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ROI选择方法对高级别胶质瘤增强T1WI直方图参数的影响

2019-06-24张欢欢林丽萍王宇喆王娇燕

中国医学影像技术 2019年6期
关键词:峰度特征参数直方图

张欢欢,林丽萍,王宇喆,温 群,王娇燕*

(1.复旦大学附属上海市第五人民医院放射科,上海 200240;2.上海中医药大学附属曙光医院放射科,上海 201203)

脑胶质瘤是一种具有极不均质组织病理学特征的原发性颅内肿瘤,具有广泛侵袭性。作为一种基于数据的分析方法,直方图分析可准确评估肿瘤异质性,目前已用于胶质瘤分型与分级、鉴别诊断及评估疗效等[1-4];其对数据的准确率和可重复性要求较高[5],而不同机器、扫描技术以及图像重建算法均会对结果产生显著影响[6]。此外,ROI选择方法也对直方图分析有重要影响。目前对不同ROI选择方法的准确率和可重复性仍存在争议[7]。既往直方图分析一般选择在肿瘤最大层面手动勾画ROI边界,不能进一步区分肿瘤液化、坏死成分,也很少对肿瘤全部层面信息进行整体分析。本研究探讨在高级别胶质瘤(high grade gliomas, HGGs)常规增强T1WI直方图分析中,不同ROI选择方法对特征参数提取的可重复性及对结果的影响。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性分析2016年1月—2018年5月于复旦大学附属上海市第五人民医院接受MR检查并经病理证实的50例HGGs患者(WHO Ⅲ~Ⅳ级),男27例,女23例,年龄25~72岁,平均(51.1±13.5)岁;MR检查前未接受任何治疗。其中5例由于图像质量不佳、肿瘤贴近颅骨或脑室生长无法准确观察予以排除,共45例纳入研究,包括HGGs Ⅲ级18例、Ⅳ级27例。

1.2 仪器与方法 采用Siemens Skyra 3.0T MR扫描仪和20通道头部线圈,行轴位FLASH序列增强扫描。对比剂采用Gd-DTPA,剂量0.1 mmol/kg体质量,注射流率2.0 ml/s,TR 250 ms,TE 2.5 ms,翻转角70°,层厚8 mm,层间距0.8 mm,FOV 220 mm×220 mm,矩阵256×256。

1.3 图像分析 以DICOM格式导出图像,分别由2名中、高级职称神经影像学医师独立阅片,分析肿瘤强化、出血、坏死及水肿区域,并使用4种方法勾画ROI。小ROI法:在肿瘤最大层面图像上,于病灶内部任意取3个无重叠圆形区域,尽量包含更多强化区域,单个ROI面积≥500像素;轮廓ROI法:在肿瘤最大层面图像上,沿肿瘤强化边缘勾画,包括肿瘤囊变、坏死区域;阈值ROI法:在肿瘤最大层面图像上,以病灶周围水肿区域灰度值作为阈值,将高于该阈值病灶纳入ROI,此方法可快速去除肿瘤囊变、坏死部分并保留实性成分;体积ROI法:逐层勾画肿瘤边界之后累加生成三维容积ROI,并进一步分析(图1)。

采用MaZda 4.6软件勾画ROI,并提取直方图特征参数。先对所有图像行灰度标准化处理,软件计算获得以下直方图特征参数:①平均值,ROI内所有像素灰度值的算术平均值;②标准差,反映图像灰度值的离散程度;③偏度值,反映灰度分布的不均匀性,呈正态分布时偏度值为0,正(负)偏度值表示直方图曲线右(左)侧尾部有更多离群数据;④峰度值,反映直方图曲线顶端尖峭或扁平程度,正(负)峰度值表示比正态分布更尖锐(平坦)的分布。2名医师在每种ROI选择方法下连续测量2次,将平均值作为最终结果,同时记录每次勾画ROI所需时间。

图1 4种ROI勾画方法示意图及其对应直方图 A.小ROI法,直方图数据最少且分布集中; B.轮廓ROI法,直方图曲线形态接近体积ROI法; C.阈值ROI法,直方图曲线较窄且部分数据缺失; D.体积ROI法,获得图像灰度数据最多,直方图曲线分布最广

表2 4种ROI选择方法测量直方图特征参数比较(n=45)

表3 4种ROI选择方法测量直方图各特征参数的两两比较结果[t值(P值)]

2 结果

2.1 观察者间一致性评价 2名医师采用不同ROI选择方法测量直方图特征参数的一致性评价见表1,采用体积、轮廓和阈值ROI法测量平均值、标准差和峰度值均一致性好(ICC均≥0.80),偏度值一致性为中等至好(ICC为0.73~0.90),采用小ROI法测量直方图特征参数的一致性为较低至中等(ICC为0.30~0.69)。

2.2 不同ROI选择方法测得直方图特征参数所需时间 采用体积ROI法测得直方图特征参数所需时间[(67.63±12.15)s]明显长于轮廓ROI法[(25.22±7.03)s;t=21.83,P<0.01]、阈值ROI法[(8.51±1.63)s;t=33.53,P<0.01]和小ROI法[(7.68±1.75)s;t=39.26,P<0.01]。

