肱骨近端骨髓转化的磁共振纹理特征

明帅，邵园，庞佩佩，龚向阳

1.蚌埠医学院，安徽蚌埠 233000；2.GE医疗生命科学部，浙江杭州 310000；3.浙江省人民医院放射科，浙江杭州 310014；*通讯作者 龚向阳 cjr.gxy@hotmail.com

正常人体出生时骨髓腔几乎均为红骨髓充填，随着年龄增长，黄骨髓逐渐取代红骨髓[1]。MRI是目前观察和评价活体骨髓组织唯一的无创性影像学检查[2-3]，其具有良好的组织对比度，可通过信号变化区分红骨髓和黄骨髓成分，通过增强扫描能够反映骨髓灌注和血供状态[4-5]。纹理分析是一种定量、可识别图像特征的技术，可用于区分和描述肉眼不能识别的组织特征[6-7]。纹理分析技术已广泛应用于肿瘤鉴别诊断、肿瘤分型和术前评估等[8-10]。然而，国内外基于纹理分析技术探讨骨髓MR信号演变规律的研究鲜有报道[11-12]。本文通过对正常人肱骨近端骨髓纹理值进行分析，探讨纹理分析技术在骨髓生理性演变过程中的应用价值。

1 资料与方法

1.1 研究对象 通过PACS收集2016年10月—2017年11月浙江省人民医院门诊及住院患者的肩关节MRI平扫资料。排除标准：①年龄<16岁或>50岁；②有明确外伤史，并显示肱骨骨折或骨髓水肿；③慢性消耗性疾病、造血系统疾病或肿瘤患者；④有化疗、放疗或激素治疗病史患者；⑤显著关节退行性变。最终纳入232例，其中男141例、女91例，中位年龄35岁。

1.2 MRI扫描仪器及方法 采用GE Discovery 3.0T全身超导MR扫描仪，患者取仰卧位，受检侧肩关节置于线圈中心，关节周围填塞固定。采取自旋回波横断位T1WI，扫描参数：TR 490 ms，TE 15 ms，层厚3 mm；横断位PDWI抑脂像：TR 2100 ms，TE 40 ms，层厚3 mm；矢状位PDWI抑脂像：TR 1800 ms，TE、25 ms，层厚3 mm；冠断位T2WI抑脂像：TR 1780 ms，TE 40 ms，层厚3 mm。所有患者均采用相同的扫描序列，所有图像均具有相同的空间分辨率。

1.3 视觉分型 所有检查均由同一位影像学专业住院医师在2个不同时间（间隔时间>2周）评估肱骨干骺端骨髓的MRI信号及基于肱骨冠状位、矢状位连续层面。参照Michael等[13]的分类方法，依照骨髓信号不同分为4种类型：均匀红骨髓型（Ⅰ型），为干骺端均匀高信号，代表红骨髓，信号强度与同视野肌肉信号相近；地图型（Ⅱ型），为弥漫高信号夹杂斑点状低信号，且离散的红髓区域直径>1 cm，代表以红骨髓为主；斑点型（Ⅲ型），为弥漫低信号夹杂斑点状高信号，且离散的红髓区域直径<1 cm，代表以黄骨髓为主；均匀黄骨髓型（Ⅳ型），为均匀低信号，代表黄骨髓，信号强度与同视野皮下脂肪信号一致（图1～4）。对于2次分型结果不一致的病例，纳入一位高年资骨关节影像学专业主任医师的意见后进行归类。

图1 男，15岁，Ⅰ型。骨髓呈均匀高信号，代表红骨髓，信号强度与同视野肌肉信号相近

图2 男，22岁，Ⅱ型。弥漫高信号骨髓中夹杂斑片状低信号

图3 男，23岁，Ⅲ型。弥漫低信号骨髓中夹杂斑片状高信号

图4 男，35岁，Ⅳ型。肱骨干骺端骨髓呈低信号，信号强度与同视野皮下脂肪信号一致

1.4 纹理分析 选择肉眼无显著差异的Ⅱ型、Ⅲ型肱骨干骺端骨髓类型，分别按性别分为男女两组、按中位年龄分为低年龄组（≤35岁）与高年龄组（>35岁）。由同一名医师利用ITK-SNAP软件在PDWI矢状位上手动勾画肱骨干骺端骨髓区域，保存制作完成的感兴趣区（ROI）图像（图5）。

将ROI与原始图像共同导入Analysis Kit软件（GE），选择提取4类特征共385项纹理参数，分别为一阶Histogram直方图类、Formfactor分形类、Haralick类、GLCM共生矩阵类、RLM步长矩阵类参数。首先对提取的纹理参数进行数据预处理（去除异常值，填充缺失值等），然后依次应用单因素方差分析、秩和检验、相关性检验进行降维，最后提取差异有统计学意义的纹理值。

图5 男，15岁，Ⅰ型。肩关节矢状位原始图像（A）；肩关节干骺端ROI勾画（B）

1.5 统计学方法 采用SPSS 18.0软件，不同性别、年龄组与骨髓视觉分型行χ2检验，P<0.05表示差异有统计学意义。同一位医师前后2次视觉分型采用Kappa一致性检验。应用Analysis Kit软件进行单因素方差分析、秩和检验和相关性检验选取差异有统计学意义的纹理参数。软件首先通过单因素方差分析寻求有统计学意义的特征；再使用秩和检验从数据总特征中选出具有显著差异的特征，并将方差分析和秩和检验分别选出的特征取并集，软件再对并集中任意两个特征进行相关性分析，若两者的Spearman相关系数>0.9，则证明其特征高度相关。

