基于动态增强MRI纹理分析术前预测肝细胞癌Ki-67表达状态的价值

王海，连永伟，颜显杰，何伟荣，邓捷

原发性肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)是我国最常见的恶性肿瘤之一，发病率位居第4位，病死率位居第3[1]。手术切除是HCC的主要治疗手段，但仍然存在较高的术后复发、转移风险；多项研究表明肿瘤Ki-67表达状态是影响肝癌侵袭性及术后复发、转移的重要标志物之一[2,3]。目前病理免疫组化染色是评估肝癌Ki-67表达的主要手段，但存在有创及因取材等原因造成的客观性不足等缺陷。因此，亟需寻求一种无创的、客观性好的Ki-67表达状态评价方法。图像纹理分析定量反映图像灰阶分布特征、像素间关系和空间特征等，能提供大量的人肉眼无法识别的深层次信息，成为近年来肿瘤研究热点。近来国内外学者发现基于MRI图像纹理分析可用于宫颈癌、乳腺癌等肿瘤Ki-67表达状态的预测[4,5]。多项研究表明基于动态增强CT/MRI纹理特征在肝癌的诊断、组织学分类预测等方面均展现出较高的应用价值[6,7]。最近研究发现基于灰阶超声、增强CT的纹理特征与肝癌Ki-67表达相关，但其预测Ki-67表达状态的效能尚不足[8,9]。MRI可进行多序列成像，可望提高对肝癌Ki-67表达状态的预测效能。本研究初步探索基于动态增强MRI纹理分析用于预测肝癌Ki-67表达状态的价值。

材料与方法

1.一般资料

回顾分析我院2016年1月-2020年12月病理证实的肝细胞癌患者临床、病理及MRI资料，纳入标准如下：①有术前平扫及动态增强MRI资料；②经手术病理证实为肝细胞癌，且行Ki-67免疫组化染色；③病灶直径>1 cm，MRI图像无明显伪影。共67例患者(男42例，女25例，平均年龄43.14±14.45岁)，72个病灶(直径1.5～4.7 cm，平均2.89±1.32 cm)纳入研究。依据免疫组化染色结果，阳性细胞比例<10%定义为Ki-67低表达，阳性细胞比例≥10%定位为高表达组[9]；72个病灶25个病灶为Ki-67高表达，47个病灶为Ki-67低表达。

2.MRI扫描技术

所有患者MRI扫描均采用1.5T超导型磁共振成像仪(Philips Achieve，荷兰)，仰卧位，体部相控阵线圈。成像序列包括轴面T1WI、T2WI、冠状面脂肪抑制T2WI及轴面T1WI 3期动态增强(动脉期、门脉期及延迟期)。T1W动态增强采用三维高分辨各向同性容积成像(enhanced T1W high resolution isotropic volume examination,e-thrive)，TR 3.1 ms,TE 1.8 ms，矩阵512×512，层厚5 mm，层间距2.50 mm，矩阵256×256，视野40 cm×40 cm。采用Gd-DTPA对比剂高压静脉注射，流率2 mL/s，剂量0.1 mL/kg体质量，行动脉期(30 s)、静脉期(50～60 s)、延迟期(3 min)动态增强扫描。

3.MRI纹理分析方法

在PACS工作站上将病灶显示最大层面的T1WI动态增强图像 以“.BMP”格式导入移动硬盘，采用MaZda(Version4.6)软件进行图像纹理分析。 纹理特征提取前将所有图像的灰阶水平标准化在μ±3σ(μ为平均灰度值，σ为标准差)区间。分别于动脉期、门脉期及延迟期图像上沿肿瘤边缘手动勾画感兴趣区(region of interest,ROI)，ROI包埋全部肿瘤(图1)。对每个ROI软件自动计算279个来源于6种统计算法的纹理特征(表1)。

表1 MaZda软件计算的纹理特征

为筛选与肝细胞癌Ki-67表达状态高度相关的纹理特征，先对提取的纹理特征进行降维、去冗。参考既往研究[6,10]，本组采用联合交互信息(MI)、Fisher系数、分类错误概率联合平均相关系数(POE+ACC)的方法对纹理特征进行降维，筛选出30个与Ki-67表达状态高度关联的纹理特征，采用B11软件提供的4 种常用纹理特征分类方法，包括原始数据分析(RDA)、主要成分分析 (PCA)、线性分类分析 (LDA)和非线性分类分析(NDA)。

图1 肝癌动脉期ROI绘制及纹理分析演示。

4.统计方法

采用SPSS 16.0软件对数据进行统计分析，P<0.05为差异有统计学意义。计量参数以均数±标准差表示，计数资料以例数(%)表示。以免疫组化为金标准，纹理特征分类方法对Ki-67表达状态预测结果以错判率表示，依据高表达组、低表达组Ki-67表达的判别情况，分别计算敏感度、特异度，采用受试者工作曲线(receiver operator characteristic curve，ROC)评估纹理特征分类方法预测Ki-67表达状态效能。

