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基于T1WI 增強全域直方圖分析術前預測腦膜瘤腦侵犯的價值

2022-02-03 03:46劉顯旺謝一婧薛彩強李昇霖周俊林
中國臨床醫學影像雜志 2022年10期
關鍵詞:峰度軸位腦膜瘤

劉顯旺,謝一婧,韓 濤,孫 秋,薛彩強,李昇霖,鄧 娟,周俊林

(蘭州大學第二醫院放射科 醫學影像人工智能甘肅省國際科技合作基地,甘肅 蘭州 730030)

腦膜瘤占所有顱內腫瘤的比例約為36.7%,是成人顱內最常見的原發性腫瘤[1-2]。腦膜瘤腦侵犯狀態是影響腦膜瘤患者預后的重要因素之一[1,3],當腦膜瘤侵犯腦組織時,患者術后發生癲癇和出血的概率將會明顯增加,此外,腦膜瘤腦侵犯(Meningioma brain invasion,MBI)患者術后復發率高達40%,明顯大于腦膜瘤非腦侵犯(Meningioma non-brain invasion,MNBI)患者[1,4-5]。因此,術前準確評估腦膜瘤是否存在腦侵犯對于患者手術方案制定和改善預后至關重要。

T1WI 增強是診斷腦腫瘤的常規掃描序列,但傳統的定性分析,使其在腦膜腦侵犯狀態評估時所提供的信息有限。T1WI 增強全閾直方圖分析通過對圖像像素分布特征、空間特征及變化規律的分析,能從圖像中檢測和提取肉眼無法覺察的細微信息并進行量化,更有利于對腫瘤的生物學行為進行全面評估,從而為臨床治療方案選擇提供更客觀的參考指標[6-7]。目前,T1WI 增強直方圖分析在腦腫瘤的診斷、鑒別診斷及預后評估之中已得到廣泛應用[6-10]。本研究通過比較MBI 和MNBI 患者T1WI 增強直方圖參數間的差異,旨在探討基于T1WI 增強全閾直方圖分析在腦膜瘤腦侵犯術前預測中的價值。

1 材料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2020 年1 月—2022 年2 月我院經手術病理證實并符合以下標準的患者。納入標準:①病理診斷結果明確,并具有完整的臨床及MRI 資料;②術前2 周內行腦部MRI 檢查,掃描序列包括T1WI、T2WI 和T1WI 增強序列。排除標準:①在MRI檢查前行手術或其他治療;②MRI 圖像質量差不能滿足診斷需要。最終納入55 例腦膜瘤患者,并根據手術病理結果提示是否存在腦侵犯,將患者分為MBI 組(WHO 2 級,18 例;WHO 3 級,7 例)和MNBI 組(WHO 1 級,20 例;WHO 2 級,10 例),MBI 組共25 例,包括男7 例和女18 例,年齡39~63 歲,平均(57.60±7.48)歲。MNBI 組共30 例,包括男14 例和女16 例,年齡19~67 歲,平均(51.10±11.84)歲。55 例腦膜瘤患者臨床表現為頭暈頭痛者37 例,活動障礙或肢體麻木者11 例,另有7 例為體檢時偶然發現。

1.2 檢查方法

MR 檢查采用Siemens 3.0T 掃描儀(Siemens Verio,Erlangen,Germany),所有患者均行頭顱MR平掃及增強掃描。掃描序列和參數如下:T1WI(TR 250 ms,TE 2.48 ms,FOV 22 cm×22 cm,矩陣256×256,層厚5 mm,層間距1.0 mm)。T2WI(TR 4 000 ms,TE 96ms,FOV 22cm×22cm,矩陣256×256,層厚5mm,層間距1.0 mm)。經肘靜脈高壓團注對比劑(Gd-DTPA)0.1 mmol/kg(Bayer Schering PharmaAG,Berlin,Germany),流率3 mL/s,獲得軸位、矢狀位和冠狀位T1WI 增強圖像。

1.3 圖像分析

調整窗寬和窗位,將患者的MRI 圖像從PACS工作站上以BMP 格式導出。使用MaZda 軟件(http://www.eletel.p.lodz.pl/mazda/)在軸位T1WI 增強圖像上進行腫瘤全域的勾畫和直方圖分析[6]。所有病例均由2 名高年資神經影像診斷醫師采用雙盲法進行分析。勾畫的感興趣區(Regions of interest,ROI)包括腫瘤每個層面的所有信息,包括壞死囊變區,此外,考慮到部分容積效應的影響,ROI 勾畫的區域應略小于肉眼可見的腫瘤邊界[11]。勾畫的區域用紅色填充,軟件自動生成并選擇以下直方圖參數:平均值(Mean)、變異度(Variance)、偏度(Skewness)、峰度(Kurtosis)、第1 百分位數(Perc.1%)、第10 百分位數(Perc.10%)、第50 百分位數(Perc.50%)、第90 百分位數(Perc.90%)、第99 百分位數(Perc.99%)。MBI和MNBI 組典型病例及其直方圖見圖1,2。

