基于DWI的分形维数评价3D打印技术对胶质瘤术后临床疗效的价值

席华泽，景梦园，柴彦军，赵志勇，袁隆，杨晶晶，徐敏，周俊林*

作者单位 1.兰州大学第二医院放射科，兰州 730000；2.兰州大学第二临床医学院，兰州 730000；3.甘肃省医学影像重点试验室，兰州大学第二医院，兰州 730000；4.医学影像人工智能甘肃省国际科技合作基地，兰州 730000；5.兰州大学第二医院神经外科，兰州 730000

0 引言

脑胶质瘤是中枢神经系统所占比重最大的恶性肿瘤，占原发性恶性脑肿瘤的80%[1]，全世界每年约确诊10万例脑胶质瘤患者[2]，同时具有高致死率和较高发病率等特点。手术、放化疗是临床治疗脑肿瘤的常用方式[3]，常规开颅手术患者术后易发生多种并发症，同时术后患者生存质量均不同程度受到影响，效果一般。立体定向靶向微创手术虽然对脑肿瘤可做到更加精确的切除[4]，但其价格较为昂贵，难以广泛应用。而个性化3D打印技术可以在常规手术的基础上使得神经外科医生提前了解术区重要结构，肿瘤侵袭范围，侵袭深度等信息，进而在手术过程中更加迅速精确的切除病灶，减少手术时间及神经损伤。

为了更好地评价术后效果，除了使用各种量表对患者进行随访，我们还引入了一个基于磁共振弥散加权成像（diffusion weighted imaging, DWI）的形态特征——分形维数（fractal dimension, FD）。FD 与自相似性的概念密切相关，即在几何图案或数据表示中以多个尺度重复自身的结构的存在，是一种对复杂形体不规则性的量度，有研究使用其检测神经系统疾病引起的组织边界的异常变化[5-9]。DWI 是磁共振常用的功能成像技术之一，通过定量检测肿瘤组织内和瘤周水分子的自由弥散信息反映肿瘤异质性、细胞增殖状况、术后瘤周水肿情况等。术后瘤周水肿与患者预后密切相关[10-13]，而过去针对患者预后的研究大多仅使用问卷或者评分系统进行评价，或者使用DWI 的定量参数，表观弥散系数（apparent diffusion coefficient, ADC）[14]、磁共振图像的灰度特征、纹理特征、几何特征等[15-16]进行评估，鲜有引入描述术区整体形态的参数用于对术后临床疗效进行评价。因此，本研究旨在探讨基于DWI的FD能否评价3D打印技术对胶质瘤术后临床疗效的价值。

1 材料与方法

1.1 一般资料

回顾性分析2018 年1 月至2023 年1 月期间兰州大学第二医院经初次诊断确诊的胶质瘤患者病例。纳入标准：（1）经手术病理证实为胶质瘤，临床资料完善；（2）术后1 周行头颅T1WI、T2WI 和DWI 序列扫描；（3）患者术后三月内未失访。排除标准：（1）扫描图像前接受放疗或者化疗；（2）MRI 图像质量差，存在伪影等干扰勾画感兴趣区的因素；（3）患者肿瘤无强化或难以区分瘤体及水肿带等因素导致无法3D打印建模；（4）患者随访资料不完整。最终共纳入136 例脑胶质瘤患者，其中试验组术前使用3D 打印技术进行评估及分析，共32 例，男19 例，女13 例，年龄（49.05±7.69）岁；对照组104 例，男57 例，女47 例，年龄（50.70±8.12）岁。本研究遵守《赫尔辛基宣言》，并获得了兰州大学第二医院伦理委员会批准，免除了受试者知情同意（批准文号：2020A-070）。

1.2 扫描仪器与参数

采用Siemens Verio 3.0 T 超导磁共振扫描仪，32 通道头线圈对患者图像进行采集。所有患者均行常规T1WI、T2WI、T2 液体衰减反转恢复（fluid-attenuated inversion-recovery, FLAIR）序列、扩散张量成像（diffusion tensor imaging, DTI）及DWI 扫描。T1WI（TR 250 ms，TE 2.48 ms，层厚5.0 mm，层间距1.0 mm，FOV 22 cm×22 cm，矩阵256×256）；T2WI（TR 4000 ms，TE 96 ms，层厚5.0 mm，层间距1.0 mm，FOV 22 cm×22 cm，矩阵256×256）；DWI（TR 4500 ms，TE 102 ms，层厚5.0 mm，层间距1.0 mm，矩阵256×256，b=0、1000 s/mm2）；FLAIR 序列（TR 9000 ms，TE 110.0 ms，层厚5.0 mm，层间距1.5 mm）；DTI（平面回波成像序列，TR 9000 ms，TE 83 ms，FOV 256 mm×256 mm，矩阵128×128，层厚2 mm，64个方向，58层，b=0、1000 s/mm2）。

