CT影像组学鉴别儿童化脓性与结核性淋巴结炎

张蕊,徐晔,李伟

颈部淋巴结肿大是儿童颈部常见体征之一,是各种疾病的非特异性临床表现。感染性淋巴结炎是儿童颈部淋巴结肿大最常见病因,以化脓菌和结核菌感染最为多见,肿大的淋巴结常伴有坏死。化脓菌和结核菌感染的治疗方法完全不同,故准确诊断具有重要的临床意义[1]。颈部淋巴结活检是确诊不同病原感染的金标准,影像检查对于评价淋巴结病变具有重要作用,但存在淋巴结坏死时,在CT图像上通常难以准确鉴别不同性质的病变[2,3]。

目前有关儿童颈部伴有坏死的淋巴结炎的影像研究报道较少,本研究回顾性地分析本院过去8年伴有坏死的颈部淋巴结炎的CT影像资料,总结10个征象,并评价这些征象的诊断意义。此外,由于影像组学能提供客观的定量信息,解决了传统影像分析的主观性问题[4,5];儿童淋巴结疾病的影像组学研究很少[6],有关儿童颈部炎性淋巴结病变的影像组学研究尚未见报道,因此,本研究基于颈部淋巴结CT图像应用影像组学方法对淋巴结炎进行鉴别诊断,旨在进一步提高对颈部淋巴结病变的诊断水平。

材料与方法

1.临床资料

回顾性将 2014年9月-2022年5月在本院经活检或临床确诊为颈部化脓性或结核性淋巴结炎且CT增强显示肿大淋巴结有坏死的101例患儿纳入本研究。①本研究中共纳入52例化脓性淋巴结炎患者,其中25例经活检病理证实,其他经临床明确诊断,诊断标准:患儿有发热、颈部扪及肿大淋巴结、有压痛,白细胞、中性粒细胞和C反应蛋白升高,无结核接触史,抗生素治疗有明显疗效。②本研究中全部结核病例进行了穿刺活检,43例病理报告为结核性淋巴结炎,其他为肉芽肿性炎,后者通过结合结核菌素试验、结核菌感染T细胞斑点试验、Xpert结核分枝杆菌/利福平试验、典型影像学表现(如淋巴结钙化、淋巴结坏死、淋巴结肿大强化或胸部CT显示有索条影、结核球、空洞等征象)、结核接触史以及抗结核治疗效果明显而确诊。排除标准:①因运动伪影、对比剂注射方案不合理、扫描条件控制不佳或设备原因等导致成像质量达不到研究要求;②合并其它系统性炎症或非炎症性疾病、免疫缺陷或肿瘤等疾病;③曾有面颈部外伤史和/或手术史,或合并有其它局灶性病变;④CT检查前已行抗感染或抗结核治疗≥3天。

2.CT检查方法

使用GE LightSpeed VCT 64排螺旋 CT机进行颈部CT平扫和静脉期增强扫描。扫描参数:100 kV,100 mAs,扫描层厚5.0 mm,层间距5.0 mm。对比剂为碘海醇(300 mg I/mL),剂量为2.0 mL/kg,注射流率2.0 mL/s,通过高压注射器注入肘静脉,于给药后约60 s行增强扫描。

3.图像分析

由两位具有10年以上诊断经验的高年资放射科医师独立分析CT图像,对意见不一致的病例经协商后达成一致意见。主要分析10个CT征象,包括最大坏死淋巴结的短径(即选取伴有坏死的最大淋巴结的最大坏死区短径,简称为最大短径)、坏死区与淋巴结面积的比值(necrotic area/lymph node area,NA/LA)、坏死区内有无分隔、坏死区边缘是否光滑、平扫坏死区是否可见、有无钙化、淋巴结强化的形态、淋巴结强化程度、淋巴结边缘和有无淋巴结融合。淋巴结强化程度的测量由一位影像科医师在增强静脉期图像上选取伴有坏死的淋巴结的最大层面,在淋巴结未坏死区内勾画ROI,由GE后处理系统自动计算ROI的平均CT值(图1a)。

图1 最大坏死淋巴结ROI手动分割方法。a)由一位影像科医师在增强静脉期图像上选取伴有坏死的淋巴结的最大层面,在病灶实性区域内勾画ROI,应用GE后处理功能自动计算ROI的平均CT值;b)利用Radcloud平台工具,由一位影像科医师沿着淋巴结边缘勾画ROI,用于影像组学特征的提取。