2 结果

2.1 视觉分型 本组232例骨髓信号中，Ⅰ型61例（26.3%）、Ⅱ型49例（21.1%）、Ⅲ型38例（16.4%）、Ⅳ型84例（36.2%）。同一医师2次不同评价的一致性较高（Kappa=0.917）。

2.2 性别、年龄与骨髓视觉分型的关系 本组男性患者中，69例（48.9%）存在红骨髓残留，仅72例（51.1%）肱骨干骺端骨髓转化完成；女性患者中，79例（86.8%）存在红骨髓残留，仅12例（13.2%）肱骨干骺端骨髓转化完成，呈均匀黄骨髓信号。

低年龄组中，94例（75.2%）存在红骨髓残留，仅31例（24.8%）肱骨干骺端骨髓转化完成；高年龄组54例（50.5%）存在红骨髓残留，仅53例（49.5%）肱骨干骺端骨髓转化完成，呈均匀黄骨髓信号。

87例Ⅱ、Ⅲ型骨髓患者按中位年龄分为高年龄组、低年龄，按性别分为男、女两组，此两型骨髓在不同性别、年龄组间分布差异无统计学意义（χ2=2.827、1.495，P>0.05）。

2.3 年龄、性别与骨髓纹理特征的关系 Ⅱ、Ⅲ型骨髓合并的87例患者计算后共获得385项纹理参数。高年龄组Min Intensity参数为521.25±217.94，显著高于低年龄组的385.74±207.65，差异有统计学意义（P<0.05）；按性别分为两组进行纹理分析，最后剩余6项纹理参数，见表1。

表1 性别组间及年龄组间纹理差异值

3 讨论

纹理分析为研究骨髓转化提供了一种新的方法，可量化肱骨近端骨髓转化状态，较视觉评估可提供更多的量化信息。本研究比较了性别、年龄视觉分型的Ⅱ、Ⅲ两型资料，结果显示差异无统计学意义。然而，通过对Histogram、Formfactor、Haralick、GLCM、RLM等共385项纹理参数分析发现，同样是红、黄骨髓混杂型，高年龄组的最小强度值显著高于低年龄组，差异有统计学意义。不同性别组间6项纹理参数差异有统计学意义。其中突出类聚为测量不对称分布的指标，其值越大表明图像的均匀性越低；惯性反映图像灰度的空间分布，表征图像的清晰度和纹理深度，对比度与纹理深度成比例，低深度值会产生模糊的图像；逆差矩反映图像局部的同质性和均匀性，度量图像纹理局部变化，当局部灰色水平一致时，该值则较高。短程高灰阶强调是灰度游程矩阵的子类，为灰度值游行的长度所组成的矩阵。上述6项纹理参数在不同程度上反映了不同性别患者图像纹理特征及空间异质性的差异，因此通过纹理分析可以间接反映骨髓成分和结构的差异。上述结果提示纹理分析技术能够发现视觉分型所不能显示的图像特征。

既往研究发现，正常人从出生即发生红骨髓向黄骨髓的转变，最终达到平衡状态[14]。成年人红骨髓主要分布于四肢长骨近端及中轴骨；黄骨髓主要分布于四肢长骨的其余部分。对人体骨髓转化的研究主要有2种方法：①利用视觉直观地对骨髓成分进行定性分析，在骨髓转化过程中按红、黄骨髓的组成含量不同可将骨髓分为多型[3,10]。单纯红骨髓型或单纯黄骨髓型在MRI上信号均匀，分型较为简单；视觉分型法的显著缺陷是对处于中间阶段的以红、黄骨髓混杂为主的骨髓类型区分度差。②应用骨髓MR信号强度值与临近肌肉或皮下脂肪的MR信号强度值的比值评估骨髓成分[15]。由于个体差异较大，正常人肌肉与皮下脂肪厚薄不一，受部分容积效应的影响较大。

纹理分析作为一种定量的识别图像特征的方法，可用于区分和描述不同的组织，对骨髓结构、组成均有较好的区分[10]。纹理分析广泛应用于医学影像各领域，并已被证明是一种具有较高临床实用价值的技术[11]；但在骨髓方面，纹理分析应用较少。Tong等[16]基于直方图的纹理分析技术，提出利用液体敏感脂肪抑制MRI进行纹理分析用于检测骨髓水肿，并显示健康受试者和骨髓水肿者之间存在显著差异。既往研究表明，基于MRI纹理分析可有效区分正常骨髓图像与损伤骨髓。骨髓的可视化研究可以改善与之相关的许多骨骼疾病的诊断[17]。

本研究将纹理分析应用于骨髓演变过程的分析。既往对骨髓转化的研究大多选择中轴骨或股骨干骺端，这些部位骨髓含量丰富，易于成像[18]。中轴骨及下肢股骨作为承重骨，在不同应力的作用下骨质构成不同，骨髓转化会受到影响。本研究选取人体肱骨近端作为研究对象，是考虑到作为人体的非承重骨，红、骨髓与黄骨髓的转化更加符合生理特性。基于传统的视觉分型法，影像学医师能够较为客观地区分不同骨髓类型。本研究显示，不同性别和年龄受试者骨髓的视觉类型存在一定的差异，其中男性较多地表现为黄骨髓型，而女性较多地表现为红骨髓型；高年龄更多出现黄骨髓，而低年龄更多地表现为红骨髓。鉴于本研究为回顾性分析，男、女抽样存在一定的不均质性，且并未对年龄因素进行标准化，故上述结论具有一定的局限性；此外，本研究仅评估了中心矢状位层面的纹理特征，而未使用三维ROI，因而可能会遗漏一些纹理特征信息；纳入病例数较少也是本研究的一项不足之处。

总之，应用纹理参数量化分析肱骨近端骨髓转化可提供常规MRI以外的特征信息，为临床评价肱骨骨髓病变提供新的量化指标。