1.3 FD测定和图像分析

FD的定义繁多，在影像学方面，以盒维数法的应用最为简洁、清晰[17]。盒维数的基本定义是：假设P是二维平面内任意一个非空有界子集，对于任意一个r＞0，Nr表示用来覆盖P 所需边长为r的盒子数。若存在一个参数D，使得r→0时：

图像分析由一名中枢神经系统影像诊断10年经验的放射科医师使用3D Slicer 5.2 经过图像灰度配准后，在b=0 s/mm2的DWI 图像上进行半自动勾画，选取肿瘤术区最大层面及最大层面上下两个层面勾画感兴趣区（region of interest, ROI），勾画边界为术区边界灰度值差异最大的像素界限（如图1B），再经1 名中枢神经系统影像诊断15 年经验的医师进行审核，如存在较大分歧时由两人商讨达成一致后决定最终勾画区域，并将图像二值化（图1）。在T2 加权图像上测量肿瘤最大径，记录肿瘤位置。

图1 透明结构为脑表结构，厚度3 mm，红色结构为软性水凝胶材质，模拟瘤周水肿质地，墨绿色结构为瘤体。1A：内面观；1B：外面观。Fig.1 The transparent structure is the brain surface structure with a thickness of 3 mm, the red structure is the soft hydrogel material, which mimics the peritumoral edema texture, and the dark green structure is the tumor.1A: Inside view; 1B: Outside view.

1.4 个性化3D模型制作

经患者术前影像学检查获得完整且清晰的DICOM 格式数据，使用MIMICS（Materialise's interactive medical image control system）对图像进行后处理。按照磁共振图像对肿瘤及瘤周水肿进行重建，判断肿瘤大小、侵犯程度及范围。瘤周水肿带的定义为T1WI上肿瘤病灶周围低信号区；T2WI序列上肿瘤病灶周围高信号区但T1加权增强扫描无强化区；T2-FLAIR序列上肿瘤病灶周围的高信号区但T1加权增强扫描无强化区。按照CT扫描参数进行骨骼重建。将两者重建结果进行融合，获得肿瘤及瘤周水肿的三维数据模型，1∶1比例3D打印肿瘤模型，模型见图1。

1.5 术后观察指标及评价

术后观察指标包括：（1）手术时间及住院时间。（2）疼痛程度。采用视觉模拟评分法（Visual Analogue Scale, VAS）评价疼痛程度，满分10分，分值越高表示疼痛程度越严重，对术后当天疼痛程度进行评分。（3）神经功能缺损程度。采用美国国立卫生研究院卒中量表（National Institutes of Health Stroke Scale, NIHSS）评价患者术后3 个月后神经功能缺损程度，满分42分，分值越高表示患者的神经功能缺损程度越严重。（4）患者预后情况。采用改良 Rankin量表（modified Rankin Scale, mRS）评价患者术后3 个月后的预后情况，总分5 分，分值越高表示患者的预后情况越差。（5）日常生活能力。采用日常生活活动能力（Ability of Daily Living, ADL）评价患者术后3个月后日常生活能力，满分100分，分值越高表示患者的日常生活能力越好。

1.6 统计学方法

采用SPSS 23.0 进行统计学分析。对所有计量资料进行正态性检验，用均数±标准差表示。计量资料组间比较采用独立样本t检验及Fisher's 确切概率法。采用Python 3.11 编写代码计算1.3 中处理后二值图的FD，每个患者共计算三个FD 数据，并取平均值作为最终的FD。采用受试者工作特征（receiver operating characteristic, ROC）曲线评价FD 对患者疼痛程度评分、神经缺损程度评分、预后评分、ADL 力评分的效能，以上评分使用中位数进行分组后进行ROC 曲线绘制，获得ROC 曲线下面积（area under the curve, AUC）并分别计算敏感度、特异度等。AUC 比较采用DeLong 检验。以上P＜0.05 认为差异具有统计学意义。

