MRI T2WI 图像纹理分析预测甲状腺乳头状癌颈部淋巴结转移的诊断价值

张 衡 ，张慧慧，舒 政，葛琛瑾，邓小飞，孙 凤，曹胜男

（1.蚌埠医学院研究生院，安徽 蚌埠 233030；2.上海中医药大学附属上海市中西医结合医院，上海 200082）

近年来甲状腺癌的发病率呈上升趋势，女性患者的发病率增幅明显[1]。甲状腺乳头状癌（Papillary thyroid carcinoma，PTC）占甲状腺癌的90%以上，虽然大多数PTC 生长缓慢、预后良好，但局部淋巴结转移发生率约为30%～80%[2]。颈部淋巴结转移是PTC 患者复发和生存率降低的重要危险因素之一[3]，同时也是临床医生制定手术方案的重要参考依据。因此，术前评估PTC 有无颈部淋巴结转移对患者的手术及预后具有重要意义。目前可通过各种影像学检查方法获得颈部淋巴结的形态学特征，并以此来辨别淋巴结是否转移，虽然这些方法简单易行，但主观影响因素较大且缺乏特异性[4]。纹理分析通过定量提取一些肉眼无法识别的纹理特征参数[5]，从而反映病灶内像素灰度值的分布及变化规律，有助于揭示病灶内潜在的病理异质性。目前国内外对于甲状腺癌淋巴结转移预测的纹理分析及影像组学多集中于超声检查[6-7]，而利用常规MRI T2WI 图像纹理分析预测PTC 颈部淋巴结转移的研究尚未见报道。本研究基于灰度直方图及灰度共生矩阵（GLCM）对PTC T2WI 图像进行纹理分析，探究PTC 的纹理特征和颈部淋巴结转移的关系，旨在探寻利用MRI 纹理特征来预测PTC 颈部淋巴结转移的可能性。

1 资料与方法

1.1 研究对象

回顾性收集2015 年1 月—2018 年4 月经手术病理证实为PTC 且行颈部淋巴结清扫患者的临床及影像资料。纳入标准：①病理证实为PTC；②术前1 周行甲状腺MRI 扫描；③既往无甲状腺治疗、活检或手术切除史。排除标准：①直径＜5 mm 的PTC（n＝17）；②MRI 图像过于模糊，无法绘制感兴趣区（ROI）且影响纹理特征提取（n＝8）。最终纳入PTC 患者54 例（女40 例，男14 例），范围24～74 岁，平均（46.02±11.66）岁。

1.2 图像采集

采用Siemens Megnetom Avanto 1.5T 超导MR成像仪，患者呈仰卧体位，告知患者尽可能平静呼吸避免咳嗽及吞咽动作减少移动伪影，将患者颈部垫高并嘱患者双肩下垂以充分暴露甲状腺，采用头颈联合专用表面线圈，扫描范围自外耳孔水平至主动脉弓水平，视具体病变情况酌情扩大扫描范围。扫描序列及参数：轴位T1WI（TR/TE＝520 ms/14 ms）、T2WI（TR/TE ＝3 500 ms/95 ms）、T2WI 抑脂和冠状面的T2WI（TR 3 000 ms，TE 85 ms）扫描检查，扫描层厚及层间距分别为3 mm 和1 mm，FOV 14 cm×14 cm，矩阵320×256，NEX 4。采用3 mm 层厚在T1WI 横断面和冠状面进行增强扫描，必要时增加矢状面扫描，扫描过程中务必确保患者体位不变。对比剂选择Gd-DTPA，经肘前静脉注射对比剂，剂量为0.1 mmol/kg。数据以DICOM 格式存入光盘。

1.3 图像后处理

1.3.1 图像选择

在PACS 工作站上调整图像的窗宽、窗位，使所有图像的窗宽、窗位均保持一致，并将MRI 图像以“.Dicom”格式导出。由两名甲状腺MRI 诊断经验丰富的放射科医生（分别为10 年和12 年）根据MRI平扫及增强图像共同协商并确定病灶具体位置和范围，参照平扫及增强图像在轴位T2WI 图上选取病灶的最大层面，将该层面图像导入Image J 1.51 软件。

1.3.2 纹理参数提取

将轴位T2WI 病灶最大层面图像格式转化为8bit（图1），利用Image J 画图工具沿病灶边缘勾画ROI，将直方图及GLCM 两种插件的参数均设置为像素间距d＝1，两点之间连线与轴的夹角θ＝0，提取轴位T2WI 图像的9 个纹理参数（均值、熵、标准差、对比、偏度、峰态、逆差矩、角二阶矩、相关），每个病灶均测量3 次，取3 次测量的平均值。

