CT影像学诊断模型对鉴别腹膜疾病的临床价值

宋 慧，郑国启，杨栋梁， 陈跃峰，张 力，徐延峰

(1.沧州市中心医院 a.消化内科;b.影像科，河北 沧州 061001; 2.沧州医学高等专科学校 计算机教研室, 河北 沧州 061001)

腹水是临床常见的病理征象，其中恶性肿瘤导致腹水占所有腹水的10%[1]，而延迟诊断和治疗的患者预后较差。在腹水的恶性病因中，腹膜转移癌(peritoneal carcinomatosis, PC)，尤其是来源于胃肠道和卵巢的恶性肿瘤占80%以上，腹膜和腹膜下原发肿瘤的发生率远低于这些部位的转移性疾病。但是在有石棉暴露的地区，需要考量石棉曝露对本地区病种的影响。我们前期研究发现，在本地区不明原因腹腔积液患者中结核性腹膜炎(tuberculous peritonitis, TBP)是最常见的病因，其次是恶性腹膜间皮瘤(diffuse malignant peritoneal mesothelioma, DMPeM)和腹膜转移癌[2]。仅凭影像学诊断往往是不可能精确的，而且区分良性和恶性过程以及原发性和转移性过程也具有挑战性[3]。但是，根据高分辨率计算机断层摄影(CT)的特点，结合患者的相关临床和人口统计数据，在许多情况下可以帮助临床医生缩小腹膜肿瘤的鉴别诊断范围。在之前的研究中，我的同事证实了CT在鉴别恶性腹膜间皮瘤与结核性腹膜炎[4]或腹膜转移癌[5]中的作用。在实际工作中，如何区分这三种疾病是一个很困难的问题，所以我们设计了这个研究。本研究旨在通过Bayes判别分析综合恶性腹膜间皮瘤CT影像学特征，从而得到综合诊断模型，用以辅助诊断恶性腹膜间皮瘤，也可用于不明原因腹水的鉴别诊断。

1 资料与方法

1.1研究对象 本研究为回顾性病例对照研究，分析我院2015年8月至2018年10月收治的腹膜增厚患者147例。DMPeM组60例， 男性19例，女性41例，平均年龄(60.0±8.5)岁。95% DMPeM患者有石棉接触史，其余两组均无石棉接触史。腹胀(85.0%)是最常见的症状。其他症状包括腹痛(40.0%)和腹部肿块(15.0%)。体格检查发现腹水(40/60)和腹部肿块(7/60)。TBP组32例， 男性19例，女性13例，平均年龄(35.0±3.2)岁。最常见的症状为发热(65.2%)、腹胀(85.2%)和腹痛(40.7%)。PC组55例，男性18例，女性37例，平均年龄(65.0±9.5)岁。关于腹膜受累的原因; 25/55的患者(45.0%)为卵巢癌，16例(29.0%)为结肠癌，6例(11.0%)为胰腺癌，3例(5.0%)为乳腺癌，2例(4.0%)为胃癌，3例(5.0%)为原发不明原因癌。其中以腹胀为主要临床表现。本研究通过沧州中心医院伦理委员会审批，伦理审批编号为:2012-012-01。

1.2纳入标准 (1)首次就诊患者；(2)行病理检查前两周内行胸部CT及腹部、盆腔平扫+增强CT检查，且具备薄层CT图像；(3)病理结果证实；(4)DMPeM诊断符合2012年国际间皮瘤协作组制定的《恶性间皮瘤病理诊断指南》[6]；TBP的诊断至少以下列标准之一为依据:①干酪样肉芽肿的组织学证据;或②病变或腹水中抗酸杆菌的组织学表现；在组织学证据的基础上建立了PC的诊断；(5)1例患者仅患上述三种疾病之一。

1.3排除标准 (1)CT检查前因研究疾病行腹膜手术或者放、化疗；(2)合并2种以上研究疾病者；(3)未行腹部、盆腔强化CT扫描或者无薄层CT图像者。

1.4CT扫描方法及参数 所有入组患者均在病理检查前两周内行螺旋CT增强扫描检查(Lightspeed 16, GE, USA)。胸部、腹部、骨盆的成像参数为:120 kV，150～ 300 mA，0.5 s/rot，层厚5 mm。患者统一取仰卧位，扫描范围包括胸部、全腹、盆腔。增强扫描：使用自动注射器(OptiVantage, Liebel-Flarsheim Company, USA)以3 ml/s的速度经肘静脉注射非离子型造影剂75～100 ml，注药延迟30～35 s后再进行扫描获得图像。上述影像学资料由三名经验丰富的放射科医师按照CT观察指标共同阅片。