影像组学分析采用汇影医疗科技(中国北京)有限公司开发的Radcloud影像组学平台,将101个病例的CT增强扫描静脉期图像导入此平台进行分析和后处理[7,8]。使用随机法按照2:8的比例将101个病例分为训练集和测试集。图像分割由同一位影像医师在增强静脉期图像上选取伴有坏死的淋巴结的所有层面,沿淋巴结边缘逐层手动勾画ROI(图1b),获得病灶的容积ROI(VOI)。淋巴结与周围组织的区分标志为强化程度(静脉期炎性淋巴结的强化程度高于周围软组织)。

利用Radcloud平台从静脉期图像上病灶的ROI中共提取了1409个定量特征,可分为3类:①一阶统计特征,包括126个特征,这些特征是反映CT图像上体素强度分布的定量指标。②基于形状和大小的要素,包含14个反映区域形状和大小的三维要素。③根据灰度运行长度和灰度共生纹理矩阵计算,将525个可量化区域异质性差异的纹理特征归为第3类特征(纹理特征)。为了减少冗余特征,使用单变量特征选择的SelectKBest方法,该方法使用P值来分析特征与分类结果之间的关系,并选择P<0.05的特征。

首先使用方差阈值法从1409个特征中筛选出378个特征,然后使用SelectKBest算法筛选出23个特征,最后使用最小绝对收缩和选择算法筛选出9个特征与两种淋巴结病变显著相关。根据所选特征,采用k-最邻近算法(k-Nearest Neighbor,KNN)、支持向量机(support vector machine,SVM)、极限梯度提升(extrme gradient boosting,XGBoost)、随机森林(random forest,RF)、逻辑回归(logistics regression,LR)和决策树(decision tree,DT)这6个分类器分别构建影像组学模型,并利用5折交叉验证提高模型的有效性。

4.统计学分析

使用SPSS 19.0软件进行数据分析。采用独立样本t检验及卡方检验对化脓性淋巴结炎与结核性淋巴结炎的影像学征象进行比较,检验水准α=0.05。利用Radcloud平台进行影像组学特征的提取和建模。在测试集与训练集中采用ROC曲线分析不同模型的诊断效能,并计算AUC、符合率、敏感度和特异度等指标值,并计算精确度、召回率和f1评分来以评估模型的预测效能。

结 果

1.一般临床资料

52例化脓性淋巴结炎患儿(实验组)中,男、女各26例;年龄1个月～12岁,平均(2.9±3.1)岁;白细胞计数升高和(或)血小板计数升高41例,红细胞计数减少12例。49例淋巴结结核患儿(对照组)中,男31例,女18例;年龄1～15岁,平均(7.8±4.5)岁。两组患儿的主要临床表现为颈部包块、发热和疼痛。两组之间年龄的差异有统计学意义(P<0.01)。

2.CT征象的比较

实验组与对照组主要CT征象的对比见表1和图2～3。与对照组比较,实验组的最大短径较大、未坏死区增强静脉期CT值较高,且淋巴结融合87%(45/52)和坏死区内分隔73%(38/52)更多见,而对照组中淋巴结边缘清楚49%(24/49)、坏死区边缘规则33%(16/49)和钙化灶更多见,上述征象的组间差异均有统计学意义(P<0.05)。平扫时坏死区均可见和动脉期环状强化的出现率以及NA/LA在两组之间的差异均无统计学意义(P>0.05)。

表1 化脓性淋巴结炎与结核性淋巴结炎主要CT征象的比较

图2 伴有坏死的化脓性淋巴结炎的CT表现。a)男性患儿,8岁,CT增强静脉期示左侧颈部胸锁乳突肌前方有一肿大淋巴结(黄箭),边缘不清晰;b)女性患儿,4个月,CT增强静脉期示右侧咽后壁及颈动脉旁有巨大淋巴结病变(黄箭),淋巴结最大短径约35.50 mm(>20 mm);c)女性患儿,4个月,CT增强静脉期示左侧颈动脉鞘内有一肿大淋巴结,中心坏死区表现为微弱强化的低密度区、边缘不规则;d)女性患儿,7个月,CT增强静脉期示右侧颈部颌下腺后方有一肿大淋巴结,淋巴结融合,其内有分隔(黄箭)。

3.影像组学研究

特征提取和筛选:增强静脉期图像提取了1409个影像组学特征。使用方差阈值、SelectKBest、最小绝对收缩和选择算法逐步降低高维特征的维数,最终筛选出9个最优特征(图4)。