1.3.3 颈部淋巴结性质判定

图1a 女，36 岁，病理证实为左侧PTC 无颈部淋巴结转移；Image J 软件测量病灶的T2WI 熵、角二阶矩、相关和标准差分别为5.33、0.4×10-2、0.8×10-2、8.02。图1b 女，41 岁，病理证实为左侧PTC 并伴有中央区淋巴结转移；Image J 软件测量病灶的T2WI 熵、角二阶矩、相关和标准差分别为6.61、0.2×10-2、0.2×10-2、14.26。Figure 1a.A 36-year-old female with left PTC proved to have no cervical lymph node metastasis by pathology.The T2WI imaging’s entropy,angular second moment,correlation and standard deviation measured by Image J software were 5.33,0.4×10-2,0.8×10-2 and 8.02.Figure 1b.A 41-year-old woman with left PTC proved to have central lymph node metastasis by pathology.The T2WI imaging’s entropy,angular second moment,correlation and standard deviation measured by Image J software were 6.61,0.2×10-2,0.2×10-2 and 14.26.

两位分别具有10 年及12 年颈部MRI 诊断经验的医师在PACS 系统上共同阅片，基于美国国立综合癌症网络（NCCN）指南及既往研究[8]，符合以下条件之一者判定为淋巴结转移：①横断面示淋巴结短径≥10 mm；②淋巴结结外侵犯，包括淋巴结周围脂肪间隙模糊，淋巴结边缘不规则强化以及淋巴结相互融合；③淋巴结中央坏死或呈环形强化改变。

1.4 统计学分析

采用SPSS 21.0 软件进行统计学分析。采用Shapiro-Wilk 检验及Leven 检验分别对计量资料进行正态性检验及方差齐性检验。计量资料符合正态分布的采用独立样本t 检验，不符合正态分布的采用Mann-Whitney U 检验。计数资料比较采用χ2检验。筛选具有统计学意义的纹理参数，建立受试者工作特征曲线（Receiver operating characteristic，ROC）并计算相应的曲线下面积 （Area under curve，AUC），诊断阈值采用最大约登指数表示，并计算在该阈值下的敏感度和特异度。双侧P<0.05 为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般临床资料

本研究54 例患者均行外科手术切除并经病理证实，其中单发病灶47 例，同侧两枚病灶6 例，同侧三枚病灶1 例（多发病灶取最大病灶进行分析）。颈部淋巴结转移组34 例，无转移组20 例，颈部淋巴结转移组的年龄、性别、病灶最大直径及位置与无转移组比较均无统计学意义（P>0.05），见表1。

表1 PTC 颈部淋巴结转移组与无转移组一般临床资料比较

2.2 PTC 颈部淋巴结转移组与无转移组MRI T2WI图像纹理参数特征及诊断效能

病理证实为颈部淋巴结转移的患者34 例，无颈部淋巴结转移的患者20 例，影像医师诊断颈部淋巴结转移的敏感度为64.7%（22/30），特异度为60.0%（12/20）。

T2WI 图像纹理分析的熵、标准差、角二阶矩以及相关间差异具有统计学意义（P<0.05），预测颈部淋巴结转移的AUC 分别为0.884、0.719、0.783、0.718，敏感度分别为97.1%、67.6%、79.4%、44.1%，特异度分别为70.0%、70%、60%、90%（图2）。均值、偏度、峰度、逆差矩以及对比间差异均无统计学意义（P>0.05），见表2。

图2 熵、标准差、角二阶矩以及相关预测PTC 颈部淋巴结转移的ROC 曲线图。Figure 2.ROC curves of entropy,standard deviation,angular second moment and correlation for predicting cervical lymph node metastasis in PTC.

表2 PTC 颈部淋巴结转移组和无转移组纹理参数的分析比较

3 讨论

颈部淋巴结转移是PTC 患者常见的转移方式之一，部分患者转移较早且缺乏鉴别特征，颈部淋巴结的转移与否决定了PTC 的手术方案，此外也与PTC 患者的预后及生存密切相关[2，9]。目前手术仍是PTC 的主要治疗方式[2]，术前准确评估有无淋巴结转移，从而选择合理的手术方案，是降低局部复发率和避免再次手术的关键，淋巴结转移对临床分期及术后复发率和病死率[10]的评估都具有重要意义。另外，颈部淋巴结清扫势必会增加手术并发症的发生率，如膈神经麻痹、臂丛神经麻痹、颅神经损伤、乳糜漏、甲状旁腺以及喉返神经损伤[11]。因此，术前准确评估有无颈部淋巴结转移有利于PTC 的术前分期，为PTC 的个体化治疗决策提供更加准确客观的依据。MRI 检查具有多参数、多平面及高软组织分辨率等成像优势，已成为PTC 术前评估有无颈部淋巴结转移的重要方法之一，但由于转移早期淋巴结形态结构改变不明显，鉴别小淋巴结炎性增生和微转移，MRI 缺乏既敏感又特异的征象[12]，本研究中影像医师预测颈部淋巴结转移的敏感度和特异度仅为64.7%和60.0%。

