纹理分析在腹腔脏器疾病中的研究进展

龙星如，刘孟楠，徐燕能（通讯作者）

（1.西南医科大学 医学影像系，四川 646000；2.西南医科大学附属中医医院 心内科，四川 646000；3.西南医科大学附属中医医院 介入诊疗科，四川 646000）

关键字：纹理分析；腹腔脏器；肿瘤性疾病；非肿瘤性疾病；图像后处理

纹理分析（texture analysis，TA）是一种不断发展的、无创的影像组学技术，能定量分析超出人类视觉感知的微观组织异质性，辅助影像诊断医师做出准确的判断［1-2］。目前，纹理分析在肿瘤相关的诊断、鉴别、预后判断和疗效评价等方面的运用日渐成熟。除肿瘤领域外，纹理分析也可从病灶的形态结构、组织细胞、分子基因等多层面综合评价其他非肿瘤疾病，指导临床治疗［3］。

腹腔是体腔的一部分。在人体，广义的腹腔上以膈肌为界与胸腔隔开，下与盆腔相连，前面和两侧为腹壁，后面有脊柱和腰部肌肉［4］。腹腔内器官众多，是人体维持生命的重要保障。纹理分析作为传统影像诊断手段的重要补充，其在腹腔脏器疾病诊疗中的运用可分为在肿瘤性疾病和非肿瘤性疾病中的运用两大类。本文将对纹理分析在腹腔肿瘤性疾病以及非肿瘤性疾病中的运用进行论述。

1 纹理分析的概念

在临床工作中，影像医生通过评估计算机断层扫描（computed tomography，CT）上的整体衰减、磁共振 （magnetic resonance，MR）上的信号强度、超声（ultrasound，US）上的回声变化、正电子发射断层扫描（positron emission tomography，PET）上的标准摄取体积（standardized uptake value，SUV）等，对疾病进行诊断和评价［1］。传统的放射学解释对于疾病细微的异质性变化可能是难以量化的。然而，这些变化可能反映了疾病进展或消退早期征象，是评价疾病的重要线索。

TA是一种高度敏感的影像组学技术，提供图像中每个像素的异质性评估，捕捉和量化肉眼可能忽略的微小细节。相较于侵入性的病理确诊方法，无创是其明显的优势［5］。现阶段，纹理分析的流程大致为：①获取影像数据；②感兴趣区（region of interest，ROI）的勾画；③提取纹理特征和量化；④影像数据库的建立；⑤分类和预测［1］。对于选定的 ROI，TA 提取图像中每个像素的信息，并在频率直方图中表示。一阶纹理特征包括平均灰度强度、标准差、偏度、熵和峰度；二阶和更高阶纹理特征描述ROI内像素的位置和空间关系。产生的频率直方图，以及随后的二阶和高阶纹理特征受到许多放射成像参数的影响［6］。

2 纹理分析在腹腔肿瘤病变中的应用

肿瘤病变微观层面的异质性变化是TA研究的基础，这在影像学上表现为肿瘤病灶密度或信号的不均匀性。近年来，国内外越来越多的学者将TA运用于肿瘤的诊断、治疗和预后等方面，TA在预测肿瘤患者预后和辅助临床管理方面的价值已被基本确立。

2.1 肿瘤的诊断与鉴别诊断

在腹腔肿瘤性疾病的诊断与鉴别诊断中，通过对影像纹理的量化分析，可挖掘出更有价值的信息，从而提高诊断率。

肝脏实性局灶性病灶的良恶性鉴别诊断决定着患者后续治疗方案的制定，CT是较常用的诊断方式。 黄燕琪等（2016）［7］运用 MaZda 软件对 258 例确诊的肝脏实性局灶性病变患者的CT图像进行回顾性分析，研究结果显示CTTA在良性病灶与恶性肿瘤、恶性肿瘤两两鉴别间的诊断准确率高，且增强图像效果优于平扫图像。MR是目前鉴别肝细胞癌和良性肝病变的另一良好选择，但对于一些非典型病变，传统MR诊断价值有限，TA可提高诊断率。Stocker等（2018）［8］回顾性研究指出，在几乎所有使用的MRI序列中，肝细胞癌组和良性肝病变组之间的多个TA特征显示均有统计学意义的差异。其中，动脉期图像诊断HCC的准确性为84.5%（敏感性84.1%，特异性84.9%），较普通平扫图像高。

