MRI纹理分析对前列腺癌及Gleason分级的诊断价值

张沥 张鑫 王睿 宦怡 李陇超

MRI是诊断前列腺癌的重要检查方法，并可以根据Gleason评分（Gleason score，GS）对前列腺癌的危险度进行评估。GS≤6分为低危前列腺癌，病人采取主动监测即可，暂不需要治疗；而GS≥7分则为中高危前列腺癌，需采用联合疗法或手术治疗以提高疗效[1]。欧洲泌尿生殖协会指南中推荐将扩散加权成像（DWI）和T2WI作为前列腺癌的主要诊断序列，但常规检查方法诊断及评估GS分级主要依赖影像医师的个人经验，不仅主观性强，且价值十分有限[2-3]。纹理分析是一种先进的图像分析技术，可对肿瘤的异质性以及人眼无法观察到的微小异常进行分析，进而帮助肿瘤准确诊断及分级[4-5]。因此，本研究旨在探讨DWI和T2WI纹理分析诊断前列腺癌及评估GS分级的价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性分析陕西省人民医院2015年1月—2017年8月期间经病理证实为前列腺癌的61例男性病人的临床及影像资料，年龄42～89岁，中位年龄66岁。病人前列腺特异性抗原（PSA）范围3.4～300 ng/mL；单侧病灶21例，双侧病灶30例，共计81个病灶；低危前列腺癌（GS≤6分）15个，中高危前列腺癌（GS≥7分）66个。纳入标准：①MRI怀疑前列腺癌，随后1周～1个月内进行了13针经直肠超声引导活检或前列腺根治术，病理证实为前列腺癌同时进行GS分级；②MRI序列包括T1WI、T2WI、动态增强（DCE）-T1WI、DWI。排除病理描述区域与MR影像不匹配，不能准确勾画肿瘤边界的病例资料。

1.2 检查方法 采用荷兰Philips 3.0 T Ingenia MR扫描设备，16通道腹部相控阵线圈。扫描序列及参数：①快速自旋回波（TSE）序列,T1WI：TR=563 ms，TE=8 ms，层厚=4 mm，层间距=0 mm，FOV=260×260，矩阵=256×201，激励次数=1；T2WI：TR=5202 ms，TE=100 ms，层厚=4 mm，层间距=0 mm，FOV=260×260，矩阵=328×317，激励次数=1。②扩散加权成像（DWI），b=1 000 s/mm2。③DCE扫描采用快速梯度场回波（fast field echo,FFE），TR=3.6 ms，TE=1.76 ms，层厚=4 mm，层间距=0 mm，矩阵=260×257，FOV=260×260。经肘前静脉团注对比剂（钆布醇，注射剂量0.1 mmol/kg体质量，注射流率2 mL/s）。连续扫描18个期相，扫描时间5 min。

1.3 病理学检查 根治性前列腺切除术或采用经直肠超声引导下系统穿刺活检，将前列腺由上到下分为10区，每区各穿刺1针，并在可疑区加穿2~4针，由1名高年资泌尿外科专业病理医师评估并记录每个病变的病理分级（GS评分）。

1.4 影像纹理分析 采用Matlab R2014b软件进行MR影像纹理分析，在前列腺穿刺分区的详细记录基础上，符合PI-RADS V2评分4~5分。在image J和MRIcroN软件上勾画病灶，与病理结果相对应的区域采用相对信号差值标记。所有病变均由2名受过训练的放射科医生进行识别和评分，如遇分歧通过协商解决。在基于MR纹理分析的T2WI影像上手动勾画三维兴趣区（ROI），取3次测量的平均值，包括：①外周带前列腺癌；②正常外周区（normal peripheral zone,NPZ），注意避开尿道、射精管、精阜、精囊根部。考虑到肿瘤的异质性，ROI采用全域分析，ROI范围为 5~153 mm2（中位数 31 mm2）。 ADC 序列导入ROI使之与T2WI序列的ROI保持一致。计算选定的ROI的直方图纹理特征参数，包括熵、偏度、峰度、方差[5]。

1.5 统计学分析 采用SPSS软件 （版本20；IBM，Armonk，NY）和Matlab R2014b软件进行统计学分析。采用单因素方差分析评价3组（低危前列腺癌组、中高危前列腺癌组和NPZ组）在T2WI、ADC图上各直方图纹理参数及平均ADC值的差异。通过Logistic回归获得受试者操作特征（ROC）曲线并计算曲线下面积（AUC），评估各参数的诊断效能，选取最大约登指数为临界值，计算各参数诊断敏感度和特异度。P<0.05表示差异有统计学意义。

2 结果

2.1 3组在不同序列上诊断参数的比较

2.1.1 ADC图 与NPZ组相比，另外2组前列腺癌的平均ADC值均减低（均P<0.05），偏度增高（均P<0.05）。中高危前列腺癌组的方差低于另外2组（P<0.05），而峰度、熵值则高于另外 2 组（P<0.05），详见表1。

2.1.2 T2WI 3组间方差、偏度、峰度和熵的差异均有统计学意义（P<0.05）。低危前列腺癌组的偏度和峰度均高于NPZ组，方差值高于中高危前列腺癌组，熵值低于中高危前列腺癌组（均P<0.05）；中高危前列腺癌组方差低于NPZ组，峰度和熵值均高于NPZ组（均P<0.05）。 详见表2。

