(dǎo)致肌肉含量減少、脂肪含量穩(wěn)定或增加，是“類風(fēng)濕惡病質(zhì)”的中心特征[4]。RA疾病活動(dòng)度評(píng)估是疾病控制管理決策的中心，活動(dòng)度越高，疾病進(jìn)展越迅速。通過活動(dòng)度監(jiān)測調(diào)整用藥，可延緩疾病進(jìn)展，提高患者機(jī)體功能和生活質(zhì)量[5]。RA患者肌肉功能下降與疾病活動(dòng)度增加有關(guān)[6]。

類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎磁共振成像評(píng)分（rheumatoid athritis magnetic resonance imaging score，RAMRIS）通過評(píng)估腕關(guān)節(jié)及掌指關(guān)節(jié)磁共振影像特征（關(guān)節(jié)滑膜炎、骨髓水腫和骨侵蝕），是診斷RA嚴(yán)重程度的可靠方法[7]。陳琪等[8-9]研究結(jié)果顯示，RAMRIS是RA活動(dòng)度的重要預(yù)測因素。近年來影像組學(xué)已成為研究熱點(diǎn)，但用于評(píng)估RA活動(dòng)度的研究不多。本研究選擇南通大學(xué)第二附屬醫(yī)院2018年1月—2020年10月確診的92例類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎患者，根據(jù)患者相關(guān)臨床指標(biāo)、手腕部RAMRIS及影像組學(xué)特征構(gòu)建列線圖模型，探討其對(duì)RA疾病活動(dòng)度的預(yù)測價(jià)值。

1" "資料與方法

1.1" "一般資料" "RA患者92例，納入標(biāo)準(zhǔn)：（1）符合2010年美國風(fēng)濕病學(xué)會(huì)（American College of Rheumatology，ACR）/歐洲抗風(fēng)濕病聯(lián)盟（European League Against Rheumatism，EULAR）分類診斷標(biāo)準(zhǔn)；（2）腕關(guān)節(jié)不適，包括關(guān)節(jié)活動(dòng)度下降、壓痛、腫脹等。排除圖像質(zhì)量差2例，臨床資料或?qū)嶒?yàn)室檢查缺失3例，最終入組87例。采用28個(gè)關(guān)節(jié)疾病活動(dòng)度評(píng)分（disease activity score-28，DAS28）進(jìn)行疾病活動(dòng)度評(píng)估，包括腫脹關(guān)節(jié)數(shù)、壓痛關(guān)節(jié)數(shù)、血沉以及患者對(duì)病情的評(píng)估，評(píng)分≤3.2分為低活動(dòng)度，3.2分lt;評(píng)分≤5.1分為中活動(dòng)度，評(píng)分gt;5.1分為高活動(dòng)度。87例RA分為低活動(dòng)組19例，中活動(dòng)組50例，高活動(dòng)組18例。三組間合并高血壓、RF、CRP、ESR水平的差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.05），而年齡、性別、病程、合并糖尿病、ACPA、TG、TC、LDL-C、HDL-C水平的差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Pgt;0.05）。見表1。

1.2" "磁共振檢查" "采用Siemens Vero 3.0T高場磁共振儀，行腕關(guān)節(jié)平掃+增強(qiáng)檢查，選擇癥狀較重側(cè)腕關(guān)節(jié)，若兩側(cè)癥狀相仿則選擇右腕關(guān)節(jié)。采用快速自旋回波（turbo spin echo，TSE）及飽和壓脂（fat suppression，F(xiàn)S）序列，獲取冠狀面PDWI-FS；掃描參數(shù)：TR 2 500 ms，TE 9.8 ms；層厚2 mm，層間距2 mm，F(xiàn)OV 120 mm。肘靜脈注射釓噴酸葡甲胺（Gd-DTPA），劑量0.2 mL/kg，流率2.0 mL/s，行T1WI-vibe-FS冠狀位增強(qiáng)掃描，TR 14.7 ms，TE 6.06 ms。

