苗延巍基于常规MRI图像的纹理分析鉴别血

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来源：磁共振成像传媒

董俊伊,苗延巍,刘双,韩亮,李晓欣,刘杨颖秋,宋清伟,韦玉山,刘爱连.基于常规MRI图像的纹理分析鉴别：血管周细胞瘤/孤立性纤维瘤与血管瘤型脑膜瘤.磁共振成像,,9(4):-.

苗延巍，大连医院，医学博士；博士生导师；教授；放射科副主任。

教育背景：年本科毕业于中国医科大学影像系；年硕士毕业于大连医科大学，年博士毕业于天津医科大学，师从于著名影像学专家伍建林教授。于年-年期间以访问学者赴美国底特律韦恩州立大学学习。

专业特长：神经、头颈及肿瘤影像诊断，着重于脑肿瘤、脑血管疾病、脑退变性疾病等的影像诊断。

获得奖励或荣誉称号：曾获辽宁省教学成果二等奖：形象优化与知识重组教学模式在医学影像学课程中的建立与应用（年）；辽宁省普通高等学校优秀青年骨干教师（年）；大连市政府科技进步三等奖：利用多模态磁共振探索脑铁沉积及脑血流-脑氧代谢，年，主持人。

研究方向：脑重大疾病结构及功能MRI研究。主持并参与5项国家自然科学基金、2项省级基金及2项市级项目；发表论文余篇，其中SCI论文10余篇；主编或参编学术专著10部。

社会兼职：现任中华医学会放射学分会神经学组委员；中国医学装备协会磁共振成像装备与技术专业委员会委员、神经学组副组长；中国医疗保健国际交流促进会放射学分会委员；辽宁省医学信息与健康工程学会会员；大连肿瘤学会委员；大连市医学会放射分会委员；大连市放射诊断质控中心副主任委员；大连医师协会放射分会常务委员；大连理工大学精准转化医学控制工程中心兼职研究员。并担任《磁共振成像》杂志青年编委、《中国临床医学影像杂志》等杂志编委。

血管周细胞瘤(hemanyiopericytoma，HPC)在中枢神经系统较少见，约占脑肿瘤的1%[1-2]。HPC是来源于脑膜间质血管外皮细胞的一种恶性肿瘤，具有明显的侵袭性，术后不仅可以复发，而且可以向脑外转移[3]。而血管瘤型脑膜瘤(hemangiomameningioma，HM)起源于蛛网膜绒毛顶端的帽状细胞，以良性肿瘤居多，其多数预后良好，如切除彻底，可获永久性治愈[4-5]。HPC与HM在治疗及预后方面完全不同，所以对于两者的术前鉴别是非常必要的。有研究显示HPC在形态、大小、信号(囊变坏死，血管流空影)、与硬脑膜关系等方面与HM存在显著差异[5]。在常规情况下，磁共振成像(magneticresonanceimaging，MRI)是鉴别HPC与HM的首选方法，然而由于两者的发病部位以及MRI表现非常相似，因此如果仅依靠肉眼分析影像学征象的方法来鉴别两者，临床误诊率较高。而纹理分析是一种新的图像分析方法[6]，已应用于头颈部、子宫、直肠等恶性肿瘤分级或评估预后[7-12]。另外，以往对肿瘤的定量大多采用选择局部感兴趣区(regionofinterest，ROI)法，但这种方法不能全面、准确地反映肿瘤整体的异质性，并且这种方法存在个人选择误差及样本误差[13-14]。基于肿瘤全域的ROI方法则涵盖了整个肿瘤，消除了潜在的抽样偏差，可以提供更全面的肿瘤异质性的信息[11，15-17]。目前尚无肿瘤全域基于常规MRI序列的纹理分析血管周细胞瘤及血管瘤型脑膜瘤的相关报道。因此，本研究拟探讨基于常规MRI图像，肿瘤全域的纹理分析在两者的鉴别诊断价值。

1材料与方法1.1临床资料

回顾性收集自年1月至年3月在大连医院进行MRI扫描，并手术或活检病理证实的HPC及HM患者22例。入组标准：(1)术后组织学诊断依据《WHO版中枢神经系统肿瘤分类》[18]；(2)MRI扫描前未行手术、穿刺，也未行放化疗；检查前已签署知情同意书；(3)均使用GESignaHDxt3.0T进行常规MRI序列T1WI、T2WI、T1WI增强扫描。5例患者因图像部分丢失或图像质量欠佳(n=2)及MRI扫描前已进行手术(n=3)被排除。最终共有17例患者入组，其中HPC8例(男1例，女7例)，年龄(66.0±22.3)岁；HM9例(男4例，女5例)，年龄(57.0±21.5)岁。

