基于灰度共生矩阵鉴别小细胞肺癌和非小细胞肺癌

徐 圆，尚松安，曹正业，沈 力，王 猛，叶 靖，吴晶涛

（江苏苏北人民医院 扬州大学附属苏北医院影像科，江苏 扬州 225001）

原发性肺癌是呼吸系统常见恶性肿瘤，随着工业化发展及空气污染加重，其发病率不断上升。据WHO不完全统计，每年死于肺癌的患者多达110多万。临床上根据癌细胞病理形态将其分为小细胞肺癌（SCLC）和非小细胞肺癌（NSCLC）两大类。SCLC是一类具有高度侵袭性的神经内分泌肿瘤，恶性程度较高，对放化疗敏感，其治疗方案及生存预后不同于NSCLC。目前，临床主要依靠病理诊断进行鉴别。近年来，纹理分析技术已成为医学影像组学的研究热点，该技术可对图像进行定量分析。其中，灰度共生矩阵是纹理分析经典二阶统计法。吕昌生等[1]利用共生矩阵进行肺腺癌EGFR突变与CT纹理的相关性研究。迟淑萍等[2]利用共生矩阵进行肺结节良恶性鉴别。本研究旨在探究灰度共生矩阵（GLCM）鉴别SCLC与NSCLC的可行性，为临床鉴别诊断带来新的切入点。

1 资料与方法

1.1 研究对象

回顾性分析本院2017年8月—2018年4月经手术治疗、纤支镜或穿刺活检并行病理证实的肺癌患者100例，男 41例，女59例；年龄22～87岁，平均（60±15）岁。 纳入标准：①术前1～2周行肺部增强CT检查；②瘤体长径大于5 mm；③CT图像质量良好，伪影干扰较小；④完整的病理检查结果。排除标准：①病灶空洞范围过大，超过病灶最大截面30%；②与邻近组织分界欠清，如肺不张组织、肺门支气管血管影等。为了减少容积效应的影响，尽量多的勾画感兴趣区（ROI）提取特征参数，本研究选取的病灶长径均大于5 mm。

1.2 CT检查方法

本研究所有患者均行常规肺部CT增强扫描，扫描仪采用美国GE公司64排螺旋CT（LightSpeed VCT CT99）。扫描前经肘静脉注射碘海醇对比剂，以3.2 mL/s进行注射。患者采取仰卧位，双手抱头，扫描前行吸气训练。扫描仪自肺尖至肺底行全肺扫描。扫描层厚及间距5 mm，矩阵512×512 mm，螺距1.1 mm。薄层重建层厚及层间距采用1.25 mm。

1.3 图像导出

由于增强CT薄层图像显像最清晰，蕴含纹理信息量最丰富，体现肿瘤异质性效果较好，因此本研究采用肺部增强CT薄层图像进行纹理分析。将患者肺部CT增强图像从PACS系统以.BMP格式导出，存储至移动硬盘，导出时分别调整窗宽窗位至1 465、-498，使所有图像窗宽、窗位保持一致，病灶于肺窗显示清楚，便于ROI的勾画。

1.4 ROI选择及灰度共生矩阵纹理分析

采用Mazda纹理分析软件沿肿瘤薄层CT增强图像最大层面的瘤体边缘内侧1～2 mm处手动勾画ROI。所有病灶ROI的勾画采用双盲法，由一位具有10年以上呼吸系统肿瘤影像诊断经验的高年资医师及一位研究生独立完成，出现分歧时进行协商解决。

1.5 GLCM特征参数的选择

由于Mazda软件共生矩阵参数的分布有4个坐标方向，每个坐标方向有6个限定距离，为了便于研究，本研究采用了S（0，1）坐标上的对比度、相关度、差方差、逆差矩及熵等五个具有特征性的纹理参数。 ①对比度（Contrast）；②相关度（Correlate）；③差方差（Difference Variance）；④逆差矩（Inverse Difference Moment）；⑤熵（Entropy）。

1.6 统计学方法

2 结果

采用Mazda软件勾画肺癌ROI及GLCM参数生成示意图见图1所示。

图1 a～1c 图1a：男，42岁，SCLC。图1b：男，56岁，肺鳞癌。图1c：女，48岁，肺腺癌。采用Mazda软件勾画病灶红色ROI及灰度共生矩阵参数生成图。Figure 1a～1c. Male,42 years old,diagnosed as SCLC(Figure 1a).Male,56 years old,diagnosed as lung squamous carcinoma(Figure 1b).Female,48 years old,diagnosed as lung adenocarcinoma(Figure 1c).Region of interest(ROI)was chosen at axial CT images with maximum enhancement of lesion and gray level co-occurrence matrix analysis were performed using Mazda software.

