肝脏实性占位ADC图像的游程矩阵分析

王 怡，张 林

（1石河子大学医学院 新疆 石河子 832000）

（2石河子大学医学院第一附属医院CT核磁室 新疆 石河子 832000）

肝脏实性占位是我国常见病，由于肝脏占位的良恶性不同，其对应的临床治疗和预后评价也千差万别。MR检查具有无辐射、多参数、多方位成像的特点。MRI增强扫描近年常用扩散加权成像（DWI）已越来越多地应用于诊断各种实性占位。目前在影像医学方面，疾病的诊断全依靠人工，但影像数据库大，人工效率低。纹理分析（texture analysis, TA）是医学影像学近年来才发展起来的评价肿瘤异质性的新工具，能对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[1]。

1 资料与方法

1.1 一般资料

前瞻性收集2019年2月—10月在石河子大学医学院第一附属医院超声、临床怀疑肝脏实性占位的患者，纳入标准：（1）未经介入治疗和放化疗的患者；（2）实性占位在DWI图像上至少有三层图像；（3）良性占位及除原发性肝癌外的恶性占位均进行病理证实，原发性肝癌符合原发性肝癌诊疗规范（2017年版）[2]；排除标准：（1）制动性差，配合不良的患者；（2）有MRI检查禁忌证的患者；（3）手术治疗、介入治疗、放化疗的患者。

1.2 检查方法

采用3.0T高场磁共振成像仪（Discovery MR 750；General Electric Medical Systems, Milwaukee,

Wisconsin）和配套的体部线圈对疑有肝脏实性占位的患者进行上腹部MRI平扫和增强。检查前应与患者充分沟通，消除其紧张情绪，告知患者在检查过程、检查所需时间及注意事项，让患者充分准备。呼吸门控软管上下缘放置软垫，防止线圈直接压迫呼吸门控软管。线圈中心对准胸骨剑突，三平面定位图像上观察肝脏既不能偏上也不能偏下，确保肝脏位于线圈的中心。

1.3 图像分析与数据处理

将DWI序列图像传输至GE ADW 4.6工作站，经Functool软件重建后获得ADC图。而后将ADC原始图像导入MaZda（Version 4.7, Technical University of Lodz）软件，得到未经滤过的原始细纹理图像，由2名副主任医师参考MR平扫及增强扫描图像，共同协商在选取的病灶每层ADC图像逐层勾画感性兴趣区（region of interest, ROI）（图1），将灰度级设置在16，距离设为1，而得出每层病灶得灰度行程矩阵（gray-level run-length matrix, GLRLM）的参数，包括水平、垂直、45°及135°方向的长度异质性（the run-length non-uniformity, RLNU）、灰度异质性（the gray-level non-uniformity, GLNU）、长游程灰度重点（long-run grey-level emphasis, LRE）、短游程灰度重点（short-run grey-level emphasis, SRE）、游程分数（the fraction in runs, Fraction）等20个特征值，每个患者的最后GLRLM参数取至少三层图像数据的均值。

1.4 统计学方法

应用SPSS 25.0软件进行数据分析，按照病灶的病理性质，分为良性组、恶性组，进shapiro-wilk检验，显著性＞0.05即为正态分布。符合正态分布的数据使用独立样本t检验，P＜0.05即差异具有统计学意义，能够良好鉴别肝脏实性占位的良恶性，非正态分布的数据采用Mann-Whitney秩和检验，P＜0.05即具有统计学意义，参数具有鉴别肝脏实性占位的可能性。采用受试者工作曲线（receiver operator characteristic curve, ROC curve）分析灰度游程矩阵的诊断效能。

2 结果

2.1 一般资料分析

此次研究共纳入患者43人，其中恶性实性占位患者21人，良性实性占位患者22人，共50个病灶，26个恶性实性占位病灶，其中有1人纳入3枚病灶，3人纳入2枚病 灶；良性实性占位24枚，其中有2人纳入了两枚病灶。

2.2 数据分析

将GLRLM的20组数据进行正态性分析，其中：四个方向的短游程因子、游程分数符合正态分布，进行独立样本t检验，P＞0.05；说明四个方向的短游程因子、游程分数在鉴别良恶性实性占位方面无统计学意义。四个方向水平的长度异质性、灰度异质性、长游程因子不符合正态分布，所获得的结果进行Mann-Whitney秩和检验，所获得的结果如表2：四个方向水平的长度异质性、灰度异质性、长游程因子在鉴别肝脏良恶性实性占位方面具有统计学意义，表格中所有数据，P均＜0.05，见表1。