1.2数据采集

本研究采用美国GESignaHDxt3.0TMRI扫描仪，患者仰卧位，采用标准头线圈。MRI平扫序列包括：快速自旋回波(fastspinecho，FSE)T1WI矢状位及轴位、FSET2WI轴位。然后行T1WI增强扫描，依次采用三维结构像扫描(three-dimensionalbrainvolume，3DBRAVO)及自旋回波(spinecho，SE)序列T1WI轴位，增强扫描用钆贲替酸葡甲胺，经肘静脉注射，剂量0.1mmol/kg，注射流速3.0ml/s。具体扫描参数见表1。

1.3图像处理

将T1WI、T2WI、T1WI增强图的DICOM格式数据拷贝至个人电脑，导入Omni-Kinetics软件得到相应的信号强度图进行后处理。结合T2WI及T1WI增强图确认肿瘤实质、水肿区，沿肿瘤水肿的边缘逐层手动描绘ROI，涵盖全部肿瘤实质部分及水肿区域，保证T1WI、T2WI、T1WI增强图的ROI范围一致。将所有层面的ROI累加为一个3DROI(图1)，软件将分别自动计算出相应强度直方图。记录肿瘤全域的纹理参数，包括最小值、最大值、平均值、标准差、相对偏差、体素数、偏度、峰度、一致性、百分位数、均方根值、值域、平均差、集群阴影、集群突出。

1.4统计学处理

应用统计软件包SPSS17.0进行数据分析。将本研究中HPC与血管瘤型脑膜瘤的发病年龄、性别及影像特征进行统计学分析，其中计数资料组间比较采用Fisher确切概率法，计量资料组间比较采用两独立样本t检验；采用Mann-WhitneyU检验进行肿瘤间对照分析。对于有统计学意义的纹理参数，利用受试者操作特性(receiveroperatingcharacteristic，ROC)曲线来确定各纹理参数对于鉴别HPC及HM诊断的效能。

2结果2.1一般资料及影像学征象差异

本研究中HPC约87.5%(7/8)呈分叶状或不规则形，而HM约77.8%(7/9)呈类圆形或椭圆形，并且HPC与HM的形态学差异具有统计学意义(P＜0.05)。本研究中囊变坏死在HPC较HM更多见；HPC与HM的瘤周水肿程度不同，HPC多为轻中度水肿(5/8)，而HM以中重度水肿(7/9)为主，但两者囊变坏死以及瘤周水肿之间的差异无统计学意义。而且本研究中HPC与HM患者的年龄、性别，以及HPC与HM肿瘤的大小、T1WI信号、T2WI信号、血管流空影、与脑膜附着形式、脑膜尾征、瘤内出血、中线结构移位等因素差异均无统计学意义(P＞0.05)。详见表2。

2.2纹理参数差异

在T1增强信号强度图像纹理参数中，HPC的平均差和偏度明显高于HM(P＜0.05)，而前者的最小值、平均值、均方根值、平均差、均一性、第5、10、25、50(中位数)、75、90百分位数明显低于后者(P＜0.05)。见表3。

T2信号强度图像纹理参数中，HPC的偏度、集群阴影、集群突出明显高于HM(P＜0.05)，而前者的均一性、第5、10、25百分位数明显低于后者(P＜0.05)。而两种肿瘤间T1信号强度图像各纹理参数值差异均无统计学意义(P＞0.05)。见表4。

本研究中，HPCT2WI信号值直方图的图像中心明显左偏，T1WI增强信号值直方图的图像表现为高、低双峰，而高峰的主体偏右。HMT2WI信号值及T1WI增强信号值直方图的图像中心均表现出明显右偏(图2、3)。

2.3两种肿瘤纹理参数的ROC曲线分析

ROC曲线分析显示，T1增强信号中，以第25百分位数.07为阈值鉴别HPC与HM的曲线下面积(areaunderthecurve，AUC)最大，诊断能力最佳(AUC=0.)，敏感性及特异性分别为66.7%、.0%，而中位值(第50百分位数)的诊断能力次之(AUC=0.)；T2信号中，以均一性0.79为阈值鉴别二者的诊断能力最佳(AUC=1.00)，敏感性及特异性分别为88.9%、%，而集群阴影诊断能力次之(AUC=0.)，见表5、6。