影像学特征：本组100例原发性肺癌患者中，SCLC 40例，鳞癌30例，腺癌30例。中央型39例，周围型61例。分叶状22例，小结节状19例，肿块状30例，不规则片状29例。其中SCLC男性19例，女性 21 例；年龄 22～87 岁，平均年龄（59±16）。鳞癌男18 例，女 12 例，年龄 29～77 岁，平均（51±12）岁。腺癌男 14 例，女 16 例；年龄 34～79 岁，平均（62±13）岁。

SCLC和非NSCLC（鳞癌、腺癌）的GLCM纹理参数统计结果见表1。对比度、相关度、逆差矩、差方差P值均＜0.05，差异具有统计学意义，而熵不具有统计学差异。进一步两两比较，SCLC的对比度及差方差大于鳞癌，相关性及逆差矩小于鳞癌。腺癌相关性大于SCLC。鳞癌的差方差大于腺癌，差异均具有统计学差异，P值均＜0.05。

表1 小细胞肺癌和非小细胞肺癌（鳞癌、腺癌）的灰度共生矩阵纹理参数统计结果

诊断效能：ROC曲线见图2所示。SCLC与NSCLC的相关度、逆差矩、相关度与逆差矩的联合预测因子三个参数曲线下面积分别为0.712、0.639、0.758， 最佳阈值分别为 0.362、0.249、42372.260，对应 的 敏 感 度 、 特 异 度 分 别 为 75.0、61.7，52.5、78.3，72.5、78.3，具有一定的诊断效能，其中联合预测因子的诊断效能最佳。

图2 a～2c SCLC与NSCLC相关度、逆差矩及其联合预测因子的ROC曲线图。Figure 2a～2c.ROC curve of correlate,inverse difference moment and combined predictive factor for SCLC and NSCLC.

3 讨论

原发性肺癌是呼吸外科常见的恶性肿瘤，发病率及致死率已位居国内恶性肿瘤首位。其中，以NSCLC中的鳞癌与腺癌最为常见，SCLC次之[3]。SCLC是具有高度侵袭性的神经内分泌肿瘤，对放化疗敏感，临床治疗以放化疗为基础[4-5]。NSCLC治疗取决于TNM分期，Ⅰa～Ⅲa期以手术治疗为主。两类肿瘤的恶性程度、治疗方案及生存预后不尽相同，因此不同类型肺癌的早期诊断至关重要[6]。目前，临床上肺癌的诊断主要依靠常规CT肺部扫描。周洁等[7]进行周围型肺癌CT表现与病理亚型的相关性研究。该方法依赖诊断医师的个人经验，缺乏定量参数的支持，具有一定的主观性。库雷志等[8]利用DCE-MRI（dynamic contrast-enhanced-MRI）技术定量鉴别肺癌不同病理分型，显示出较高的诊断效能。然而，DCE-MRI检查对磁场要求较高，药动力模型复杂，病人检查成本过高[9]。本研究基于肺部增强CT图像，探究共生矩阵纹理分析技术对SCLC与SCLC的诊断价值。

近年来，纹理分析技术越来越多地应用到医学影像组学研究中。该技术可提取人眼无法识别的纹理信息，对像素灰度分布情况进行统计学分析，间接反映病灶异质性，达到疾病诊断、分级、基因表达评估及预后定量分析[10-15]的目的。灰度共生矩阵是纹理分析的二阶分析法，反映像素对的联合概率分布情况及其位置分布特征[16]。本研究提取灰度共生矩阵中5个具有代表性的纹理参数，统计发现，对比度、相关度、逆差矩、差方差在SCLC、鳞癌、腺癌三者间差异具有统计学意义，而熵不具有统计学差异。

对比度反映矩阵像素值的分布情况及像素的局部变化程度，该值越大，表明图像纹理反差越大，显像越清楚。相关性反映图像灰度级在特定方向上的相似程度，该值越大，局部相似程度越高。逆差矩反映纹理的规则程度，其值越大，表明图像纹理越规律。差方差反映纹理周期，其值越大，图像纹理越密集。熵反映纹理的复杂程度，该值越大，表明纹理越复杂[17]。经过两两比较发现，SCLC的对比度及差方差大于鳞癌，相关性及逆差矩小于鳞癌，可能与两者病理组成差异有关。SCLC恶性程度较高，镜下细胞密集，繁殖旺盛，容易侵犯邻近组织与远处转移[18]。而鳞癌恶性程度较低，镜下常见癌巢、角化珠，复杂程度不及SCLC。导致SCLC像素局部变化程度较大，相关性较小，反差较大，缺乏规律性，图像纹理更加密集、复杂。同时，腺癌相关性大于SCLC。腺癌镜下常见腺管样或管腔样结构，恶性程度不及小细胞肺癌，因而图像局部像素相似度较高，其相关性值大于SCLC。另外，鳞癌的差方差大于腺癌，可能与鳞癌的内部结构较为致密导致图像纹理密集程度较高有关[19]。绘制ROC曲线，SCLC与NSCLC的相关度、逆差矩、两者联合预测因子曲线下面积分别为0.712、0.639、0.758， 最佳阈值分别为 0.362、0.249、42372.260，对应的敏感度、特异度分别为75.0、61.7，52.5、78.3，72.5、78.3，均具有一定的诊断效能。其中联合预测因子的诊断效能最佳，敏感度、特异度方面获得了均衡。

本研究存在一定的局限性：①样本量相对较少，并且NSCLC只收集了常见的鳞癌与腺癌，有一定的选择偏倚，需补充更多的样本；②虽然本研究结果证实GLCM鉴别SCLC和NSCLC具有一定的可行性，但其为回顾性分析，做为前瞻性研究与病理对照分析是后续实验的研究重点；③纹理特征参数的提取与分析缺乏标准化体系控制，需进一步规范操作流程，实现参数的可重复性提取与测量。

综上研究发现，基于常规CT扫描的GLCM能够反映不同病理类型肺癌的病理组成差异，有助于定量诊断SCLC与NSCLC，对治疗方案的选择与制定具有一定的指导意义。

利益冲突：本研究过程和结果均未受到相关设备、材料和药物企业的影响。