CT纹理分析技术鉴别良恶性孤立性肺结节

张 娜，鄂林宁，吴 山，武志峰*

(1.山西医科大学研究生院，山西 太原 030001；2.山西医学科学院 山西大医院影像中心CT室，山西 太原 030032)

鉴别诊断良恶性孤立性肺结节(solitary pulmonary nodule, SPN)是胸部影像学研究的难点和热点。组织结构异质性是恶性肿瘤的基本特征，CT纹理分析可定量分析病灶内的组织结构异质性，发掘病灶内部的潜在信息。目前纹理分析技术已应用于脑、肺、乳腺、前列腺、肝脏和肾脏等良恶性肿瘤的鉴别、病理分型以及病变预后及治疗疗效评估[1-4]。本研究探讨CT纹理分析鉴别诊断良恶性SPN的价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性分析2014年5月-2017年5月我院经病理及临床证实的SPN患者97例，男56例，女41例；年龄19～81岁，平均(61.3±16.7)岁。根据病理类型分为良性及恶性组，恶性组54例(54/97，55.67%)，男35例，女19例，年龄45～79岁，平均(63.2±10.4)岁，包括腺癌37例、鳞癌17例，经手术切除病理证实35例、CT引导下细针穿刺证实19例；良性组43例(43/97，44.33%)，男26例，女17例，年龄19～81岁，平均(56.7±14.8)岁，包括炎性肉芽肿15例、结核瘤13例、错构瘤8例、活动性炎性结节7例，经手术切除病理证实23例、经皮肺穿刺活检11例、临床确诊(即经抗感染治疗后结节消失)9例。纳入标准：①胸部CT可见最大径>1 cm且<3 cm的实性SPN；②结节内无明显钙化及脂肪成分；③均有病理及临床诊断结果。排除标准：①磨玻璃密度结节；②结节内有空洞形成；③已接受放化疗；④穿刺后的结节。

1.2 仪器与方法 采用Siemens Somatom Definition Flash双源CT和Siemens Somatom Definition AS 128层CT机，扫描范围由肺尖至双侧肾上腺水平。扫描参数：球管电压120 kV，管电流 110～240 mA，开启实时动态曝光剂量调节(Care-Dose 4D)，准直0.6×128 mm，螺旋时间0.5 秒/圈，螺距因子0.9，扫描层厚5 mm。

1.3 图像分析 由2名分别具有10年和3年工作经验的放射科医师独立阅片，意见不一时经协商解决。采用纵隔窗观察图像(窗宽：350 HU，窗位：50 HU)，选择显示结节最大径的轴位图像，测量结节的CT值及最大径，将病灶中心层面及相邻上下两个层面(层间距为5 mm)调入MaZda[5]后处理软件(Version 4.6)进行纹理分析，沿病灶轮廓手动勾画ROI，使其面积大于病灶总面积的2/3，采用基于灰度共生矩阵(gray-level cooccurrence matrix, GLCM)法提取SPN的纹理特征(熵、熵和、熵差、对比度、相关、均和等)[6]，获得3个层面的纹理特征值，取均值(图1)。

1.4 统计学分析 采用SPSS 20.0及MedCalc 15.6.1统计分析软件。计量资料以±s表示。采用独立样本t检验比较2组的CT值、最大径及各纹理参数；对差异有统计学意义的纹理参数及其不同组合建立ROC曲线，计算AUC：0.50.9为诊断效能显著。根据最大约登指数(约登指数=敏感度+特异度-1)确定阈值，评价各纹理特征参数及其不同组合鉴别诊断良恶性SPN的特异度及敏感度；采用Medcalc软件比较各组合之间AUC的差异。以P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

97例SPN中，良性组结节最大径1.00～2.97 cm，平均(2.26±0.57)cm，平均CT值(26.96±9.92)HU，恶性组结节最大径1.02～2.99 cm，平均(2.52±0.25) cm，平均CT值(22.13±8.55)HU，差异均无统计学意义(t=-0.98、1.16，P=0.079、0.087)。纹理特征：良性组的熵、熵和、熵差值均低于恶性组(P均<0.05)，2组SPN的对比度、相关、均和的差异均无统计学意义(P均>0.05，表1)。