血管平滑肌脂肪瘤 （Angiomyolipoma，AML）是肾脏最常见的良性肿瘤。在影像诊断中，典型的AML可通过其成熟的脂肪成分与肾细胞癌（renal cell carcinoma， RCC）进行鉴别［9］。 约 5%的 AML 缺乏可见脂肪，称为 “贫脂 AML（fat-poor AML，fpAML）”，与RCC中的肾嫌色细胞癌（chromophobe RCC）影像表现有所重合，传统影像诊断技术鉴别困难。Yang 等（2019）［10］研究发现，基于 CT 增强图像的CTTA模型对于区分fpAML和chRCC具有较高的价值。 Deng 等（2019）［11］对经组织病理证实的 354 例RCC和147例良性肾肿瘤患者的预处理增强CT检查结果进行TA，实验结果证实了熵值的差异有助于区分RCC与fpAML、chRCC以及嗜酸性细胞瘤。TA作为一种客观、无创的方法，可以作为传统影像学技术在临床决策过程中的有效补充。

结直肠癌（colorectal cancer，CRC）是全球最常见的恶性肿瘤之一。与散发性CRC相比，炎症性肠病（inflammatory bowel disease，IBD）患者的 CRC 风险增加［12］。最新研究表明，CRC占所有IBD相关死亡的10%至15%［13］。因此，对IBD患者进行CRC筛查和早期发现，可降低IBD患者CRC的发病率和死亡率。 Wang 等（2020）［14］研究表明，TA 有助于区分CRC与IBD或正常结肠壁增厚（normal thickened colon wall，NTC），不同CT扫描期对三者的鉴别有不同的价值。其中值得注意的是，TA诊断准确率高于低年资放射科医师，但与高年资放射科医师无明显差异。相信通过进一步的研究，TA的临床运用可协助提升影像诊断技术水平，提高疾病诊断准确率，减轻诊断医师负担。

近年来，TA在腹腔肿瘤性疾病中的广泛研究使其得到了迅速的发展，在鉴别病变良恶性方面展示出良好的临床应用前景。

2.2 恶性肿瘤分期与分级

恶性肿瘤的分期与分级是其治疗的基础，也是判断肿瘤预后和转归的决定性因素。国内外的研究表明，由于基因表达突变，恶性肿瘤出现组织异质性，从表观上可以发现其纹理杂乱无章［15］。大量的异质性信号无法直接在图像中从视觉上进行主观判断，但通过计算机对图像信息进行深层次的挖掘可以达到量化疾病异质性的目的，从而对肿瘤进行分期与分级。

近年来，CT质地分析已成功地用于评估胃肿瘤/病变的鉴别诊断、治疗效果评估、组织病理学特征评估和临床结果预测。 Liu 等（2018）［16］研究显示多种CT纹理参数，特别是静脉期的均值等，与胃癌的T、N和整体分期密切相关，而从动脉期获得的偏度等参数在预测胃癌的侵袭性方面效果最好。该研究组还设计出一种胃癌淋巴结转移预测模型，其实用性有待进一步探讨。在相似的研究中，Yardimci等（2020）［17］也提出 CT纹理分析可作为预测胃癌患者T和N期的影像学生物标志物，用于制定新辅助治疗计划前的术前评估。

TA利用可比较的参数评估像素值、变化和分布，在预测肿瘤病理特征方面显示出良好前景。D'Onofrio 等（2019）［18］为探究 TA 与肿瘤病理分级之间的相关性，回顾性分析经病理学证实的胰腺神经内分泌肿瘤 （pancreatic neuroendocrine neoplasm，pNEN）患者的CT图像。pNEN依据病理核分裂象和Ki-67增殖指数可分为G1、G2和G3级，分级越高者分化程度越低，肿瘤行为越差。研究结果发现，G1、G2、G3级肿瘤之间的纹理参数具有差异，TA有助于预测 pNEN 的分级。 Yasar等（2020）［19］表示 TA可作为预测RCC分级的有效手段，评价患者预后。Oyama 等（2019）［20］指出运用 MRTA 对肝细胞癌进行分级具有较高的准确性。

