基于单源双能CT平扫图像的纹理分析对肝脓肿和肝转移瘤的鉴别价值

王楠，刘爱连，李烨，徐明哲，王学东，郭研

肝脓肿是由细菌感染致肝实质的坏死液化并聚集形成脓腔，病理分期可划分为炎症期、成脓早期和成脓期[1]，不同时期影像表现不同。有文献报道了肝脓肿的CT表现，典型者为“环征、腔内出现小气泡或气-液平面、一过性强化征”，不典型者为“花瓣征和簇形征以及肝脓肿周围胆管轻度扩张、积气等间接征象”[2-3]。肝转移瘤表现为低密度灶内存在更低密度区，从而呈同心圆状或等高线状双重轮廓结构，并且由于肿瘤边缘结蹄组织、炎性细胞浸润和血管增生，呈现边缘强化，这些表现易与肝脓肿混淆[4]。由于肝脓肿和肝转移瘤的临床治疗方案及预后不同，故对于二者的鉴别具有重大意义。

图像纹理是指人们所观察到的图像中像素的灰度变化规律，是真实图像固有的特性，可以一定程度上反映病变的内部组织学特性[5]。影像图像的纹理特征分析即对图像像素灰度值局部特征、像素、灰度值变化规律及其分布模式进行研究。在影像图像中，纹理特征的变化往往反应机体的病理变化[6-7]。既往已有研究表明纹理分析技术结合常规CT图像能够应用于全身各个系统，包括疾病鉴别诊断、病理分级、转移性淋巴结的诊断以及肿瘤的预后评估[8-11]。但是，目前尚无双能CT平扫图像结合纹理分析技术对肝脓肿与肝转移瘤的鉴别的相关性研究。本研究旨在探讨双能CT平扫图像结合纹理分析对肝脓肿和肝转移瘤的鉴别诊断价值。

材料与方法

1.一般资料

回顾性分析2011年9月-2016年12月行能谱CT扫描的58例肝脓肿和肝转移瘤患者的病例资料。肝脓肿均经穿刺引流后病理证实或治疗随诊病灶缩小，临床化验指标恢复正常而证实，其中经穿刺病理证实10例，肿瘤标志物阴性，经抗炎治疗后病灶缩小而证实19例。肝转移瘤组中原发瘤为胰腺癌9例，肺癌、胃癌、结直肠癌各5例，乳腺癌、肝癌、胆囊癌、肾癌、输卵管癌各1例，均经术后病理、胃肠镜或穿刺活检证实；肝转移瘤均经随访(1个月～3年，病灶增多或增大)结合临床病史及影像表现而证实。纳入标准：肝脓肿的脓腔和伴有中央坏死的转移瘤的囊腔完全形成或部分形成者。排除标准：脓腔内放置引流管或含有大量气体(共3例)。最终入组肝脓肿26例(共27个病灶，囊腔大小2.0～9.0 cm)，其中男17例，女9例，年龄33～80岁，中位年龄63岁。肝转移瘤29例(共39个病灶，囊腔大小1.5～11.0 cm)，其中男16例，女13例，年龄35～86岁，中位年龄62岁。

2.CT扫描方法

应用HD750能谱CT机(Discovery)，采用GSI扫描模式，管电压为140 kVp和80 kVp的瞬时(0.5 ms)切换，螺距1.375，螺旋扫描速度0.6 s/r，探测器宽度4 cm；噪声指数(noise index，NI)为10；管电流约375 mA，扫描层厚5 mm，层间隔5 mm。

3.纹理分析

在AW4.5工作站上，重建单能量图像(40 keV、50 keV、60 keV、70 keV)，并将图像以DICOM格式存储后导入Omni-Kinetics软件。选择病灶囊腔最大层面，沿病灶内侧缘约2 mm手动勾画兴趣区(ROI)。所有ROI由一名具有腹部CT诊断经验的高年资医师勾画。应用灰度直方图及灰度共生矩阵纹理分析方法测定熵值(entropy)、能量(energy)、偏度(skewness)、方差(variance)及逆差矩(inverse difference moment)5个参数。

4.统计学方法

图1 肝脓肿。a) 40keV条件下病灶ROI示意图； b) 相应灰度直方图。图2 肝转移瘤。a) 40keV条件下病灶ROI示意图； b) 相应灰度直方图。

图3 50keV图像方差联合偏度对肝脓肿与肝转移瘤鉴别的ROC曲线。

采用SPSS 22.0统计学软件进行分析。符合正态分布数据进行独立样本t检验；不符合正态分布数据进行Mann-Whitney U检验。P<0.05为差异有统计学意义。选择有统计学差异的参数绘制受试者操作特征(receiver operator characteristic,ROC)曲线，并获得曲线下面积(area under the curve,AUC)。应用二元logistics回归分析分别联合不同单能量图像所得的两个最佳纹理参数，并计算纹理参数联合后的阈值及效能(敏感度、特异度)。

结 果

1.囊腔直径比较

肝脓肿组病灶囊腔长径约(4.63±1.78) cm，肝转移瘤组囊腔长径约(4.02±2.18) cm，差异无统计学意义(Z=-1.826，P>0.05)。

2.纹理分析定量参数的数据分析

40～60 keV条件下熵值、能量、方差、逆差矩差异均有统计学意义(P<0.05)。50 keV及60 keV条件下偏度差异均有统计学意义(P<0.05)。70 keV条件下仅方差差异具有统计学意义(Z=-2.524，P<0.05)，见表1，图1～2。