2 结果

2.1 3D打印模型展示

3D打印模型见图1。

2.2 ROI勾画及FD测定

ROI勾画及FD测定见图2。

图2 ROI 勾画及FD 测定。2A：FD 的意义。FD 可以解释为复杂性或混乱度的度量[18-19]。忽略厚度时，纸张是二维物体。当纸张被弄皱时，它会占据一定的体积，并且其几何复杂性或混沌度会根据其被弄皱的程度而增加，直到变成三维对象。2B：DWI图像ROI勾画、提取二值图、FD 测定，示意图FD 约为1.284 9。2C：基于表面复杂度进行的3D 深度映射模型，颜色深浅度代表图形表面的复杂程度，峰高度代表图形表面的灰度值和两个像素间的灰度差，可以发现术区周围组织边缘更加复杂毛糙，除术区周围之外的脑组织结构形态复杂度类似。ROI：感兴趣区；FD：分形维数；DWI：弥散加权成像。Fig.2 ROI delineation and FD determination.2A: The significance of FD.FD can be interpreted as a measure of complexity or chaos[18-19].Ignoring the thickness, the paper is a two-dimensional object.When paper is wrinkled, it takes up a certain volume, and its geometric complexity or chaos increases depending on how much it is wrinkled until it becomes a 3D object.2B: DWI ROI delineation, binary map extraction, FD determination, schematic FD is about 1.284 9.2C: 3D depth mapping model based on surface complexity, the color depth represents the complexity of the graphics surface, and the peak height represents the gray value of the graphics surface and the gray difference between two pixels.It can be found that the tissue edge around the surgical area is more complex and rough, and the complexity of the brain tissue structure and morphology is similar except around the surgical area.ROI: region of interest; FD: fractal dimension; DWI: diffusion weighted imaging.

2.3 高FD与低FD组患者的临床疗效比较

高FD 组的住院时间长于低FD 组，NIHSS 评分、mRS 评分、VAS 评分高于低FD 组，ADL 评分低于低FD组，差异具有统计学意义（P＜0.05，表1）。

表1 高FD与低FD组患者的临床疗效比较Tab.1 Comparison of clinical efficacy between patients with high and low fractal dimension

2.4 FD对不同评分的ROC 曲线分析

分别使用疼痛程度评分、神经缺损程度评分、预后评分、日常生活能力的中位数将患者分为两组（高评分组、低评分组），ROC 结果显示各ADC 值均能对不同评分的高地进行区分，其中，对NIHSS 评分鉴别效能最佳，AUC 值为0.915，其余评分的鉴别效能分别如下：对ADL评分的AUC值为0.747，对mRS评分的AUC 值为0.730，对术后当日VAS 评分的AUC 值为0.758，见图3。不同ROC 曲线诊断效能之间差异有统计学意义（P＜0.05）。

图3 ROC曲线示FD 对不同评分高低的效能评估。3A：ADL评分；3B：NIHSS评分；3C：mRS 评分；3D：术后当日VAS评分。ROC：受试者工作特征；FD：分形维数；ADL：日常生活活动能力；NIHSS：美国国立卫生研究院卒中量表；mRS：改良 Rankin量表；VAS：视觉模拟评分法。Fig.3 ROC curve shows the efficacy evaluation of FD for different scores.3A: ADL score; 3B: NIHSS score; 3C: mRS score; 3D: VAS score on the day of surgery.ROC: receiver operating characteristic; FD: fractal dimension; ADL: Ability of Daily Living; NIHSS: National Institutes of Health Stroke Scale; mRS:modified Rankin Scale; VAS: Visual Analogue Scale.

2.5 低FD组与试验组患者的临床效果比较

对照组中低FD 组的住院时间长于试验组，NIHSS 评分、mRS 评分、VAS 评分高于试验组，ADL评分低于试验组，同时试验组FD 较对照组中的低FD 组进一步降低，差异具有统计学意义（P＜0.05，表2）。典型患者术后扫描结果见图4。

表2 低FD组与试验组患者的临床效果比较Tab.2 Comparison of clinical effects between the low fractal dimension group and the experimental group

图4 典型患者术后扫描结果图。4A～4C：患者女，22 岁，右侧额叶胶质瘤，WHO Ⅱ级，术前采用个性化3D 打印技术评估及模拟手术方案，术后DTI示右侧皮质脊髓束及周围沟回束局部不连续，受压征象，但未见明显连续性中断。FD 约为1.150 9。4D～4F：患者女，29 岁，右侧额叶胶质瘤，WHO Ⅱ级，常规外科手术治疗，术后DTI 示右侧皮质脊髓束破坏、中断。FD 约为1.391 1。DTI：扩散张量成像；FD：分形维数。Fig.4 The postoperative scan results of typical patients.4A-4C: A 22-year-old female patient with right frontal lobe glioma, WHO grade Ⅱ, is evaluated and simulated with personalized 3D printing technology before operation.DTI shows the right corticospinal tract and the surrounding sulci gyrus tract are partially discontinuous and shows signs of compression, but there is no obvious interruption of continuity.FD=1.150 9.4D-4F: A 29-year-old female patient with right frontal lobe glioma, WHO grade Ⅱ,is treated by conventional craniotomy.DTI shows the right corticospinal tract is destroyed and interrupted.FD=1.391 1.DTI: diffusion tensor imaging; FD: fractal dimension.