1.3" "影像學(xué)評(píng)估" "由2名有3年以上骨關(guān)節(jié)影像診斷經(jīng)驗(yàn)的放射科醫(yī)師對(duì)MRI圖像進(jìn)行半定量分析，取二者評(píng)定結(jié)果的平均值。MRI平掃圖像用以評(píng)估骨髓水腫和骨侵蝕，增強(qiáng)圖像用以評(píng)估關(guān)節(jié)滑膜炎。根據(jù)RAMRIS將滑膜強(qiáng)化程度分為4級(jí)：0級(jí)（0分）為無強(qiáng)化或無明顯強(qiáng)化；1級(jí)（1分）為輕度滑膜炎，滑膜總體積或厚度的1/3有強(qiáng)化；2級(jí)（2分）為中度滑膜炎，滑膜總體積或厚度的2/3有強(qiáng)化；3級(jí)（3分）為重度滑膜炎，滑膜總體積或厚度全層均強(qiáng)化。腕關(guān)節(jié)滑膜炎評(píng)估部位包括遠(yuǎn)端尺橈關(guān)節(jié)、橈腕關(guān)節(jié)和腕骨間-掌指關(guān)節(jié)。骨髓水腫程度分為4級(jí)：0級(jí)（0分），無水腫；1級(jí)（1分），1%～33%骨髓水腫；2級(jí)（2分），34%～66%骨髓水腫；3級(jí)（3分），67%～100%骨髓水腫。骨侵蝕根據(jù)侵蝕范圍評(píng)分，0～10分。骨髓水腫與骨侵蝕的計(jì)數(shù)部位共14處，包括尺、橈骨遠(yuǎn)端、4處掌骨近端（除第1掌骨）和8處腕骨。

1.4" "圖像分割和影像組學(xué)特征提取" "將顯示手內(nèi)在肌所有層面的PDWI（DICOM格式）導(dǎo)入圖像處理軟件（ITK-SNAP），進(jìn)行對(duì)比度自動(dòng)優(yōu)化，再將灰度圖像轉(zhuǎn)換為索引圖像，使之更利于圖像勾畫。在臨床資料設(shè)盲的前提下，沿手內(nèi)在肌（包括大魚際肌組、小魚際肌組、骨間肌組和蚓狀肌組）最大層面輪廓進(jìn)行感興趣區(qū)域（region of interest，ROI）勾畫（圖1）。選擇一階統(tǒng)計(jì)量、形狀、灰度共生矩陣、灰度游程矩陣、灰度區(qū)域大小矩陣、灰階依賴性矩陣、相鄰灰度差分矩陣進(jìn)行特征提取[10]。

1.5" "RA活動(dòng)度評(píng)估模型構(gòu)建" "采集各組患者性別、年齡、病程、高血壓、糖尿病、RF、ACPA、CRP、ESR、TG、TC、LDL-C、HDL-C等資料。按7∶3將患者隨機(jī)分為訓(xùn)練集（n=61）和測試集（n=26），應(yīng)用最小絕對(duì)收縮與選擇算子算法（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）對(duì)提取的影像組學(xué)特征及臨床指標(biāo)（除去DSA28評(píng)分相關(guān)指標(biāo)ESR及CRP）進(jìn)行篩選、降維處理。采用多參數(shù)Logistic 回歸分析，將篩選出的臨床特征和RAMRIS評(píng)分、影像組學(xué)特征聯(lián)合，建立RA活動(dòng)度評(píng)估模型，構(gòu)建列線圖。

