基于T1WI增强图像的纹理分析在鉴别胶质母细胞瘤与原发性中枢神经淋巴瘤中的应用

冯飘飘，詹天明，洪汛宁

（常州市第一人民医院影像科 江苏 常州 213001）

原发性中枢神经系统淋巴瘤与胶质母细胞瘤均为颅内恶性肿瘤[1]，两种肿瘤呈侵袭性生长，有时影像上难以鉴别，需要通过手术病理证实[2]。本研究运用纹理分析方法对增强T1WI图像中的胶质母细胞瘤及脑内淋巴瘤进行评估，探讨纹理分析在鉴别淋巴瘤与胶质母细胞瘤方面的价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料

回顾性分析我院2019年8月—2020年11月经手术病理证实的37例脑淋巴瘤病例及58例胶质母细胞瘤病例。罹患胶质母细胞瘤的患者中42例为男性，16例为女性，年龄为27～68岁，平均年龄51.6岁；脑内淋巴瘤患者中，男性为20例，女性为17例，年龄为31～75岁，平均年龄57.1岁。

1.2 方法

采用德国Siemens 3.0T Magnetom Trio及Verio磁共振成像扫描仪，使用头线圈扫描。所有患者行常规头颅轴位平扫T1WI、T2WI、FLAIR、矢状位T1WI以及增强T1WI序列扫描。后予静脉团注对比剂Gd-DTPA（0.1 mmol/kg，速率2～4 mL/s）行T1WI横断位、冠状位和矢状位增强扫描，继以等量0.9%氯化钠溶液快速团注。扫描参数如下：（1）T1WI：TR 400 ms，TE 2.48 ms，层厚5 mm，层间距1 mm，矩阵320×320，FOV 230 mm×230 mm；（2）T2WI：TR 5 090 ms，TE 91 ms，层厚5 mm，层间距1 mm，矩阵384×384，FOV 230 mm×230 mm；（3）增强T1WI：TR 400 ms，TE 2.48ms，层厚5 mm，层间距1 mm，矩 阵 320×320，FOV 230mm×230 mm；（4）Flair：TR 8 000 ms，TE 97 ms，层厚5 mm，层间距1 mm，矩阵256×256，FOV 230 mm×230 mm。

1.2.1 数据处理 将扫描所得增强T1WI图像格式转换，导入MIPAV version1.0（mipav.cit.nih.gov）软件中，以T1WI图像为基准配准，用3D Slicer 4.5.0（www.slicer.org）软件进行去壳。在增强T1WI图像上对经过预处理的图像选取ROIs，增强T1WI上表现为环状或团片状的高信号区标记为肿瘤实质部分，肿瘤实质内的低信号区标记为肿瘤坏死部分。运用MATLAB2015b（cn.mathworks.com）根据ROI图像的灰度值对其进行纹理特征的提取与分析。

1.2.2 纹理分析 本研究基于灰度共生矩阵（gray co-occurrence matrix, GLCM）对增强T1WI序列中的两种肿瘤进行纹理特征提取，灰度共生矩阵是对图像（G×G）上相距某距离d的两像素（i，j）所具有的灰度值出现的次数p（i，j）进行统计而得到的二维矩阵，根据MATLAB程序自动计算每个ROI不同子带的GLCM，主要提取的参数，包括：

1.3 统计学分析

使用Stata/SE 12.0（StataCorp LP）统计软件对数据进行统计学分析，对脑淋巴瘤及胶质母细胞瘤的不同参数进行ttest检验，P＜0.05时具有统计学差异。运用ROC曲线分析计算其特异度及灵敏度。

2 结果

对ROI图像做纹理分析特征的提取、分析后，脑内淋巴瘤与胶质母细胞瘤在此四种特征值上均有显著的统计学差异（P＜0.05），如表1。再通过ROC曲线计算四项特征值的灵敏度及特异度，其中，熵值鉴别两种肿瘤的特异度及灵敏度最高，分别为97.3%及100%；对比度及自相关的灵敏度及特异度相对较低，其中对比度的灵敏度及特异度为98.3%及59.5%，而自相关鉴别两种肿瘤的灵敏度及特异度为94.8%及72.7%。改变状态变量后，可得能量及同质性的特异度及灵敏度值，其中能量为96.6%及78.4%，同质性约为96.6%及59.5%，如图1。

表1 脑内淋巴瘤与胶质母细胞瘤的纹理特征

图1 能量及同质性的ROC曲线

3 讨论

本研究从纹理分析特征可见脑内淋巴瘤与胶质母细胞瘤在自相关特征值上有显著统计学差异（P=0.003＜0.05），其中淋巴瘤生长方式更具侵袭性，其所表现的沿血管间隙由中心向外生长的播散特性[3]，使其在肿瘤生长所呈现的纹理方向性上更随机，因而具有较小的自相关值。对比度与图像的灰度差密切相关。结果两种肿瘤在对比度也存在差异（P=0.000＜0.05），且胶质母细胞瘤的对比度高于淋巴瘤，此与同质性所代表的意义相反，同质性与区域纹理的变化有关，本研究显示淋巴瘤在同质性上值相较于胶质母细胞瘤大，可见淋巴瘤在局部区域的纹理变化较少，局部较均匀[4]。

此外，熵值及能量作为纹理分析中最常用的两个参数在对于脑内淋巴瘤及胶质母细胞瘤的鉴别上也具有显著统计学差异（P=0.000＜0.05），熵值可度量图像的复杂程度及不均一性，而能量则相反，当图像纹理灰度分布均匀时，其能量值反而较大。通过ROC曲线分析，熵值对于两种肿瘤的鉴别具有较高的特异度和灵敏度，为淋巴瘤及胶质母细胞瘤的鉴别提供较可靠的证据[5]。此外，对比度及自相关两个纹理特征在诊断胶质母细胞瘤的灵敏度上均较高，特异度相对稍低，而能量值及同质性在对于淋巴瘤的阳性诊断中特异度较高，均为96.6%，但两者在诊断灵敏度上有所欠缺，需要结合多项特征指标综合鉴别。

当然，本研究尚存在一定程度的局限性，首先，样本较小，非典型病例不足；其次，本研究主要针对增强T1WI序列图像进行特征分析，对于T2WI、FLAIR以及DWI、ADC等序列图像的进一步分析会在后续研究中进一步补充，为脑内淋巴瘤与胶质母细胞瘤的预测诊断提供更有力的证据支持。