圖1 女,51 歲,右側額部腦膜瘤伴腦組織侵犯。圖1a 為軸位平掃T1WI,腫瘤呈低信號。圖1b 為軸位增強T1WI,腫瘤明顯強化。圖1c 為勾畫腫瘤實質的軸位增強T1WI,ROI 以紅色填充。圖1d 為ROI 生成的腫瘤灰度直方圖。圖1e 為病理圖,腫瘤細胞排列密集,細胞邊界不清,核質比增加,核仁明顯,易見核異常,核分裂象明顯,并可見地圖樣壞死(HE)。Figure 1.Female,51 years old,MBI.Figure 1a shows the axial T1WI image,and the tumor has low signal.Figure 1b shows an axially enhanced T1WI with significant tumor enhancement.Figure 1c shows corresponding image with a freehand ROI covering the whole lesion (red area).Figure 1d shows histogram analysis of the ROI.Figure 1e shows the pathological image,with densely arranged tumor cells,indistinct cell borders,increased nucleoplasmic ratio,obvious nucleoli,easily visible nuclear abnormalities,obvious nuclear division,and visible map-like necrosis(HE).

圖2 女,45 歲,左側大腦鐮旁腦膜瘤不伴腦組織侵犯。圖2a 為軸位平掃T1WI,腫瘤呈低信號。圖2b 為軸位增強T1WI,腫瘤明顯強化。圖2c 為勾畫腫瘤實質的軸位增強T1WI,ROI 以紅色填充。圖2d 為ROI 生成的腫瘤灰度直方圖。圖2e 為病理圖,腫瘤細胞呈束狀、漩渦狀排列集,細胞邊界清晰,核仁不大,核異型不明顯(HE)。Figure 2.Female,45 years old,MNBI.Figure 2a shows axial T1WI,and the tumor is low signal.Figure 2b shows an axially enhanced T1WI with significant tumor enhancement.Figure 2c shows corresponding image with a freehand ROI covering the whole lesion (red area).Figure 2d shows histogram analysis of the ROI.Figure 2e shows the pathological image,the tumor cells are arranged in bundle and swirl sets with clear cell borders,small nuclei and insignificant nuclear heterotypes(HE).

1.4 統計學方法

所有數據均使用 MedCalc 軟件(v.19.1,Mariakerke,Belgium)進行分析。采用組內相關系數(ICC)評估兩名醫師提取T1WI 增強全閾直方圖參數的一致性。使用Shapiro-Wilk 檢驗分析直方圖參數是否符合正態分布,符合正態分布的參數用均數±標準差的形式表示,組間差異以獨立樣本t 檢驗比較,非正態分布的參數使用中位數(上、下四分位數)的形式表示,組間差異以Mann-Whitney U 檢驗比較。繪制受試者工作特征(ROC)曲線對有統計學意義的直方圖參數進行分析,獲得曲線下面積(AUC)、敏感度、特異度、準確度、陽性預測值和陰性預測值以評估其在術前預測腦膜瘤腦侵犯中的價值。P<0.05 為差異有統計學意義。

2 結果

2.1 一致性評估

兩名觀察者對MBI 和MNBI 組進行腫瘤全域直方圖分析獲得的直方圖參數均具有良好的一致性。平均值、變異度、偏度、峰度、第1 百分位數、第10 百分位數、第50 百分位數、第90 百分位數、第99百分位數間ICC 值分別為0.995,0.905,0.736,0.724,0.846,0.979,0.998,0.975,0.987。

2.2 組間直方圖參數的比較

MBI 組直方圖參數中的平均值、第1 百分位數、第10 百分位數、第50 百分位數、第90 百分位數、第99 百分位數均大于MNBI 組,且各參數間差異均具有統計學意義(P 均<0.05);而MBI 和MNBI 組間變異度、偏度、峰度的差異均無統計學意義(P=0.953,P=0.526,P=0.654)(表1)。

表1 MBI 組和MNBI 組組間直方圖參數的比較

2.3 診斷效能評估

ROC 分析結果表明在術前預測腦膜瘤腦侵犯時,直方圖參數中的平均值、第1 百分位數、第10 百分位數、第50 百分位數、第90 百分位數、第99 百分位數均顯示出較高的鑒別診斷效能,其中第1 百分位數的鑒別診斷效能最佳,AUC 值為0.820,以137.00 作為最佳截止值時,其區分MBI 和MNBI 的敏感度、特異度、準確度、陽性預測值和陰性預測值分別為86.67%、68.00%、78.18%、76.50%和81.00%(表2 和圖3)。

圖3 T1WI 增強直方圖參數術前評估腦膜瘤腦侵犯的ROC 曲線,第1 百分位數鑒別診斷效能最佳,AUC 值為0.820。Figure 3.ROC curve for preoperative assessment of meningioma brain invasion status with enhanced T1WI histogram parameters,and the Perc.1% provides the best diagnostic performance with an AUC of 0.820.