对上述有统计学意义的纹理参数及其不同组合建立ROC曲线，熵、熵和、熵差鉴别良恶性SPN的效能均较高(AUC均>0.700)；熵、熵和、熵差的阈值分别为1.564、1.212、0.987时，敏感度及特异度均较高(表2、图2)。上述纹理特征的不同组合鉴别诊断良恶性SPN的效能均较高(AUC均>0.800；表3、图3)，各组合间AUC的差异均无统计学意义(P均>0.05；表4)。

3 讨论

肺癌是发病率及死亡率均较高的恶性肿瘤，患者5年总体生存率不足5%[7]。早期诊断和治疗可有效提高肺癌患者生存率[8]。CT纹理分析技术是新的图像后处理技术，通过借助计算机定量提取图像中不被肉眼识别的纹理特征揭示组织内在的异质性，反映不同组织间的细微差别[9]；可与CT图像表现相结合，进一步提高对SPN的诊断能力，为早期肺癌的鉴别诊断提供依据。

肿瘤异质性是恶性肿瘤的重要特征之一，与肿瘤血管的生成有关[10]。不同组织学类型病灶的新生血管生成方式和数量均存在差异，肺良性病灶内的小血管为炎性反应状态，与肺癌内新生肿瘤血管在数量和质量上皆有显著不同[11]。坏死是肺癌病灶的主要CT表现，Yi等[12]发现肺癌病灶内坏死发生率随病灶体积增大而增高。本研究中SPN病灶体积较小(<3 cm)，未见坏死征象。本研究结果显示，良恶性SPN平均最大径、CT值差异均无统计学意义，但良性组的纹理特征参数熵、熵和、熵差值均低于恶性组(P均<0.05)，提示以CT表现鉴别良恶性SPN困难，而纹理分析可通过数值的方式对CT图像上肉眼不可见的异质性进行量化，有助于鉴别良恶性SPN。本研究采用的MaZda软件已应用于多项研究[1,5,13]。

表1 2组纹理特征参数结果比较(±s)

表1 2组纹理特征参数结果比较(±s)

组别熵熵和熵差对比度相关均和恶性组1.60±0.081.17±0.061.00±0.07234.64±30.77-0.20±0.2068.07±8.86良性组1.52±0.071.10±0.050.94±0.07211.53±26.23-0.17±0.2064.92±2.86t值3.393.742.661.981.821.17P值0.0020.0010.0110.6120.0820.255

表2 3种纹理特征鉴别诊断良恶性SPN的效能

表3 3种纹理特征的不同组合鉴别诊断良恶性SPN的效能

表4 3种纹理特征的不同组合间AUC的结果比较[t值(P值)]

注：—：未做比较

图1 患者女，53岁，肺腺癌 A.轴位CT(纵隔窗)示右肺中叶内侧段结节，未见明显坏死； B手工勾画结节的ROI； C.MaZda软件显示肺结节纹理分析结果

图2 3种纹理参数鉴别诊断良恶性SPN的ROC曲线图 图3 3种纹理参数的不同组合鉴别诊断良恶性SPN的ROC曲线图

熵表示图像中纹理的非均匀程度或复杂程度，纹理复杂时熵值大，反之，若图像中灰度均匀，则熵值小。Wang等[14]发现恶性结节的熵值明显高于良性结节(P<0.05)；任继亮等[15]采用MRI纹理分析鉴别眼眶淋巴瘤与炎性假瘤，发现两者熵值差异有统计学意义(P<0.005)；颜智敏等[16]认为CT图像纹理分析有助于鉴别直肠癌转移性淋巴结与非转移性淋巴结，尤其熵的价值最大。本研究中，良性组熵、熵和、熵差值均低于恶性组(P均<0.05)，而2组对比度、相关、均和的差异均无统计学意义，与既往研究[17-18]结果一致，提示恶性病灶内部结构较良性病灶更复杂、更不均匀。本研究中，熵、熵和、熵差对于鉴别良恶性SPN的效能均较高(AUC均>0.700)，熵、熵和、熵差的阈值分别为1.564、1.212、0.987时，敏感度及特异度均较高。上述纹理特征的不同组合鉴别诊断良恶性SPN的效能均较高(AUC均>0.800)，各组合间AUC的差异均无统计学意义(P均>0.05)，提示CT纹理分析可反映肿瘤内部的组织结构异质性，具有一定鉴别诊断价值，是鉴别良恶性SPN的有效补充手段。

本研究的局限性：样本量较少，结果可能存在偏倚；未对不同组织学类型的肺癌进行分组。