TA在肿瘤的分期和分级中展现出优越的性能，且相较于病理活检，TA是一种良好的非侵入性工具。在影像学检测到肿瘤的同时，运用TA对肿瘤进行分期与分级有助于更好地管理患者，制定治疗方案。

2.3 疗效评价与预后评估

TA不仅是运用于单纯的疾病诊断领域，更是发散出向评估疾病预后方向发展的趋势。在肿瘤的治疗过程中，TA可对腹腔脏器肿瘤的治疗反应和复发情况进行准确判断，为临床医生制定和优化治疗方案提供重要的参考价值。

准确预测肿瘤对治疗的反应是肿瘤治疗的基础，以便在需要时提示个性化的治疗选择。近年来，不断有研究者将TA运用于肿瘤的疗效评价领域并取得了较好的效果。 Giganti等（2017）［21］对 CTTA 预测胃癌患者新辅助治疗反应率中的能力进行研究，结果证实CTTA可为提高胃癌的新辅助治疗的有效率提供重要信息。 Ahn 等（2016）［22］选取 235 例 CRC肝转移患者接受细胞毒性化疗后的CT检查图像进行TA，结果表明CTTA可用于预测CRC肝转移患者细胞毒化疗后的治疗效果。Borhani等（2020）［23］对新辅助化疗并行手术切除的胰腺导管腺癌（pancreatic ductal adenocarcinoma，PDAC）患者治疗前和治疗后的胰腺 （动脉晚期）CT图像进行TA，提取出的纹理参数反映了组织特征和肿瘤异质性的纵向变化，这些均可作为预测新辅助化疗的组织学反应的生物标志物。除此之外，CTTA可以判断无法进行手术的胰腺癌患者的预后，纹理特征与胰腺癌的总生存率显著相关［24］。

目前，基于图像的纹理特征预测肿瘤患者预后和辅助临床管理的价值已被基本确立。TA有可能成为一种临床有用的影像学技术，为患者提供额外的预后信息。未来TA对于精准医疗患者个体化治疗方案的制定会有一定的帮助。

3 纹理分析在腹腔非肿瘤病变中的应用

早期，TA多用于肿瘤领域，取得了大量优质的研究成果。对于非肿瘤领域，相关研究较少。目前，肝脏和肾脏是TA运用于腹部非肿瘤病变中的研究热点［25］。除此以外，TA在炎症性肠病中的运用也得到了国内外研究者的关注。

3.1 纹理分析肝脏非肿瘤病变中的应用

肝纤维化（hepatic fibrosis，HF）是 TA在肝脏非肿瘤病变中的研究热点之一［26］。HF是由各种致病因子所致肝内结缔组织异常增生的病理生理过程［27］。肝活检是HF诊断和分期的金标准，但这是一种有创性的技术，且可能存在取样误差。国内外研究表明，TA不仅可运用于肝脏纤维化诊断，更能进一步对肝纤维化程度分期，显示出良好的运用潜力。

TA通过量化图像中的密度、信号或回声改变辅助判断肝脏纤维化程度。 Choi等（2020）［28］探究CTTA评估肝纤维化的可行性，结果表明平均灰度强度、偏度、峰度和熵值在肝纤维化患者和无肝纤维化患者之间有显著性差异，纹理分析对于肝脏纤维化的诊断有较高的准确性。 Lubner等（2017）［29］发现肝脏实质CT纹理特征的改变与HF程度相关，平均灰度强度随纤维化分期增加而增加，这有助于HF分期。Jian 等（2019）［30］探讨二维剪切波弹性成像（two dimensional shear wave elastography，2D-SWE） 结合TA诊断早期肝纤维化的可行性，结果显示2D-SWE结合TA对肝脏早期纤维化、显著纤维化、严重纤维化和早期肝硬化均有较好的诊断效果。Yu等（2015）［31］将TA应用于HF小鼠模型的MR图像中，结果展示了TA在MR图像中具有定量HF的潜在效用。