1.6" "統(tǒng)計(jì)學(xué)處理" "應(yīng)用SPSS 23.0軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析。采用Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)和Levene檢驗(yàn)分別對(duì)計(jì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行正態(tài)性和方差齊性檢驗(yàn)。正態(tài)分布、方差齊性的計(jì)量數(shù)據(jù)以±s表示，組間比較采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)；非正態(tài)分布的計(jì)量資料以M（P25，P75）表示，組間比較采用Mann-Whitney U檢驗(yàn)；計(jì)數(shù)資料以頻數(shù)和率表示，組間比較采用χ2檢驗(yàn)。采用受試者工作特征（receiver operatorcharacteristic，ROC）曲線，計(jì)算曲線下面積（area under curve，AUC）評(píng)估預(yù)測模型的診斷效能。Plt;0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2" "結(jié)" " " 果

2.1" "RA活動(dòng)度評(píng)估模型的建立及其診斷效能" "從PDWI中共提取2 264個(gè)影像組學(xué)參數(shù)，其中一階（first order）特征450個(gè)，形狀（Shape）特征14個(gè)，灰度共生矩陣（gray-level co occurrence matrix，GLCM）525個(gè)，灰度游程矩陣（gray-level run-length matrix，GLRLM） 400個(gè)，灰度區(qū)域大小矩陣（gray-level size zone matrix，GLSZM）400個(gè)，灰度差異（gray-level difference method，GLDM）350個(gè)，灰度差分矩陣（gray-tone difference matrix，GTDM）125個(gè)。采用LASSO回歸方法及Relief算法篩選出9個(gè)影像組學(xué)特征及RAMRIS評(píng)分用于構(gòu)建預(yù)測模型及列線圖（圖2）。LASSO回歸是一種正則化算法，可以進(jìn)行特征選擇，通過引入懲罰系數(shù)λ，隨著λ值減小，回歸系數(shù)圖中各特征系數(shù)減少并逐漸壓縮為0（圖3）。

影像組學(xué)評(píng)分運(yùn)算公式（Rad-score）= 1.25682759×一階特征_小波變換_均值+1.25673079 ×RAMRIS +0.402451336×一階特征_小波變換_偏度+0.226546139×一階特征_ log特征值得百分之90的值+0.08807131×一階特征_ log偏度+0.0276787449×一階特征_遞歸高斯_ 偏度+0.0117793325×一階特征_小波變換_高高低通濾波_中位數(shù)-0.159362122×一階特征_標(biāo)準(zhǔn)化_特征值的百分之10的值-0.6489944×一階特征_拉普拉斯銳化_偏度-0.8555221×一階特征_小波變換_低低高通濾波_中位數(shù)+0.8425386。

上述預(yù)測模型在訓(xùn)練集中預(yù)測RA活動(dòng)度的AUC為0.830（95%CI=0.716～0.936），敏感度、特異度、準(zhǔn)確率、精確度、F1分?jǐn)?shù)分別為0.571、0.78、0.689、0.686和0.588；在測試集中預(yù)測RA活動(dòng)度的AUC為0.736（95%CI=0.498～0.939），敏感度、特異度、準(zhǔn)確率、精確度、F1分?jǐn)?shù)分別為0.632、0.811、0.704、0.741和0.666（圖4）。

經(jīng)LASSO算法篩選后，最終篩選出10個(gè)特征（9個(gè)影像組學(xué)特征及RAMRIS），這些特征具有各自的加權(quán)系數(shù)，通過所選特征的線性組合計(jì)算預(yù)測模型的影像組學(xué)評(píng)分運(yùn)算公式（Rad-score）（圖5）。