结 果

72个病灶中25/72的病灶归类为Ki-67高表达组，47/72的病灶归类为Ki-67低表达组，3种序列的纹理分析预测Ki-67高表达状态的判别结果如表2。3种序列中T1WI增强动脉期图像纹理分析预测Ki-67表达状态的错判率为6.94%～36.11%，低于门脉期图像纹理分析(18.06%～34.72%)及延迟期图像纹理分析(9.72%～23.61%)。4种纹理判别分类方法中NDA预测Ki-67高表达状态的错判率最低(6.94%～18.06%)，错判率低于RDA(23.61%～36.11%)、PCA(25.00%～34.72%)和LAD(15.28%～25.00%)。ROC曲线分析显示基于动脉期图像的NDA纹理分类方法预测肝细胞癌Ki-67表达状态的效能最佳，曲线下面积(AUC)为0.919(95CI：0.837,1)，敏感度、特异度及准确度分别为88.00%(22/25)、95.74%(45/47)和93.06%(67/72，图2)。联合动脉期、门脉期及延迟期NDA分类方法，(AUC)为0.948(95CI：0.888,1)，敏感度、特异度及准确度分别为96.00%(24/25)、93.62% (44/47)和94.44%(68/72)。动脉期NDA分类方法与联合分类准确度比较，差异无统计学意义(χ2=0.119，P=0.731)。

表2 3种序列的纹理分析预测Ki-67高表达状态的判别结果

讨 论

Ki-67是一种反映细胞增殖程度的核蛋白，被广泛应用于肿瘤分化程度的判别，Ki-67阳性表达率的高低与肿瘤分化程度、侵袭转移及预后生存密切相关。

图2 动脉期NDA及3期联合纹理分类方法预测肝细胞癌Ki-67表达状态ROC曲线分析。

研究证实Ki-67不仅是诊断肝癌的关键指标，也是肝癌术后预测复发及预后生存的重要指标，Ki-67高表达的肝癌具有更高的术后复发风险及更低生存率[2,3]。目前，临床上通过术后组织病理的免疫组化染色评估肝癌Ki-67表达状态，存在有创及取材不足等客观缺陷。因此，寻找一种无创、定量的方法术前准确评估肝癌的Ki-67表达状态具有重要的临床意义。

纹理分析(texture analysis,TA)，利用计算机软件从医学图像中提取海量的定量纹理特征，在协助肿瘤患者的诊断及治疗决策方面具有广阔的应用前景。定量纹理特征反映图像的灰阶分布、像素间关系和空间特征等，能提供大量视觉无法识别的组织微观信息。近年来，研究发基于动态增强MRI纹理特征可用于肝癌组织病理分化、微血管侵犯及术后复发风险的量化预测[11,12]。本研究探讨动态增强MRI纹理分析预测肝癌Ki-67表达的价值，我们发现动态增强图像纹理特征与Ki-67表达状态相关，其中基于动脉期图像纹理特征的NDA分类方法预测肝癌Ki-67表达状态的效能最优，其AUC为0.919， 敏感度、特异度及准确度88.00%、95.74%和93.06%；联合3期增强的NDA分类预测效能提高到0.948，但与单纯动脉期NDA分类效能差异无统计学意义。本组支持Liu等[5]研究，他们发现多参数MRI纹理分析对乳腺癌Ki-67表达状态预测具有一定价值，其中动态增强动脉期图像纹理特征预测效能最佳，AUC为0.873，敏感度97.8%，特异度86.9%。方小婷等[13]评估CT增强纹理分析在评估肝癌病理分化程度中的价值，发现CT增强动脉期图像纹理分析具有最优效能，其预测肝癌病理分化的敏感度、特异度及准确度分别81%、66%和78%；与本组研究结果相似。

纹理选择方法中，研究已经证实采用MI、Fisher系数及(POE+ACC)联合的选择方法对纹理特征进行降维较采用单个选择方法具有更优的效能[6,12,13]，因此基于既往研究本组采用三者联合的纹理选择方法。纹理分类方法中本组比较了RDA、PCA、LAD及NDA 4种纹理分类方法用于判别肝癌Ki-67表达状态的效能，发现NDA判别肝癌Ki-67高表达与低表达的效能最佳，3种增强MRI序列的误判率为6.94%～18.06%，其次为LAD分类方法误判率15.28%～25.00%。与既往研究相似，钟熹等[14]采用上述4种纹理分类方法探讨了多序列MRI纹理分析用于鉴别诊断肝硬化背景小肝癌与增生结节，发现所有序列中NDA分类方法的判别效能最优，误判率为8.3%～20.0%；陈鑫等[15]研究也发现与其它3种方法相比，NDA分类方法鉴别诊断脑胶质瘤与单发转移瘤的效能最优，误判率为8.82%～11.76%。

目前，有学者通过对超声、CT影像进行纹理分析，研究图像纹理特征与肝癌Ki-67表达状态的相关性。戴猛等[14]研究发现超声影像纹理分析预测肝癌Ki-67表达状态具有一定价值，AUC值为0.75，敏感度67%，特异度75%；Wu等[15]研究显示增强CT纹理特征与肝癌Ki-67表达状态相关，基于CT纹理特征构建的预测模型分类Ki-67高表达与低表达的AUC为0.836，敏感度96.3%，75.0%。我们研究显示基于MRI纹理分析预测肝癌Ki-67表达状态的效能优于既往研究报道(AUC为0.922)；本组研究的敏感度(88.0%)高于戴猛等研究，低于Wu等研究结果；特异度(95.74%)均高于这两项研究结果。这可能与本组采用的是MRI纹理分析，与超声及CT相比，MRI成像软组织分辨率更高，能提供更有价值的纹理特征相关。

本研究尚存在不足之处：①本组为单中心回顾性研究，样本量尚偏少，可能存在一定的选择偏倚；②本研究为初步探索性研究，有待开展多中心、大样本的研究进一步验证MRI纹理分析用于肝癌Ki-67表达的效能。

综上所述，基于动态增强MRI纹理分析是术前无创预测肝细胞癌Ki-67表达状态的可靠方法，动脉期序列纹理分析具有最优判别效能。