基于增强CT特征的logistic模型预测胸腺上皮肿瘤组织学分型

何晓东 舒震宇 李杰 徐玉芸 林毅

胸腺上皮肿瘤（thymic epithelial tumors，TETs）是前纵隔最常见的原发肿瘤，起源于胸腺上皮细胞，2015年WHO将胸腺上皮肿瘤分为A型、AB型、B1型、B2型、B3型、胸腺癌（C型），在一定程度上反映了肿瘤的生物学行为及预后[1]。肿瘤组织分型及根治性切除手术是影响患者预后的独立因素[2-3]，但是组织分型需术后病理评估，目前最常用的术前评估方法是CT检查[4-5]。本研究基于增强CT的特征，建立并验证胸腺上皮肿瘤组织学分型的logistic预测模型，旨在探讨CT在预测胸腺上皮肿瘤组织学分型中的应用价值。

1 对象和方法

1.1 对象 回顾2015年12月至2020年6月在浙江省人民医院行增强CT检查并经病理检查证实的胸腺上皮肿瘤患者178例。纳入标准：增强CT检查后2周内病理确诊。排除标准：（1）因CT图像质量影响评估者；（2）临床资料不全者；（3）病理检查前行放化疗等抗肿瘤治疗者。根据检查时间先后按7:3比例分为训练组和测试组，2015年12月至2019年3月的124例患者纳入训练组，构建logistic预测模型；2019年4月至2020年6月的54患者纳入测试组，用以验证模型的预测效能。

1.2 CT检查方法和影像分析 采用多排螺旋CT扫描仪（Siemens公司，Definition AS40和Definition AS128），所有患者均行平扫及增强检查，扫描范围肺尖至肺底，采集层厚1 mm，重建层厚5 mm。增强扫描采用非离子型对比剂碘佛醇（浓度 350 mgI/ml，流率 3～3.5 ml/s，剂量1.5～2.0 ml/kg），分别于对比剂注射后 25～30 s和 45～60 s进行增强扫描。由2位中级职称以上的影像诊断医师进行独立盲法阅片，评估内容包括：肿瘤大小，形态（圆形、椭圆形、分叶、不规则），边界（清晰、不清晰），强化程度（轻度、中度、明显），强化方式（均匀，不均匀）及是否有坏死、钙化、心包膜侵犯、胸膜侵犯、大血管侵犯、心包腔积液、胸腔积液、纵隔淋巴结肿大（短径≥10 mm）。

1.3 病理组织学分型 依据2015年WHO分型标准，将 TETs分为6种亚型：A型、AB型、B1型、B2型、B3型、胸腺癌（C型）。根据不同亚型的生物学行为差异性，简化分型为低危组（A、AB、B1）、高危组（B2、B3）和胸腺癌3个亚型。

2 结果

2.1 3组患者临床资料及CT特征分析 共计纳入178例胸腺上皮肿瘤患者，男97例（54.5%），女81例（45.5%）；年龄 22～82（51.25±12.58）岁。低危组 91例（A 型 13例，AB型41例，B1型37例），高危组43例（B2型24例，B3型19例），胸腺癌44例。3组年龄、性别比较差异均无统计学意义（均P＞0.05）。178例患者中出现重症肌无力43例（24.2%），3组重症肌无力比例比较差异有统计学意义（P＜0.05），且高危组高于胸腺癌组（P＜0.05）。肿瘤大小在低危组、高危组、胸腺癌中逐渐增大，低危组肿瘤形态规则（圆形、椭圆形）比例高于高危组及胸腺癌组，差异均有统计学意义（均P＜0.01）。肿瘤边界不清、有坏死、强化不均匀、心包膜侵犯、大血管侵犯、胸膜侵犯、心包腔积液、胸腔积液、肿大淋巴结在胸腺癌和高危组中比例均高于低危组（均P＜0.01）。钙化和强化程度在3组间差异无统计学意义（均P＞0.05），见表1及图1-6。

2.2 logistic回归模型建立与验证 通过训练集数据进行单因素logistic回归分析，筛选出高危胸腺瘤、胸腺癌组的影响因素，年龄、大小、形态、边界、坏死、强化方式、心包膜侵犯、大血管侵犯、胸膜侵犯比较差异均有统计学意义（均P＜0.05）。多因素logistic回归分析显示形态、边界、心包膜侵犯为预测高危胸腺瘤、胸腺癌的独立因素，见表2。

通过测试集数据验证logistic预测模型，ROC分析显示，在训练集中的AUC、准确性、特异度、灵敏度分别为 0.900、0.880、0.909、0.759，在测试集中的 AUC、准确度、特异度、灵敏度分别为 0.889、0.852、0.840、0.793，见图7。Hosmer-Lemeshow检验显示在训练集和验证集中均无统计学差异（均P＞0.05），表明拟合无偏差。校准曲线在训练和验证集中显示出良好的校准性能，见图8。另外DCA曲线显示在训练集和验证集中均表现了很好的净效益，见图9。