2.2 ROC曲线分析 各项纹理分析参数对中高危前列腺癌诊断效能的ROC曲线分析显示，ADC图上AUC最大的参数是平均ADC值，其次是熵；T2WI上AUC最大的参数是方差，其次为峰度，详见图1、表3。对中高危与低危前列腺癌鉴别诊断效能的ROC曲线分析显示，ADC图和T2WI上AUC最大的参数均为熵，其次是方差，详见图2、表4。

表1 3组在ADC图上的纹理分析参数比较

表2 3组在T2WI上的诊断纹理参数比较

3 讨论

图1 ADC图（A）和T2WI（B）上各项纹理参数对中高危前列腺癌诊断效能的ROC曲线

随着我国人口老龄化及饮食结构的变化，近年来前列腺癌的发病率呈明显上升趋势。而不同病理级别的前列腺癌治疗方法及预后不同，故术前诊断非常重要[1]。多参数MRI检查已成为临床公认的最佳前列腺影像检查方法。常规MRI序列虽能较准确地检出前列腺癌，但对于中高危前列腺癌难以准确诊断及鉴别。纹理分析的定量特征变化反映了病灶的病理改变，能够对影像的空间分布特点和像素进行数学分析，提供一系列量化病灶的相关参数，有助于前列腺癌的诊断、鉴别及危险分层。其优势还在于不依赖影像医师的主观经验，结果更加客观。因此，纹理分析可作为一种补充临床鉴别诊断的新方法[6-7]。

表3 纹理参数在不同MR序列上对中高危前列腺癌的诊断效能

图2 ADC图（A）和T2WI（B）上各项纹理参数鉴别中高危与低危前列腺癌诊断效能的ROC曲线

表4 纹理参数在不同MR序列上对高危与低危前列腺癌的鉴别诊断效能

本研究通过比较分析直方图纹理参数，结果显示T2WI和ADC图中，熵、偏度、方差、峰度和平均ADC值均可用来诊断前列腺癌，其中T2WI序列的方差和峰度与ADC图的平均ADC值与熵表现出较高的诊断效能。此外，笔者还发现在前列腺癌的诊断中，ADC图上平均ADC值的诊断效能最大，这可能是由于肿瘤组织中细胞密度增加，腺泡破坏，导致结构致密，ADC值减低；而正常前列腺腺体组织富含液体，ADC值较高[8]。T2WI上方差和峰度诊断效能较大，方差主要反映相邻像素之间或组织内信号强度的变化率[9]。峰度更突出对象之间的强度差异越大，其值越高[9]。分析其原因可能为前列腺癌组织成分混杂，信号不均匀，而正常组织均匀分布，结构致密且均质，故两者方差和峰度不同。

纹理分析主要以检测肿瘤的异质性为主，而熵表示影像中纹理的复杂程度或非均匀的程度，即反映肿瘤的异质性，其与肿瘤组织内部的血供、氧供等细胞生物学特性密切相关，最终导致MRI影像的像素平均值显著改变。熵值越大，肿瘤的异质性越高，因此有助于前列腺癌的病理分级[12-13]。本研究中，在低危和中高危前列腺癌的鉴别诊断中，T2WI和ADC图上的熵均表现出较高的鉴别效能。有研究[9]发现，通过5个纹理特征的组合（尤其是熵和惯性），能够前瞻性地区分30例非癌组织和前列腺癌，敏感度和特异度分别为0.86和0.88。另一项对20例外周区前列腺癌病人在应用计算机辅助诊断系统评估研究时发现，T2WI的熵对非癌组织和前列腺癌的鉴别最具有诊断意义[10]。另有研究[11]报道，在110个T2WI衍生变量中，熵是准确识别外周区前列腺癌特征性参数之一。本研究结果与上述研究结果一致。

本研究应用了直方图纹理参数，不仅表明纹理分析可准确诊断前列腺癌，且证实了其在病理分级鉴别诊断中也具有较高价值。在分析病灶时，客观反映了肿瘤的整体三维特征，采用了全域纹理分析，诊断效能高于二维。本研究仍存在一定的局限性，首先，尽管病灶定位严格根据PI-RADS V2评分和穿刺病理结果在MRI影像上进行匹配，但不排除手动勾画ROI时主观因素引起的偏差。其次，低危前列腺癌病例相对较少，而且仅初步评价低危与中高危前列腺癌间各定量参数的差异，研究结果可能存在选择性偏倚。

综上所述，MR纹理分析可用于诊断前列腺癌诊断，能为鉴别低危与中高危前列腺癌提供可靠的量化信息，其中熵值有助于前列腺癌病理分级。进一步研究需评估多参数前列腺MRI的其他定量指标，并了解纹理分析评估前列腺的潜在生物学价值。