图4 使用方差阈值、SelectKBest、最小绝对收缩和选择算法逐步从1409个特征中选择9个特征。

影像组学模型的诊断效能:将筛选获得的9个最优影像组学特征分别采用6种分类器构建影像组学模型,对模型的预测效能进行ROC曲线分析,结果详见表2和图5。SVM模型在测试集中的AUC、符合率、敏感度和特异度分别为0.89(95% CI:0.72～1.00)、0.88、0.78和0.90,优于其它5种模型。

表2 基于CT增强静脉期不同分类器组学模型的预测效能

讨 论

低龄儿童机体抵抗力较差,淋巴结的防御屏障不完善,容易引起颈部化脓性淋巴结炎。化脓性淋巴结炎的病原菌中最常见的为金黄色葡萄球菌和溶血性链球菌[9]。结核性淋巴结炎常见于儿童及青年,其致病菌多系人型结核菌[10]。两种类型淋巴结炎在CT图像上均表现为淋巴结肿大和坏死,不易鉴别[11,12]。

本研究中颈部化脓性淋巴结炎患儿的发病年龄明显小于结核性淋巴结炎,这可能与两组患儿的活动范围、人际环境和免疫状态等因素有关[13,14]。本研究中对两组患儿的增强静脉期CT 图像进行分析,对比了10个征象的出现率在2组间的差异,结果显示:两组之间最大短径、淋巴结边缘清楚与否、淋巴结有无融合、坏死区边缘是否规则、坏死区是否有分隔、淋巴结钙化以及未坏死区的强化程度等7个征象的出现率在两组间的差异有统计学意义(P<0.05)。较大的坏死淋巴结、模糊的淋巴结边缘、出现坏死区内分隔、不规则的坏死区边缘和更明显的实质部分强化倾向于提示化脓性淋巴结炎。既往的研究中通常将坏死区在CT平扫图像上淋巴结未显示而在增强图像上显示作为判断淋巴结坏死是否为干酪样坏死的重要依据[15-17]。本组病例中,实验组中48%的淋巴结坏死区在CT平扫图像上不可见,对照组中为47%,两组间差异无统计学意义(χ2=0.01,P=0.91),提示CT平扫淋巴结坏死区是否显示不宜作为结核性坏死与化脓性坏死的鉴别依据。化脓性淋巴结炎在急性期时炎性渗出导致淋巴结实质部分密度降低,加上坏死物未充分崩解、液化,使得坏死区在CT平扫图像上可以不显示。淋巴结钙化在结核组中的出现率明显高于化脓组,与Kim等[18]的研究结果相似。钙化灶的出现高度提示儿童结核性淋巴结炎,但尚需排除甲状腺癌转移、神经母细胞瘤转移和Castleman病等的可能性。结合年龄和CT影像特征有助于区分化脓性和结核性颈部淋巴结炎。

影像组学分析应用自动数据特征化算法将感兴趣区的信息转换为高通量定量特征值,这些定量特征可能是人类视觉无法感知的生物信息[19,20],对于颈部淋巴结病灶性质的评估具有较大价值。有关儿童颈部淋巴结炎的CT影像组学的报道缺乏,本研究中基于静脉期CT增强图像利用影像组学方法提取并筛选影像组学特征作为重要的预测因子来构建影像组学预测模型。结果表明,影像组学模型可以有效鉴别化脓性与结核性淋巴结炎。原因可能是,从增强后静脉期图像中提取的放射组学特征可以更好检测和描述病灶的生物学特征。化脓性淋巴结炎与结核性淋巴结炎的病理生理过程不同,这种差异性使得病变淋巴结呈现不同的表现,可以利用能获取病灶高通量信息的影像组学分析方法将两种病理过程不同的病变区分开来。

本研究存在一定的局限性:首先,本研究为回顾性研究,可能具有一定的选择偏倚;其次,未包括其它类型的颈部炎性淋巴结病变,在未来的研究中将纳入多种疾病类型,结合多中心和前瞻性研究,进一步进行分析。

总之,尽管对于伴有坏死的儿童颈部化脓性淋巴结炎和结核性淋巴结炎CT鉴别诊断有一定困难,但两者在发病年龄和多个CT征象上仍存在一定差异,借助影像组学方法可以获得更高的诊断效能。随着影像组学作为精准医疗的重要组成部分,未来可望更广泛地地应用于儿童疾病的诊断、评估及个体化治疗。