纹理分析已成为放射学的一个新兴领域，其基本原理是从放射图像中自动提取大量数据，通过计算机描述图像各像素及其相邻像素之间的灰度变化规律及情况，能够敏感且定量显示图像像素值及其排列方式的细微变化，亦称为图像显微镜，揭示人眼无法识别的数字化图像信息，弥补常规检查成像的不足[13]。本研究采用了一阶（直方图）和二阶（GLCM）的纹理分析方法，对PTC T2WI 图像进行纹理分析并提取了熵、标准差、相关、角二阶矩等9 个纹理参数，发现熵、标准差、相关及角二阶矩在有无颈部淋巴结转移的PTC 患者间存在显著性差异，且伴有颈部淋巴转移的PTC 较无转移PTC 的纹理细致程度更低，纹理分布复杂且不规则，肿瘤的异质性也更强。钟熹等[14]研究发现合并淋巴结转移的舌癌患者的T2WI图像的熵、相关和逆差矩值较无淋巴结转移的患者具有明显差异，表明合并淋巴结转移的舌癌纹理分布更加不均匀、异质性更大，与本研究结果相似。此外，Schob 等[15]利用直方图对甲状腺癌的ADC 图像进行纹理分析，发现偏度和峰度在淋巴结是否转移组之间具有统计学差异，而本研究中偏度和峰度在两组之间无统计学差异，分析其原因可能是因为两个研究所采用的扫描序列以及患者的构成存在差异，后期将扩大样本量进行多序列研究。Liu 等[7]根据术前甲状腺超声图像提出一种放射组学评估方法，对甲状腺微小乳头状癌患者的淋巴结状态进行非侵入性预测，该淋巴结状态预测模型具有促进早期医疗管理和减轻过度诊断的潜力。

本研究结果显示熵、角二阶矩、相关及标准差可以预测PTC 颈部淋巴结转移，其中熵值预测效能最优，以5.59 为阈值，预测淋巴结转移的敏感度和特异度分别为97.1%、70.0%，其诊断的敏感度和特异度优于传统影像医师评价。熵反映图像纹理的非均匀性，图像中纹理越复杂，熵值越大；角二阶矩又称为能量，是GLCM 元素值的平方和，反映了图像灰度分布均匀程度和纹理粗细度，值越大表明图像越均一、异质性越小。本研究中淋巴结转移组的熵值高于淋巴结无转移组（图3），而角二阶矩值低于淋巴结无转移组，表明PTC 颈部淋巴结转移组病灶的异质性高于无转移组。相关性反映GLCM 元素在行或列方向上的相似程度，图像越复杂相关性越低。本研究中淋巴结转移组的相关性低于淋巴结无转移组，表明淋巴结无转移组相对于淋巴结转移组纹理更为均匀。此外，本研究预测PTC 淋巴结转移的直方图和GLCM 参数来自T2WI 序列，未对MRI 其它序列进行分析，因为多数研究[16]表明T2WI 图像蕴含更多具有鉴别的纹理特征，分析其原因可能是因为T2WI序列回波时间相对较长，从而增加了两组之间的对比度。先前的一些可行性研究表明来自单个MRI 序列的放射组学特征可以获得良好的诊断和预后价值[17]，因此，本研究仅采用T2WI 图像进行纹理分析，而MRI为多参数成像，组合多个扫描序列可能会提供更多的信息，后续技术成熟后，将纳入其他序列进行分析。

图3 颈部淋巴结转移组与无转移组的熵值比较。Figure 3.Comparison of entropy between cervical lymph node metastasis group and non-metastasis group.

本研究仍存在一定的局限性和缺陷：①本文为回顾性研究，样本量较小，未能进行影像组学分析并建立预测模型。②ROI 的勾画存在人为的测量误差和选择性偏倚。③本研究采用病灶最大层面图像进行纹理分析，与3D 纹理分析相比，该方法不能反映肿瘤的全貌，其代表性难免存在一些不足，因此，下一步研究可扩大样本量并进行3D 纹理分析。

综上所述，基于直方图和GLCM 的T2WI 图像纹理分析预测PTC 患者颈部淋巴结转移有一定的价值。纹理分析为预测PTC 患者颈部淋巴结转移提供了一种无创、定量的检测工具，有望能为PTC 的个体化治疗决策提供更加准确客观的依据。