基于CT灌注动脉期的纹理分析鉴别胆源性与高脂血症性急性胰腺炎的研究

贾清 黄小华 明兵 唐玲玲 胡云涛 刘琢玉

急性胰腺炎（acute pancreatitis）是多种病因导致的胰腺的无菌性炎症，主要特点为典型的腹痛和脂肪酶或血清淀粉酶的升高［1］。胆道疾病是我国急性胰腺炎最常见的病因，其所致胆源性急性胰腺炎（billary acute pancreatitis，BAP）约占急性胰腺炎的30%～50%［1］。近年来有数据显示［2］，高脂血症逐渐超越酒精成为我国第二大病因。高脂血症性急性胰腺炎（hyperlipidemia acute pancreatitis，HLAP）患者常伴有持续性多器官衰竭，死亡率也显著增加［3-5］。胆道疾病和高脂血症作为急性胰腺炎最常见的2种病因，临床鉴别有一定的困难［6］。在急性胰腺炎或超重患者的麻痹性肠梗阻情况下，内镜逆行胰胆管造影术对于胆石症的早期诊断准确率较高，但侵入性操作在成本和实用性上有一定的限制［7］。HLAP可能受遗传、代谢、环境和患者特异性因素等潜在机制的影响，临床诊断时需在血脂乳糜的情况下排除其他病因［8］。病因难以确定时，易延误急性胰腺炎的早期治疗，以致后期反复发作［9-10］。

纹理分析对图像中提取的特征进行定量分析，无创地提供疾病信息，可以洞察肉眼无法观察到的病变的异质性［11］。更高程度地反映真实组织的微小变化。在病因难以明确诊断时，可使用纹理分析对急性胰腺炎进行早期鉴别。本研究对2种病因急性胰腺炎的临床资料和影像资料进行探究，分析其对疾病的鉴别诊断效能，为急性胰腺炎的前期预防及后期诊治提供参考。

方 法

1. 一般资料

回顾性收集2018年4月—2020年9月本院及德阳市人民医院80例急性胰腺炎患者的临床资料，包括年龄、性别、体重指数（body mass index，BMI）、严重程度、实验检查数据结果、胰腺局部并发症等。本研究通过川北医学院附属医院伦理委员会批准，审批号为2022ER035-1。

2. 纳入标准和排除标准

2.1 纳入标准

①参考《急性胰腺炎诊断指南（2021）》［12］，明确诊断为急性胰腺炎；②年龄＞18岁；③影像学检查及病历资料完整。胆道组（BAP患者）：基于以上三点，另须CT等影像检查确定胆道系统结石存在；高脂血症组（HLAP患者）：基于以上三点，另须血清甘 油 三 酯（TG）≥11.3 mmol/L或TG为5.65～11.3 mmol/L，并且血清呈乳糜状。

2.2 排除标准

①慢性胰腺炎患者；②腹部恶性肿瘤患者；③传染病、严重的腹部多系统疾病患者；④胰腺图像不清的患者；⑤病历资料不完整的患者。胆道组：排除酒精、高脂血症、妊娠、外伤、药物等导致的急性胰腺炎；高脂血症组：排除胆道疾病、酒精、妊娠、外伤、药物等导致的急性胰腺炎。

3. 研究方法

3.1 CT灌注成像扫描方法

所有患者的上腹部灌注CT扫描均在德国Siemens Somatom Force双源CT机上进行。扫描时仰卧位，头先进，双臂上举，身体置检查床正中，水平线对齐腋中线。扫描范围根据患者身高选择17.6cm或22.4 cm。应用双筒高压注射器经5.0 mL/s的注射速率注射碘美普尔（400 mgI/mL）60 mL，再用相同速率注射生理盐水（0.9%）30 mL。注射对比剂2 s后开始扫描，采用容积灌注扫描模式，高级模型迭代重建。扫描前需先对被检者进行呼吸训练，扫描时尽量屏住呼吸或者浅呼吸，扫描时长约87.87 s，共24组容积数据，包括3×4.5 s、12×1.5 s、6×6.0 s、3×9.0 s。