表1 3组患者临床资料及CT特征分析

图1 63岁男性A型胸腺瘤（低危组）患者CT图像（a：平扫前纵隔圆形肿块，边界清；b：增强扫描病变均匀、轻度强化，邻近结构无侵犯）

图2 29岁女性AB型胸腺瘤（低危组）患者CT图像（a：平扫前纵隔分叶状肿块，边界清；b：增强扫描病变均匀、中度强化，邻近结构无侵犯）

图3 26岁男性B1型胸腺瘤（低危组）伴重症肌无力患者CT图像（a：平扫前纵隔椭圆形肿块，边界清；b：增强扫描病变均匀、轻度强化，邻近结构无侵犯）

图4 46岁男性B2型（胸腺瘤高危组）患者CT图像（a：平扫前纵隔分叶状肿块，环形钙化；b：增强扫描病变不均匀、中度强化，胸膜局部受侵）

图5 73岁男性B3型胸腺瘤（高危组）患者CT图像（a：平扫前纵隔分叶状肿块，斑点状钙化；b：增强扫描不均匀、明显强化，胸膜受侵）

图6 53岁男性胸腺癌患者CT图像（a：平扫前纵隔不规则肿块，边界不清；b：增强扫描不均匀、轻度强化，胸膜、大血管、心包受侵，纵隔淋巴结肿大）

表2 预测高危胸腺瘤、胸腺癌的logistic回归分析

图7 logistic回归模型预测胸腺癌、高危组的ROC曲线（a：训练组；b：测试组）

图8 logistic回归模型预测胸腺癌、高危组的校正曲线（a：训练组；b：测试组；虚线是理想模型所在的参考线，实线表示模型预测性能偏差的修正）

图9 logistic回归模型预测胸腺癌、高危组的决策曲线（a：训练组；b：测试组；D1代表没有患者为胸腺癌、高危组的假设决策曲线；D2代表模型的决策曲线，虚线代表所有患者均为胸腺癌）

3 讨论

胸腺上皮肿瘤的病理组织学分型、临床分期及完整手术切除是影响患者预后的独立因素[6]。影像学检查是TETs评估的重要方法[7-10]，CT检查可以直观反映肿瘤的形态、轮廓，评估肿瘤内部特征、邻近组织侵犯情况及有无淋巴结转移等，是TETs术前诊断和预后评估的主要方法[11-12]，但不同组织学亚型的影像学特征存在较多重叠[13-14]。流行病学显示大约15%～20%的胸腺瘤伴发重症肌无力[15]，本组患者中重症肌无力43例（24.2%），且在高危组中比例较高，差异有统计学意义，与文献报道相符[16]，可能与B型胸腺瘤更易伴发重症肌无力有关，A型胸腺瘤及胸腺癌很少伴发重症肌无力。年龄、性别在不同组织亚型中的差异均无统计学意义。

本研究显示，肿瘤大小在低危组、高危组和胸腺癌中逐步增大，3组间差异有统计学意义，与文献报道一致[14，17]，提示肿瘤大小与恶性程度相关。Moon等[18]研究亦显示肿瘤大小与分期相关。张正平等[13]研究显示高危组直径明显小于低危组及胸腺癌组，认为可能与高危组更易出现重症肌无力、更易早期发现病变有关，但本组患者中亦发现高危组重症肌无力比例较高。本研究显示胸腺癌形态多不规则或分叶状，低危胸腺瘤多呈圆形或椭圆形，而高危胸腺瘤形态可多样化。边界不清，包膜不完整，内部坏死，邻近结构（心包、胸膜、大血管）受侵犯多见于胸腺癌及高危胸腺瘤，淋巴结肿大、胸腔积液、心包积液多见于胸腺癌，与文献报道一致[14，17，19]。肿块-肺界面（mass pulmonary interface，MPI）增厚呈尖角或锯齿状，肿块-心脏大血管界面（mass cardiovascular interface，MCI）呈灌铸式生长，是提示邻近结构受侵犯的可靠征象，但MPI、MCI呈紧贴关系时，判断是否受侵仍有较大挑战。

钙化在B型胸腺瘤中更易出现[20]，本研究中B型胸腺瘤钙化比例亦较高，但3组间无统计学差异。强化程度及方式在3组间的差异不完全一致。Hu等[19]报道显示，强化程度及方式在鉴别胸腺上皮肿瘤组织亚型中有统计学差异。本组病例显示，胸腺癌更易呈不均匀强化，3组间有统计学差异，强化程度无统计学差异，但在低危组中，明显强化的比例高于胸腺癌，可能与A、AB型胸腺瘤血管结构较其它类型丰富有关。

本研究显示，基于增强CT特征建立高危胸腺瘤、胸腺癌的预测模型是可行的，形态、边界、心包侵犯是其独立预测因子，模型在训练集和测试集中均表现了良好的区分度和校准度。有研究显示利用放射组学特征建立胸腺瘤侵袭性及分型的预测模型[20-22]，具有良好的准确性。Yun等[4]利用临床及病理分型对完全切除的肿瘤复发建立预测模型。本研究还有一定局限性，首先本研究是一个回顾性研究，存在选择偏移，其次样本量相对较少，不利于具体病理组织亚型的比较。最后本研究为单中心研究，可能并不适用于其他中心人群，需要在未来的工作中进一步验证这个模型。

综上所述，TETs组织学亚型与CT特征具有一定的相关性，基于CT特征建立的logistic回归模型，能够很好地预测高危胸腺瘤和胸腺癌，有助于术前TETs组织学亚型诊断、治疗决策和预后评估。