表2 直方圖參數區分MBI 和MNBI 的ROC 曲線分析

3 討論

MBI 是指腦膜瘤與鄰近腦組織間缺乏結締組織結構進行分隔,與腦膜瘤患者手術方式制定及患者預后密切相關[1]。對于存在腦組織受侵的腦膜瘤,常需要擴大手術切除范圍以降低腫瘤術后復發風險[1-5,12]。此外,有研究表明,腦侵犯也是影響腦膜瘤患者術后發生癲癇和出血的重要危險因素[4,13]。鑒于腦膜瘤腦侵犯狀態影響患者治療決策及預后,如果術前能夠準確預測和評估,對于手術方案制定及改善患者預后而言具有重要意義。

T1WI 增強是腦腫瘤患者的常規掃描序列,與先進的功能性磁共振成像方法,如DWI、PWI、APT 等相比,更廣泛應用于各級醫院就診的腦腫瘤患者的診斷和評估之中,較其他掃描序列更易獲取。此外,T1WI 增強成像相對于其它常規掃描序列,在充分展示病灶內部特征、更清晰顯示病灶邊界的同時,一定程度上還可以反映病灶的血供情況[7,14]。直方圖分析是一種先進的醫學圖像后處理手段,能深層次的提取、反映和量化腫瘤的影像圖像信息[15-16]?;赥1WI增強全閾直方圖分析能可靠的提供整個腫瘤組織特征的定量信息,已經成為評估各種中樞神經系統腫瘤的重要方法。鄭瑞平等[6]使用T1WI 增強全閾直方圖參數鑒別間變型和非間變型室管膜瘤,結果發現非間變型室管膜瘤直方圖參數中的平均值、變異度、第1 百分位數、第10 百分位數、第50 百分位數、第90 百分位數、第99 百分位數均低于惡性程度高、侵襲性強的間變型室管膜瘤,而偏度和峰度高于間變型室管膜瘤,提示T1WI 增強全閾直方圖參數能作為腦腫瘤分級及惡性程度評估的重要指標。腫瘤細胞增殖的活躍程度與腫瘤的侵襲性密切相關,一般來說,隨著腫瘤侵襲性的增加,瘤細胞增殖活躍程度也會隨之增高,在引起腫瘤細胞數目和瘤周新生血管增多的同時,還會伴隨新生血管結構和功能的改變,導致血管基底膜不完整,微血管通透性增加,對比劑更容易進入腫瘤組織,使腫瘤表現為較高的強化程度[17-19]。本研究結果顯示,MBI 組直方圖參數中的平均值第1 百分位數、第10 百分位數、第50 百分位數、第90 百分位數、第99 百分位數均大于MNBI組,且兩組腫瘤間各參數間差異均具有統計學意義,提示腦膜瘤存在腦組織侵犯時,腫瘤細胞增殖活躍程度及腫瘤血供將會明顯增加,與既往文獻報道相符合[6]。本研究還發現,第1 百分位數、第10 百分位數、第50 百分位數、第90 百分位數、第99 百分位數區分MBI 和MNBI 的AUC 值隨著百分位數的增加而降低,并以第1 百分位數鑒別診斷效能最佳,這與高鑫等[20]使用T1WI 增強直方圖參數區分腦原發淋巴瘤與腦單發轉移瘤研究結果相一致,提示腦腫瘤組織結構間的細微差異在較低灰度值范圍內更加顯著,換言之,較低水平的直方圖百分位數或更有助于腦腫瘤的綜合性評估。

直方圖參數中的變異度、偏度和峰度分別用于反映直方圖的分散性、對稱性和形態,是評估腫瘤異質性及生物學行為的重要定量參考指標,對腫瘤的鑒別診斷和預后評估有重要作用[21-22]。Bohara 等[21]研究發現變異度能有效進行高級別腦膜瘤與低級別腦膜瘤的鑒別診斷。Baek 等[22]發現偏度和峰度是評估膠質母細胞瘤患者早期治療反應的有效影像生物標志物。本研究中,MBI 和MNBI 的三個參數之間均未發現統計學差異。一方面可能是由于本研究納入的MBI 和MNBI 包含不同病理級別的多個組織學亞型的腦膜瘤,各亞型腦膜瘤組織學成分較為復雜,從而影響了直方圖的空間分布;另一方面,也可能與本研究納入的樣本量相對較少有關。

本研究的局限性:首先,本研究為單中心的回顧性研究,納入的樣本量相對較少;其次,受入組患者數量影響,本研究未探討不同病理分級MBI 和MNBI 間T1WI 增強全閾直方圖參數間差異;此外,受技術條件限制,本研究內容中未納入對腦膜瘤瘤周區域的分析。因此,未來將聯合多個中心、擴大樣本量,并納入瘤周區域進行更深入的研究。

綜上所述,本研究結果表明,基于T1WI 增強全閾直方圖分析能在術前有效預測腦膜瘤腦侵犯狀態,從T1WI 增強直方圖參數中獲得的第1 百分位數,對于腦膜瘤腦侵犯具有較高的預測效能。

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