1.5CT观察指标及标准 (1)腹水存在:腹水在腹部和骨盆广泛存在为大量，在肝脏和脾脏周围局部存在时为中度，仅有少量液体存在时为轻度;(2)腹膜CT分析:评估腹膜增厚异常(分为光滑增厚或不规则增厚)及腹膜结节[7]。厚度超过2 mm被认为是增厚[8];(3)大网膜受累分为结节样、污迹样(软组织密度不清的浸润)、饼样增厚(大网膜与结缔组织混合呈饼样增厚);(4)小肠肠系膜受累分为肠系膜增厚(脂肪密度升高至增厚的软组织代替脂肪)，肠系膜缩短/肠壁固定(肠系膜明显增厚，引起肠系膜缩短、肠壁固定);(5)淋巴结肿大的存在及位置:腹膜后、肠系膜淋巴结短轴直径大于1 cm，纵隔、肺门、心膈角淋巴结短轴直径大于0.5 cm，认为淋巴结肿大;(6)腹部实质脏器浸润或转移;(7)胸腔变化，如胸膜斑、胸腔积液等。

1.6统计学方法 应用SPSS 23.0软件进行统计分析。将全部患者根据病理结果分为DMPeM组(n=60)、TBP组(n=32)和PC组(n=55)，分别统计每例患者影像学特征，应用卡方检验比较不同组别影像学改变，寻找出3组中有差异的变量引入判别分析。再由计算机软件随机挑选117例患者作为试验组(训练样本)，将上述变量引入Bayes判别分析中，建立Bayes判别方程。最后，利用剩余30例患者作为检验组(验证样本)，将其资料代入已建立的Bayes判别方程验证其准确性。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结 果

2.1CT影像学表现 不同类型的腹膜增厚、大网膜增厚、肠壁固定、脏器受累(脏器浸润或转移)、胸膜斑在各组间比较差异有统计学意义(P<0.05)。3组CT影像学表现比较见表1。

表1 3组CT的表现[例(%)]

2.2建立综合诊断模型 计算机软件随机挑选117例患者作为试验组(训练样本)，其余为检验组(验证样本)。两组腹膜增厚、大网膜增厚、肠壁固定、脏器受累(脏器浸润或转移)、胸膜斑资料见表2。将试验组数据利用Bayes判别分析方法获得Bayes判别方程系数，以此来建立Bayes判别分析函数。见表3。

表2 两组一般资料及进入判别模型的各诊断指标(例)

表3 分类函数系数

根据以上表格中的Bayes判别系数建立Bayes判别函数： DMPeM(恶性腹膜间皮瘤)组： Y1=-17.282+1.569X1+2.331X2+4.130X3+3.730X4+20.416X5。TBP(结核性腹膜炎)组：Y2=-3.410+0.846X1+2.226X2+0.223X3-1.732X4+0.068X5。PC(腹膜转移癌)组：Y3=-8.431+3.086X1+0.825X2+2.007X3+5.106X4+0.973X5。(其中Y1为腹膜间皮瘤组、Y2为结核性腹膜炎组、Y3为腹膜转移癌组；X1为腹膜病变，X2为大网膜病变，X3为肠壁固定，X4为脏器受累，X5为有无胸膜斑)。

2.3判别分析的结果及验证 通过试验组(训练样本)进行自身检验的方法所测得的综合诊断模型的诊断准确率为89.7%，误判率为10.3%。然后通过将检验组(验证样本)30例患者影像学数据带入通过试验组(训练样本)的方程后，诊断准确率为86.7%，误判率13.3%。