3" "討" " " 論

準(zhǔn)確評(píng)估類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎的活動(dòng)度具有重要的臨床價(jià)值，ENGVALL等[11]研究表明，類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎長期的炎癥反應(yīng)會(huì)導(dǎo)致身體殘疾，且與去脂體質(zhì)量/瘦體質(zhì)量呈負(fù)相關(guān)。目前臨床上評(píng)估RA活動(dòng)度常用方法包括DAS28、臨床疾病活動(dòng)指數(shù)（clinical disease activity index，CDAI）或簡化疾病活動(dòng)指數(shù)（simplified disease activity index，SDAI）、CRP、ESR、患者自身及醫(yī)生綜合評(píng)估等，其中DAS28應(yīng)用最廣泛[12]。但DAS28評(píng)分包括患者的主觀評(píng)價(jià)，受患者個(gè)體差異和主觀感受的影響。此外，該評(píng)分指標(biāo)不全面，未考慮患者心血管疾病、肺部疾病等全身狀況，且受天氣變化、情緒波動(dòng)等多種因素影響，導(dǎo)致評(píng)分結(jié)果的波動(dòng)性較大。MRI檢查在RA疾病診斷、活動(dòng)度評(píng)估及治療預(yù)后中具有重要價(jià)值。童俊[13]基于MRI影像特征、定量參數(shù)構(gòu)建RA治療效果評(píng)估模型，為臨床療效評(píng)估提供更全面、可靠的數(shù)據(jù)支持。LI等[14]通過三維MRI最大密度投影評(píng)估RA患者手腕滑膜炎，其敏感度、特異度和準(zhǔn)確性分別為91.07%、98.57%和96.0%。

王青松等[15]回顧性分析511例RA患者，顯示共患其他系統(tǒng)疾病者較多，包括高血壓。本研究結(jié)果顯示，三組間合并高血壓的差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（Plt;0.05），其中高活動(dòng)組高血壓患者的占比最高。影像組學(xué)作為新興的醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)，能比肉眼發(fā)現(xiàn)更多的圖像特征，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)建模工具，能處理大量的圖像特征并實(shí)現(xiàn)自動(dòng)診斷，進(jìn)一步輔助臨床決策[16]，可為預(yù)測RA疾病活動(dòng)度提供更多的量化信息。本研究共提取2 264個(gè)影像組學(xué)參數(shù)，聯(lián)合RAMRIS及相關(guān)臨床指標(biāo)，最終篩選出9個(gè)影像組學(xué)特征及RAMRIS用于構(gòu)建預(yù)測模型和列線圖，模型在訓(xùn)練集和測試集中預(yù)測RA活動(dòng)度的ROC曲線下面積分別為0.830和0.736。其中影像組學(xué)特征均為一階特征[17-18]，反映所測體素的對(duì)稱性、均勻性以及局部強(qiáng)度分布變化，包括中值、平均值、最小值、最大值、標(biāo)準(zhǔn)差、偏度、峰度等。RA不同活動(dòng)組間的差異主要表現(xiàn)為MR圖像中信號(hào)的改變，而形態(tài)及圖像內(nèi)部均質(zhì)性等差異不明顯，其原因可能為疾病進(jìn)展影響患者機(jī)體功能和生活質(zhì)量，進(jìn)而導(dǎo)致肌肉、脂肪含量的改變。影像組學(xué)特征參數(shù)的意義以及肌肉生物學(xué)機(jī)制有待更深入的研究。

本研究系單中心回顧性研究，樣本數(shù)較小，需要更大的患者隊(duì)列創(chuàng)建模型，并需要對(duì)外部數(shù)據(jù)集進(jìn)行獨(dú)立測試以確認(rèn)其預(yù)測屬性[19]?；ぱ装Y與RA疾病活動(dòng)度明顯正相關(guān)，而本研究只選取手內(nèi)在肌最大層面影像組學(xué)特征，未分析滑膜的組學(xué)特征[20]。下一步擬將滑膜組學(xué)參數(shù)與MRI征象聯(lián)合，以提高預(yù)測疾病活動(dòng)度的效能。

總之，基于RAMRIS及影像組學(xué)的列線圖預(yù)測類風(fēng)濕關(guān)節(jié)炎疾病活動(dòng)度具有較高價(jià)值，可提供更多量化信息。

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[收稿日期] 2024-06-19

（本文編輯" "繆宏建）