BMI≤25.0 kg/m2的患者，管电压为70 kV，管电流为100 mA；BMI＞25.0 kg/m2的患者，管电压为80 kV，管电流为60 mA。

3.2 图形分割与特征提取

将CT灌注图像传到后处理工作站，利用多平面重组技术（multiplanar reformation，MPR）将胰腺实质显示最佳的动脉期图像进行重组，厚层及层间距均为5 mm。由两名具有≥5年工作经验的影像诊断医师使用3D Slicer4.11软件（https：//download.slicer.org/）对感兴趣区（region of interest，ROI）进行逐层手动勾画，多层面融合形成容积感兴趣区（volume of interest，VOI），尽量避开坏死区域及邻近血管（图1）。在特征提取前对图像进行标准化与重采样，减小信息的丢失与模型的泛化性。从勾画的ROI提取1 223个纹理特征，包括一阶特征、二阶特征、基于形状的特征和小波特征。一阶特征即直方图特征。二阶特征又称纹理特征，主要包括灰度共生矩阵（gray level co-occurrence matrix，GLCM）、灰度游程矩阵（gray level run length matrix，GLRLM）、灰度大小区域矩阵（gray level size zone matrix，GLSZM）、灰度相关矩阵（gray level dependence matrix，GLDM）等。应用开源软件R（https：//www.r-project.org/）观察两位医师勾画的ROI是否具有一致性，评价标准为组内相关系数（intraclass correlation coefficient，ICC）。然后对剩余相关系数＞0.75的影像特征进行Z-score归一化预处理，采用单因素分析、最小绝对收缩选择算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）回归进行特征降维，LASSO通过调整正则化参数λ，进行10倍交叉验证，获得最佳的纹理特征（图2）。

图1 沿胰腺边缘勾画感兴趣区（绿色区域）

图2 纹理分析的特征筛选

3.3 建立分类模型

在R（https：//www.r-project.org/）中，通 过logistic回归分别建立纹理模型（包括最佳的纹理特征与临床资料）和临床模型。对两种模型的ROC曲线进行DeLong检验，以确定鉴别BAP与HLAP效能较优的模型。

4. 统计学分析

使用SPSS25.0统计软件进行分析。先进行正态检验和方差齐性检验，计量资料使用t检验，用均数±标准差表示，非正态分布的资料使用Mann-WhitneyU检验，用中位数［M（P25，P75）］表示；计数资料使用Pearsonχ2检验，用频数（百分率）表示。对有统计学意义的临床特征，通过多因素logistic回归法，筛选出鉴别BAP与HLAP的独立影响因素。ROC曲线下面积（AUC）为分类模型诊断效能的评价标准。P＜0.05为差异有统计学意义。

结 果

1. 临床资料比较

胆道组纳入29例，平均年龄（48.0±15.5）岁，高脂血症组纳入51例，平均年龄（43.8±10.1）岁。两组间脂肪酶、淀粉酶、丙氨酸转氨酶（ALT）、局部并发症和性别的差异有统计学意义（P＜0.05），年龄、BMI、严重程度、天冬氨酸转氨酶（AST）、脂肪肝的差异没有统计学差异（P＞0.05）。详见表1。

表1 BAP与HLAP的临床资料比较

将差异有统计学意义的临床资料纳入多因素逻辑回归分析，结果（表2）显示，局部并发症、ALT及性别的OR值分别为5.531（1.137～26.902）、1.014（1.002～1.026）、5.696（1.496～21.694）。Hosmer-Lemeshow拟和优度检验结果显示拟合效果良好。

表2 鉴别BAP与HLAP的多因素logistic分析

2. 纹理特征

2位医师勾画的ROI具有良好的一致性，ICC为0.812～0.888。剩余922个纹理特征对其经过特征选择降维后，获得最优的8个纹理特征：3个灰度共生矩阵glcm（joint energy、imc1、imc2），3个灰度区域大小矩阵glszm（LargeAreaLowGrayLevelEmphasis、Gray Level NonUniformity、LargeAreaEmphasis），1个一阶特征（Kurtosis），1个形状特征（LeastAxisLength）。在10倍交叉验证的最低标准差准则下，最佳调整的正则化参数λ为0.064。

3. 模型建立及效能评估

将两组有差异的临床指标及纹理参数进行logistic回归分析，使用ROC曲线分析各模型的鉴别诊断效能。建立的临床模型的AUC为0.911（95% CI 0.848～0.974），灵敏度0.655，特异度0.882。纹理模型的AUC值为0.976（95% CI 0.951～1.000），灵敏度0.931，特异度0.922。纹理模型的AUC值大于临床模型，差异有统计学意义（P=0.011）详见图3和表3。

图3 ROC曲线分析

表3 临床模型、纹理模型的ROC曲线分析结果

讨 论

不同病因导致的急性胰腺炎具有不同的临床表现及诊疗方案。对于BAP患者，建议在初次入院时进行胆囊切除，可有效预防急性胰腺炎的复发［13］。HLAP患者的临床病程往往较为严重，在治疗时应着重于进行降血脂治疗，坚持低脂饮食，勤于锻炼［14］。目前基于CT、MR图像的纹理分析已被广泛应用于胰腺疾病的鉴别诊断［15］、预后预测［16-17］等，在胰腺疾病方面有很大的潜能，但鲜有针对急性胰腺炎病因的研究。