3.诊断效能分析

40～60 keV诊断效能最佳纹理参数均为方差，AUC分别为0.754，0.708，0.701。70 keV条件下方差鉴别肝脓肿与肝转移瘤的AUC为0.684(表2)。

4.联合诊断分析

40 keV及60 keV图像分别联合方差和逆差矩，50 keV图像联合方差和偏度，鉴别肝脓肿与肝转移瘤的AUC分别为0.763、0.713、0.782，其中50 keV图像联合方差和偏度鉴别两者的AUC最高，其敏感度及特异度分别为88.9%、69.2%(表3，图3)。

讨 论

CT是临床中应用最为广泛的影像学检查，能清晰显示肝脓肿与肝转移瘤的典型影像表现。但常规CT平扫图像提供信息有限，难以进行定性诊断。进行增强检查又会增加部分患者的心理负担及经济负担，并且另有一小部分因患者对对比剂过敏或肾功能不良无法进行增强检查。

能谱CT成像以其多参数成像的优势，进行多角度研究，既往已有大量学者研究表明能谱CT在临床应用的价值[12-13]。而图像纹理分析是通过一定的计算机辅助图像处理后技术，从灰度直方图、绝对梯度、游程矩阵、共生矩阵、自回归模型和小波变换6个方面提取出纹理特征参数，从而获得纹理特征的定量或定性描述的处理过程[14-16]。国内研究[17-18]较多进行常规CT图像的纹理分析，尚无能谱CT单能量图像的纹理分析，因此本研究旨在结合能谱CT单能量图像和纹理分析技术，对肝脓肿和肝转移瘤进行鉴别诊断。

表1 两组间纹理参数比较

注：*数据代表t值。

表2 CT纹理分析定量参数鉴别肝脓肿与肝转移瘤的效能

表3 平扫图像两参数联合分析鉴别肝脓肿与肝转移瘤的效能

入组病例中，肝转移瘤组与肝脓肿组影像表现相似，均含有不强化区，形态多规则，与周围正常肝实质相比呈低密度，因此通过常规CT平扫图像难以鉴别。本研究应用灰度直方图及灰度共生矩阵两种纹理分析方法对平扫单能量图像(40 keV、50 keV、60 keV、70 keV)进行纹理特征提取。灰度直方图是对一幅图像所包含的全部像素的灰度做统计，以横坐标表示灰度值，纵坐标表示图像中具有该灰度的像素个数。灰度直方图反映的是图像灰度的统计性质，不包含空间位置信息。灰度共生矩阵是对图像上保持某距离的两像素分别具有某灰度的状况进行统计得到的，是统计在空间上处于某种同样位置关系的一对像元的灰度联合概率分布，反应灰度分布的空间信息。共分析5个常用纹理参数，包括熵值、能量、偏度、方差及逆差矩。能量是一种对图像灰度分布均匀性的度量，当图像灰度分布比较均匀时，值较大；熵值用来描述图像所具有的信息量，熵越大说明图像灰度分布越复杂，内部信息越粗糙；方差反应图像灰度的离散程度；偏度是直方图非对称分布程度的定量描述，反映统计分布的偏斜的方向和程度[19]。

研究结果表明，除40 keV图像偏度外，40～70 keV图像中肝脓肿组熵值及方差均大于肝转移瘤组，能量、偏度绝对值及逆差矩均小于肝转移瘤组，提示肝脓肿脓腔内灰度分布较转移瘤更复杂，且不均匀，离散程度高，分析原因为肝脓肿脓腔由坏死组织及大量炎细胞所构成的脓液，肝转移瘤中心内含有少量肿瘤细胞，成分相对单一[20-21]。其中，除了40 keV图像偏度无显著差异，其他低能量图像(40～60 keV)各参数均有显著差异，70 keV图像仅方差具有显著差异，提示单能量图像(40～60 keV)结合纹理分析技术对肝脓肿与肝转移瘤进行鉴别是可行的。50 keV条件下，方差阈值为207.93，图像灰度越离散，提示肝脓肿可能性越大。偏度阈值为-0.0039，直方图越呈现非对称分布，越提示肝转移瘤。诊断效能最佳为50 keV图像中方差与偏度的联合，AUC为0.782，敏感度为88.9%，特异度为69.2%，提示对于肝脓肿与肝转移瘤的鉴别，若结合纹理分析技术，50 keV平扫图像为最佳选择。 方差通过计算图像中每一个像素点的强度值与平均强度值的偏差程度，来反映图像灰度值的离散情况，从而间接反映病灶内部的异质性，方差越大，表示病灶内部分布越不均匀，但单独看方差的结果，无法得知图像灰度整体的偏倚趋势；而偏度恰好反映的是图像灰度值整体分布的形态和趋势，偏度越高，代表图像灰度值的分布越偏倚，即越偏离正态分布，从偏度的正负则可以看到灰度值是越集中在偏小值附近还是偏大值附近。将方差和偏度进行联合，可以更全面的反映图像灰度值的分布情况，包括均匀程度和分布趋势，因此对于病灶的鉴别效能更优。

本研究具有一定局限性：ROI勾画采用人工勾画，虽在实验中进行严格控制，但难以避免人为误差；尚需进一步收集病例，对于纹理分析和能谱CT的结合进行深入研究。

综上所述，能谱CT低能量平扫图像结合纹理分析对肝脓肿与肝转移瘤的鉴别诊断具有一定价值，50 keV平扫图像结合纹理分析可获得最佳诊断效能。