HF的准确诊断和分期对于判断肝脏疾病的进展状态和制定治疗方案具有重要意义。不论是CT、MR还是US，TA都可整合到现有的检查流程中，作为一种辅助工具提高HF诊断和分期的准确性。

3.2 纹理分析在肾脏非肿瘤病变中的应用

肾脏非肿瘤疾病种类繁多、机制复杂，TA在肾脏非肿瘤疾病中的研究多以对肾功能的评估检测为重点，并取得了一定的研究成果。

由于肾脏的解剖学特点，肾内存在明显的纹理结构，这是TA运用于肾脏非肿瘤病变的基础。Abbasian 等（2017）［32］对 61 例接受异体肾移植术患者的超声造影图像进行TA，探究移植肾的纹理特征与血清肌酐水平的相关性。结果显示，有14个纹理特征与血清肌酐水平有显著相关性，这表明TA可作为一种可靠的方法，帮助医生在US图像上评估肾移植术后肾功能的情况。Kline 等（2017）［33］回顾性分析122例多囊肾患者的MR图像，用年龄、肾小球滤过率基线、肾脏容积和提取的3个纹理特征（熵值、相关性和能量）建立多元线性回归模型。结果显示，这些纹理参数与肾小球滤过率之间有良好的相关性，表明TA可能是预测多囊肾病的进展和预后的有效工具。 王毓等（2019）［34］研究表明，TA 在评估糖尿病患者肾功能损伤程度方面具有明显价值，能量、熵、均质性和表面积密度可作为判别肾损伤的纹理特征参数。

许多肾脏疾病初期症状并不典型，通常在肾脏受到严重损害时才能通过实验室检查指标体现。TA在肾功能的评价方面显示出良好的潜力，可以此为基础探究其在肾功能预判中的价值，早诊断早治疗，延缓疾病发展。

3.3 纹理分析在肠道非肿瘤病变中的应用

炎症性肠病 （inflammatory bowel disease，IBD）为累及回肠、直肠、结肠的一种特发性肠道炎症性疾病，包括溃疡性结肠炎和克罗恩病，临床表现为腹泻、腹痛，甚至可有血便［35］。目前TA主要运用于克罗恩病的相关研究中。

组织学上活动性克罗恩病的表现包括肠壁炎症、裂开性溃疡、粘膜下水肿和炎症驱动的新血管生成等，这些特征可通过影像学上纹理变化反映出来［36］。 Makanyanga 等（2017）［37］研究表明，克罗恩病的MRTA结果与组织学异质性之间有良好的相关性，提示MRTA可用于评价克罗恩病的活动性。Tabari等（2019）［38］指出对比增强 MR 肠造影图像联合TA可辅助诊断克罗恩病的组织学类型。

相较于肝脏和肾脏，TA在炎症性肠病中的研究较少，尚处于起步阶段，有望通过进一步的研究探索其在炎症性肠病中的运用价值。

4 结论

作为一种新兴研究方法，纹理分析在腹腔脏器疾病中有广阔的运用前景，但要将其全面用于临床还面临许多的问题和挑战，需进一步深入研究。首先，纹理分析作为一种影像组学技术，需有大数据作为支撑，而现有研究尚停留在单一机构的小样本探索，多中心、大样本、随机对照临床试验反复检验和提炼等是纹理分析要真正走入临床必须经历的过程。其次，缺乏统一标准。目前ROI的勾画多采用人工手动勾画或半自动勾画的方式，勾画标准未统一；软件中所提取的纹理参数和采用的成像算法各不相同，各方法间又缺乏相同数据的对比研究。因此，纹理分析在腹腔脏器疾病中的运用还需进一步深入研究，以期早日服务于临床，提高疾病诊治与预防的效率。