临床资料的多因素分析结果显示，局部并发症、性别及ALT是鉴别胆源性和高脂血症性急性胰腺炎的独立危险因素。本研究中脂源性患者以男性为主，约占总人数的72.5%。Li等［18］的研究也显示HLAP患者男性较多，BMI及高脂饮食比例也明显高于胆道组。推测HLAP好发于男性，可能与该人群生活压力、饮食习惯有关。此外，高脂血症组的肝功指标ALT显著高于胆源组。蒋鑫等［14］发现病因是急性肝损伤的独立影响因素。肝胆疾病（胆结石）是肝损伤的常见原因之一［19］。肝脏作为最主要的胰腺外受损靶器官，受到血液循环中胰腺释放的消化酶及坏死组织液影响，进一步引发不可逆转的继发性肝损伤［20］。两组间的肝功能指标AST差异无统计学意义，可能与样本量及纳排标准有关。淀粉酶和脂肪酶虽然有差异，但多因素逻辑回归的结果并不显著，说明两者并不能强有力地对病因进行鉴别。有研究［21］表明，初诊时合并并发症的患者更容易复发，本研究中两组患者局部并发症的发生率有统计学差异，意味着脂源性患者后续可能更易复发。尽快明辨胰腺炎的病因和分型，对症采取临床治疗措施，能有效预防局部并发症的发生。

本研究使用低剂量动态容积灌注成像，辐射暴露水平相当于三期动态增强CT，且图像质量更优，能获得更全面的诊断信息［22］。CT灌注成像所使用的对比剂约为传统增强扫描的50%～60%，能够降低对比剂副作用的危害［23］。胰腺的检查包括多个期相，考虑到胰腺为多动脉（胃十二指肠动脉、肠系膜上动脉、脾动脉等）供血脏器，实质强化可能获得的纹理特征较静脉期多，本研究尝试从第一步的动脉期着手，为后期进一步的研究进行铺垫。

CT纹理分析是影像组学的一个新领域，用于提取、分析、解释定量成像特征，评估病变与器官的异质性，反映组织微环境的信息［24］。由于急性胰腺炎的病因不同，其病理基础可能有所差异，从而导致BAP与HLAP纹理特征不同。BAP是胆石症致胆道内压力增大，胆汁淤积，胰管梗阻，胰腺黏膜屏障损害，胰腺坏死出血等的胰腺炎性改变；HLAP发病机制较为复杂，其中哈维尔理论［8］认为是由富含TG的脂蛋白（乳糜微粒）经过一系列病理生理反应，所导致的胰腺自身消化。胰腺炎随着病情进展，会发生不可逆的结构或功能变化，纹理特征能够揭示常规图像中隐藏的信息［25］。本研究的纹理模型主要筛选了灰度共生矩阵、灰度区域大小矩阵、一阶特征和形状特征。

Glcm是通过分析体素间强度和距离、角度的关系形成的，反映了体素在灰度空间的相关特性。有研究［26］表明glcm在胰腺影像特征分析中十分重要，是鉴别胰腺管癌与正常组织最相关的5个特性之一。其中 的Imc1、Imc2用于 评 估ROI的 同 质 性［27］，joint energy是图像中均匀模式的度量，数值越大意味着图像中有更多以更高频率相邻的强度值对。glszm可以计算图像中相同灰度值体素的连通数量［28］。其中GrayLevelNonUniformity衡量的是图像中灰度强度值的可变性，值越低代表同质性越强，LargeAreaEmphasis表示大区域分度的灰度度量，值越大，表示区域越多，则图像的纹理越粗。一阶特征Kurtosis描述的灰度直方图分布的特征。上述特征均提示HLAP患者胰腺图像的同质性较高。形状特征LeastAxisLength产生ROI封闭椭圆的最小轴长度，并使用最大主成分计算，提示胰腺存在高异质性，形态的变化与病因存在一定关联，胆道疾病促使胆道内压力增大，胆汁淤积易造成胰腺的水肿、坏死出血［29］。纹理分析对图像深入挖掘，更加准确与客观地对胰腺炎的病因进行鉴别。

本研究构建了基于临床特征以及CT灌注图像纹理特征的logistic回归分类模型，纹理模型AUC为0.976，灵敏度及特异度为0.931、0.922，相较于临床模型（AUC为0.911）具有更高的诊断效能（P=0.011），可帮助临床及早地对疾病进行诊断，以采取对症的治疗措施，防止后续复发。

本研究具有一定的局限性：①观察者通过手动勾画靶区，具有一定的主观性。但经过一致性检验，减小了一定误差；②纹理模型鉴别效果良好，但数据量较小，无法单独剔出验证组进行模型验证，结果有一定偏差；③本项目为回顾性研究，构建模型时选用了灌注动脉期图像，未来可对病因的分类进一步细化，增加多中心、前瞻性的试验，对动态容积CT灌注的扫描方案进行优化，以达到更好的扫描效果，并增加多期相的模型构建。

综上，纹理特征联合临床特征的纹理模型能够较好地对BAP和HLAP进行鉴别诊断，相较于单一的临床模型有较优的诊断效能。