表1 独立样本t检验（±s）

表1 独立样本t检验（±s）

Horzl SRE Horzl Fraction Vertl SRE Vertl Fraction良性 0.7345±0.088 0.618±0.122 0.760±0.076 0.645±0.112恶性 0.630±0.109 0.476±0.112 0.657±0.120 0.515±0.128 t 3.754 4.295 3.671 3.818 P 0.445 0.76 0.138 0.768 45°SRE 45°Fraction 135°SRE 135°Fraction良性 0.799±0.067 0.703±0.109 0.809±0.068 0.716±0.111恶性 0.703±0.109 0.582±0.119 0.711±0.100 0.589±0.115 t 3.757 3.746 4.092 3.976 P 0.078 0.529 0.125 0.88

表2 Mann-Whitney U检验

2.3 ROC曲线

使用ROC曲线分析灰度游程矩阵的诊断效能评估有统计学意义的参数对良性实性占位、恶性实性占位的鉴别诊断效能，计算AUC，得到图1：其中各方向上灰度异质性较同方向的长度异质性、长游程因子的AUC值大，且（P＜0.05），均具有统计学意义。水平、垂直、45°、135°的长度异质性的AUC分别为：0.748、0.764、0.780、0.768，水平、垂直、45°、135°的灰度异质性的AUC值分别为：0.877、0.893、0.889、0.893，水平、垂直、45°、135°长游程灰度重点的AUC值分别为：0.816、0.792、0.779、0.793。

图1 ROC曲线

3 讨论

肝脏是人体内以代谢功能为主的一个器官，起着去氧化、分泌性蛋白质、储存肝糖的合成等作用。肝脏实性占位区分为良性和恶性实性占位，常见肝脏恶性实性占位主要包括肝细胞癌、肝内胆管细胞癌及肝脏转移瘤等，肝脏良性病变又可分为再生性病变和真正的肿瘤性病变，最常见的再生病变包括血管瘤、局灶性结节性增生和肝脏的炎性假瘤等，常见的良性肿瘤性病变包括肝细胞腺瘤和血管平滑肌脂肪瘤[3]。原发性肝癌是第五常见的癌症，是肝脏恶性实性占位最常见的肿瘤类型。

纹理分析是一个数学模型，它能够评估像素的灰度强度和位置，以及体素强度之间的关系[4]。王永芹等[5]认为使用CT平扫图像来鉴别肝癌和肝血管瘤是可行的。在此次研究中，纳入的肝脏良恶性实性占位的ADC图像的GLRLM值，研究其参数值鉴别肝脏良恶性实性占位的能力。GLRLM反映了图像灰度关于方向、变化幅度、相邻间隔的整合信息，是分析图像局部及排列规则的基础[6]。能对灰度运行实行量化。灰度游程矩阵P（I, j|θ）中，（I, j）th元素是描述沿角度θ出现的灰度级i和长度j在ROI中的运行次数。

短游程强度是短游程长度的分布度量，表示较短游程长度和愈精细纹理时，值愈大；长游程强度与之相反，在较长游程长度和越粗糙的纹理时值越大；灰度异质性意味着灰度值更接近时，参数值越小。长度异质性说明图像游程长度愈相似，参数值越小，图像在游程长度均匀性越高[7]。在该研究中，肝脏良性实性占位的长度异质性、灰度异质性及长游程重点较小，且差异具有统计学意义，说明良性实性占位的长度异质性、灰度异质性较恶性实性占位的小，异质性低。长游程重点良性实性占位的更小说明良性实性占位灰度在长游程长度的联合分布较不集中。短游程重点和游程分数值较大，但差异没有统计学意义。在具有统计学意义的几个参数中，ROC曲线的AUC值均大于0.7，说明这些参数值在鉴别肝脏良恶性占位方面有较好的诊断效能。同一方向上灰度异质性的AUC更大，说明灰度异质性对于肝脏良恶性实性占位的鉴别效能更好。

DWI在MRI扫描中是常规序列，若能使机器深度学习肝脏良恶性实性占位的GLRLM数值，辅助影像医师诊断，可大大降低人工负担，提高诊断准确率和效率。