2.3 不同ROI选择方法对直方图特征参数结果的影响 4种ROI选择方法测量直方图特征参数的总体差异均有统计学意义(P均<0.05,表2),两两比较结果见表3,体积ROI法测量各直方图特征参数与轮廓ROI法比较差异均无统计学意义(P均>0.05);阈值ROI法测量平均值、偏度值、峰度值均高于体积和轮廓ROI法,标准差均低于体积和轮廓ROI法(P均<0.05);小ROI法测量标准差均低于体积和轮廓ROI法(P均<0.05)。

表1 2名医师采用不同ROI选择方法测量直方图特征参数的ICC值(n=45)

3 讨论

3.1 基于增强T1WI直方图定量特征参数的临床价值 直方图分析通过将图像内各像素的灰度信息转换为频率分布信息,并利用直方图特征参数进行定量分析[8];这些参数属于影像组学中的基础统计特征,可定量反映数据的分布特点。基于增强T1WI的直方图峰度值、偏度值、方差等特征参数对胶质瘤分级、鉴别诊断有一定价值。杨忠诚[9]发现HGGs峰度、偏度值均高于低级别胶质瘤;王敏红等[10]利用偏度值等特征参数构建模型鉴别胶质母细胞瘤和单发脑转移瘤,敏感度为82.5%,特异度为85.7%;罗乐凯等[11]认为原发中枢神经系统淋巴瘤T1WI直方图偏度值明显低于胶质母细胞瘤,其约登指数为0.907,具有最佳鉴别诊断效能。

3.2 不同ROI选择方法对直方图特征参数测量的一致性评价 本研究中2名医师采用体积ROI法测量直方图特征参数的一致性最好,与Han等[12]研究结果类似。相较单个层面ROI产生的选择性偏倚不同,体积ROI法可降低层面选择偏倚,故具有较高的一致性。

计算机自动或半自动勾画ROI可减少观察者间主观差异[13]。作为一种简单、快速的半自动方法,阈值ROI法在本研究中获得了中等至好的一致性;但由于不同病灶之间形态、信号存在差异,无法严格按某一固定阈值进行分割,导致采用该方法测量偏度值的一致性较轮廓ROI法略低,且对于信号复杂病灶,使用单一阈值无法准确分割病灶。

小ROI法同时受观察者主观因素及肿瘤本身不均质性的影响,故观察者间一致性较低,且获取的病灶信息最少,可能无法准确评估肿瘤的异质性并获得有意义的直方图特征参数[14]。

本研究比较采用轮廓、阈值和体积ROI法的测量结果,发现偏度值更易受ROI选择方法的影响。采用阈值ROI法时,2名医师测量偏度值的一致性仅表现为中等(ICC=0.73),可能由于本研究中阈值未能严格统一,使直方图左尾部数据取舍存在不确定性,而偏度值的大小易受直方图尾部数据影响,导致一致性进一步降低。

3.3 不同ROI选择方法对直方图特征参数测量结果的影响 体积ROI法将肿瘤所有层面数据纳入统计,可减小抽样误差,同时更全面地反映肿瘤异质性,理论上可靠性、准确率优于其他3种方法。体积ROI法获得数据更多、分布更广,直方图曲线下面积更大,曲线顶部也更为“平坦”。与之相比,轮廓ROI法测量结果峰度值偏高,其余参数值均偏低,但差异均无统计学意义(P均>0.05)。

阈值ROI法测得结果与其他方法相比均有较大差异。由于肿瘤囊变、坏死等低信号区域被识别为“背景”而丢失,直方图数据集中于曲线右侧,测量偏度值、峰度值均较其余3种方法明显偏高(P<0.05)。与体积ROI法相比,阈值法测量的平均值偏高、标准差偏低(P<0.05)。

小ROI法主要选取肿瘤强化部分,标准差较体积ROI法偏低(P<0.05),偏度值、峰度值与体积ROI法比较差异无统计学意义;但该方法受观察者主观因素影响较大,难以准确评估特征参数。

综上所述,在HGGs增强T1WI直方图特征参数测量中,采用不同ROI选择方法获得的一致性评价和直方图特征参数之间存在差异。采用单一阈值ROI法和小ROI法测量的特征参数较体积ROI法存在偏差,且小ROI法一致性较低,故应尽量避免使用。轮廓ROI法和体积ROI法均具有较好的一致性,两者测量结果差异无统计学意义,但与体积ROI法比较,轮廓ROI法可在较好一致性的前提下明显缩短测量参数所需时间,并可较为准确和快速地提取特征参数,有助于直方图分析的临床应用研究。但胶质瘤的影像组学特征与其遗传特性有关[15],本研究未对HGGs具体基因型进一步分组,也未包括增强后病灶边界不清的低级别胶质瘤,可能会对研究结果造成一定影响。高度恶性胶质瘤坏死区域可能由于对比剂外渗造成强化,阈值ROI法可能将此强化区域误判为肿瘤实质纳入ROI,还需结合功能MRI或病理结果进一步研究。

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