3 讨论

本研究首先分析了不同胶质瘤患者术区FD 和预后之间的相关性，其次发现个性化3D 打印技术可以使神经外科医生直观了解患者病变位置、浸润范围及周围组织的水肿大小，降低术区的FD，减少对周围神经纤维束不必要的损伤。并且据我们所知，本研究是首次使用FD对胶质瘤术后预后进行评估。

3.1 术区水肿带FD与预后之间的关系

目前，脑胶质瘤的常规治疗途径是手术切除，然后进行放化疗，如放疗联合替莫唑胺或其他烷化药物[20-25]。但是由于肿瘤形态通常极不规则，且瘤周水肿范围往往较大，临床实践中为最大限度保持脑功能，通常未将瘤周水肿完全切除，这使得瘤周水肿内浸润的肿瘤细胞成为日后进展的严重隐患[26-28]。多项研究研究发现，超过70%的肿瘤复发位于初诊瘤体周边水肿带内，手术精度对肿瘤复发的影响较大[29-31]。因此水肿带的切除范围与患者预后有着紧密关系。将常规外科开颅治疗的患者按术区水肿带FD 的中位数进行分组后，低FD 组术后疼痛，神经功能缺损程度均低于高FD 组，而预后及日常生活能力则较高FD 组好，手术时间上两组间没有明显差异。这说明术区创面水肿的形态与患者的预后相关。FD增高代表患者创面更为毛糙，褶皱增加，进而导致创面的面积增大。我们猜测这些“褶皱”增加和创面面积增大导致了患者的神经损伤增加，但目前国内外尚无相关研究，因此还需要进一步深入研究论证。同时，此种FD 差异与手术时长关系不大，属于常规手术中难以优化的个体化差异，也说明了在没有其他辅助的情况下临床医生难以通过降低切除速度来精确切除肿瘤，减少神经损伤。

3.2 3D打印技术能否降低术区水肿带FD并提高预后

为了综合评估个性化3D 打印技术的疗效，除了使用各种量表进行评价，我们还收集了患者的DWI图像分析FD。DWI 与其他功能成像研究相比，定量简单，检查省时，不仅在明确水肿范围中有重要意义，而且基于DWI图像的ADC值已被广泛用作临床癌症成像生物标志物之一[32-34]，并且可能是肿瘤不良预后的预测因子[32]。从前DWI图像研究大多基于ADC值对肿瘤鉴别[35]、肿瘤分型[36]、肿瘤预后[37]等进行研究。因此本研究引入鲜有研究的FD，结合量表结果评估3D打印技术能否提高脑胶质瘤患者预后。同时本课题组前期发现[43]，相比于T2-FLAIR，DWI 测定的FD 更加便捷，简单，同样可以对患者预后进行分析。

我们发现使用3D打印技术不仅可以减少术区创面水肿区的FD，同时在水肿区FD近似的情况下还可以进一步提高临床疗效，同时减少手术时间及住院时间，间接减少患者的治疗费用，这也是一个全新的发现。我们选择两例病灶类似，年龄接近，性别相同的患者进行对比后，和JACOBSON 等[38]、VEZIRSKA 等[39]结果类似，3D打印技术可以使得神经外科医生对术区的界限和切除范围有定量的认知，而非通过术中所见定性认知，这使得神经纤维束的损伤降至最低，进而使得FD 降低。相比于其他技术手段，立体定向微创手术虽然在切除较深病灶具有更多优势，但价格昂贵[40]；增强显示辅助技术虽然在外科发展、应用近30 年，但在神经外科中的应用仅限于早期临床研究[41-42]。因此价格低廉、更加直观的个性化3D 打印模型在辅助胶质瘤外科治疗中，对临床医生及患者均有其独特的价值。

3.3 不足与展望

首先，3D打印技术收益最大群体为单发性病灶，多发及弥漫性胶质瘤患者目前并没有纳入研究；其次，盒维数法亦属于估算法的其中一种，可能会影响最终测量FD 值的精确度。未来将扩大样本量、联合多个中心，使用更多种FD 的测量手段，讨论3D 打印技术能否使得更多患者受益，花费较少，预后提高，生存期延长，就此开展进一步的研究。

4 结论

综上所述，个性化3D 打印模型在辅助胶质瘤外科治疗脑胶质瘤方面有显著意义。可缩短患者手术时间、住院时间，同时减少手术对神经纤维束的破坏，减少神经功能损伤，进一步提高患者日常生活能力及生活质量，值得临床应用。

作者利益冲突声明：全体作者均声明无利益冲突。

作者贡献声明：周俊林设计本研究的方案，对稿件重要内容进行了修改，获得了国家自然科学基金面上项目和甘肃省卫生行业科研计划项目的资助；席华泽起草和撰写稿件，获取、分析和解释本研究的数据；景梦圆、柴彦军、赵志勇、袁隆、杨晶晶、徐敏获取、分析或解释本研究的数据，对稿件重要内容进行了修改；全体作者对最终要发表的论文版本进行了全面的审阅和把关，对修改内容已进行讨论并最终同意该文发表，同意对研究工作各方面的诚信问题负责，确保本研究的准确性和诚信。