3 讨 论

不明原因腹水是工作中经常遇到的临床难题，特别是无腹膜活检能力的医疗机构，常规血液学、腹水检查或者一般影像学检查往往无法明确诊断。在一般的临床机构，腹膜转移癌占所有不明原因腹水的8%[1]，腹膜间皮瘤发病率远低于转移性疾病，除非患者有石棉暴露史。腹膜结核(PTB)在所有不明原因腹水中占4%，由于其临床表现通常不明显，因此很难诊断。20世纪60、70年代沧州地区存在大面积家庭作坊式手纺石棉线和石棉加工厂，故本地区存在局部恶性腹膜间皮瘤高发，本课题组曾总结本地区恶性腹膜间皮瘤的发病特点[9-11]，并且既往研究中曾分析恶性腹膜间皮瘤与结核性腹膜炎[4]及腹膜转移癌[5]的影像学鉴别诊断。但是，在实际临床工作中我们发现，影像学表现不典型或者有交叉的病例诊断依然困难，而且由于腹膜病变多为不规则、边界不清晰的肿块，使放射组学[12]在此类患者的应用存在限制。故而我们在既往研究的基础上，尝试应用统计学方法寻找3种疾病鉴别的量化模型。

判别分析产生于20世纪30年代，是利用已知类别的样本建立判别模型，为未知类别的样本判别的一种统计方法。Bayes判别分析是判别分析中相对比较有优势的一种分析方法，它假定对研究对象已经有一定的认识，用先验概率分布来描述这种认识，然后用获得的训练样本来修正已有的认识得到后验概率的分布。近年来，判别分析在自然科学、社会学及经济管理学科中都有广泛的应用，随着现代医学的发展，判别分析也逐渐被应用于医疗的各种领域[13]。

本研究统计3组患者CT影像学表现及各组间比较发现腹膜增厚、大网膜增厚、肠壁固定、脏器受累(脏器浸润或转移)、胸膜斑在各组间改变有统计学意义(P<0.05)，这与既往的研究类似[4-5]。以这5种特征为基础，利用Bayes判别分析方法所建立的综合诊断模型的函数，通过验证发现，以病理结果为金标准，试验组(训练样本)中恶性腹膜间皮瘤患者诊断正确率87.5%，误判率12.5%；结核性腹膜炎组诊断准确率100%，误判率0%；腹膜转移癌组诊断正确率86.7%，误判率13.3%。综合以上结果可以得出，运用诊断模型进行诊断的正确率为89.7%。但是自身检验有其本身的缺陷性，对于结果的判断会存在一定的偏倚，通常会导致低估误判率，从而最终使判别效果得到夸大，因此本研究再通过预留的检验组(训练样本)对综合诊断模型进行客观评估，其最终的结果显示：检验组(训练样本)共计恶性腹膜间皮瘤患者12例，通过运用综合诊断模型进行判断正确的例数为10例，判断正确率为83.3%；结核性腹膜炎患者8例，通过运用综合诊断模型进行判断正确的例数为8例，判断正确率为100.0%；腹膜转移癌患者10例，通过运用综合诊断模型进行判断正确的例数为8例，判断正确率为80.0%；综合以上结果可以得出，运用诊断模型进行诊断的正确率为86.7%，误判率13.3%，在临床应用中具有价值，并且其结核性腹膜炎的诊断率达100%，对于腹膜增厚性疾病诊断有相当大的帮助。但最终的结果仍会存在一定的偏倚，其原因主要包括：①检验组(验证样本) 中各种影像学表现主要为分类变量，存在一定的主观性，可能会对最终模型的建立产生一定的影响；②最终诊断模型的整体诊断率稍低于通过自身检验正确率，说明建立的模型还并不够完善，还需要对其进行进一步扩大样本量的修正。

同时本研究发现石棉斑对判断恶性腹膜间皮瘤的贡献度最大，这也与临床工作相符，国内外既往的研究发现石棉接触是恶性腹膜间皮瘤发病的主要原因[11, 14]。更加说明石棉接触史在临床工作中对于判断与否存在恶性腹膜间皮瘤的重要性。

为保证该综合诊断模型的临床判断的准确性，影像学医师需要按照本研究中各分类变量的定义准确判断变量，结合病理结果，验证该模型的诊断准确率。该综合诊断模型建立后，我们将近期的3例腹膜疾病患者(1例恶性腹膜间皮瘤，2腹膜转移癌)的影像变量带入模型，与病理结果符合率达100%，当然，在临床工作中需要更多的数据来验证模型，必要时扩大样本量修正该模型。

总之，Bayes判别分析方法通过将多种CT影像特征综合后建立的综合影像诊断模型在临床工作中对不明原因腹水及腹膜增厚性疾病的判断有一定的价值，其将多种变量进行综合，相对减少了临床工作中个体主观因素的影响，有进一步推广价值。