3讨论3.1HPC与HM常规影像学、病理表现

本研究显示HPC与HM在形态学上差异具有统计学意义(P＜0.05)，即HPC多呈分叶状或不规则状，可能因为HPC各部位生长速度不一致，而且与侵袭性生长有关[19-20]，而HM多为类圆形及椭圆形；由于HPC肿瘤生长速度过快，侵蚀肿瘤的部分滋养血管，肿瘤血供减少，从而导致HPC中囊变坏死较HM更常见[5]，这与本研究结果一致。本研究中，HPC多表现为轻中度瘤周水肿，是由肿瘤迅速浸润临近脑组织导致，而HM多表现为中重度瘤周水肿，可能与血管源性水肿有关[5]。并且以往有研究显示HPC常具有丰富的血管流空现象，MRI信号多不均匀，无肿瘤内钙化和骨质增生、局部颅骨呈溶骨性破坏，而HM这些表现相对少见，所以其信号多较均匀；MRI增强示HPC和HM肿瘤实体均呈显著增强效应，但HPC肿瘤实质多为不均匀性强化，而HM肿瘤多为均匀显著强化[21]。有研究发现ADC值对于HPC及不同亚型脑膜瘤之间的鉴别有一定的价值，但其结果显示HPC的mADC及NADC值与HM差异无统计学意义[22]。在病理表现方面，HPC镜下(图3C)显示肿瘤细胞主要由密集的梭形细胞构成，血管大小不等，较有特异性的表现为包绕着肿瘤细胞，并环绕着毛细血管内皮细胞、向外放射状走行网状纤维[23]，而HM镜下(图4C)显示肿瘤瘤组织为增生丰富的厚壁、薄壁血管，其间有散在分布的脑膜上皮细胞[19]。综上所述，HPC与HM在MRI表现以及病理表现上具有特征性鉴别点，但在大多数情况下，HPC与HM的常规MRI表现有较多相似之处，鉴别诊断极其困难，而且病理检查属于有创检查，不能作为鉴别诊断的首选。

3.2纹理分析在HPC与HM鉴别中的应用

基于像素分布的纹理分析是通过计算整个组织内部信号值，并分别以MR信号值以及相同信号范围内像素值为X轴和Y轴，可用来测量ROI的平均信号值、像素数及像素数信号变化范围，提供定量的肿瘤异质性信息[24-27]。本研究表明，通过涵盖肿瘤实质和水肿区域的全域测量，两种肿瘤增强T1WI图像纹理参数中的最小值、平均值、均方根值、平均差、偏度、均一性、百分位数差异均存在统计学意义(P＜0.05)，除了平均差和偏度，其余HM各参数值均高于HPC。HM的峰度值高于HPC，表示HM图像的灰度分布更集中于平均灰度附近[28-29]。笔者认为这主要是由于HM内瘤细胞多均匀分布，结构致密，而HPC内细胞成分混杂所致，但差异并不显著。本研究中的HPC与HM的偏度值均偏向于负值，其绝对值HPC低于HM。笔者认为发生此现象的原因主要是由于HPC存在较多坏死、囊变，使得曲线分布向左偏移；而HM实质成分较均匀，偏度较大，曲线右偏。而各值区的增强T1WI参数差异均有统计学意义(P＜0.05)，有理由推断上述各参数对于两者之间的鉴别诊断均有意义，而且第25百分位数、第50百分位数(或中位数)具有较好的诊断效能，可能会是相对较为可靠的鉴别诊断参数。

均一性反映的是肿瘤ROI内的异质性程度，数值越小，表明ROI内灰阶强度值分布越不均匀，或者说数值范围大小越大，异质性程度越大[30]。本研究中增强T1WI、T2WI信号的均一性差异存在统计学意义(P＜0.05)，HM的均一性均高于HPC，说明后者异质性程度较前者更明显，瘤内存在更多的出血、囊变或坏死。在本研究中，T2WI信号图像纹理参数中HM的第10百分位数、第25百分位数均显著高于HPC，说明低值区的T2WI信号强度对于两者之间的诊断更有意义。集群阴影与集群突出均为衡量灰度共生矩阵偏度和一致性的指标，两者的值越高，说明不对称性更大，本研究显示HPC中上述两参数均显著高于HM，与HPC的恶性肿瘤异质性明显相吻合。本研究结果显示，以均一性鉴别HPC与HM诊断效能最佳，当阈值为0.79时，ROC曲线AUC为1.00，敏感性及特异性分别为88.9%、%，这有望作为鉴别二者的一个良好的影像学指标。

3.3不足之处

本研究也存在局限性。首先，本研究是回顾性研究，无法在外科手术切除前或切除中获得更多信息。其次，由于HPC与HM均属于少见肿瘤，因此研究样本量相对较小，可能会对结果造成一些影响，例如本研究出现AUC为1的情况，这极有可能是由于病例数过小所导致的，因此笔者将继续收集和总结病例资料，为进一步提高HPC与HM的精确诊断率积累资料。

参考文献[References]

[1]YuGY,LiuXB.Studyontheincidenceofwarthintumorinparotidgland.JOralMaxilSurg,,7(2):88-91.

俞光岩,柳晓冰.腮腺沃辛瘤发病情况分析.口腔颌面外科杂志,,7(2):88-91.

[2]WangJH,TanYH,ZhangG.Clinicalanalysisof52casesofcystadenolymphoma(Warthinstumor)inparotidgland.ActaAcadMedMilTert,,26(1):4.

王建华,谭颖徽,张纲.腮腺腺淋巴瘤52例临床分析.第三军医大学学报,,26(1):4.

[3]ZhangJ,DuGH.Clinicalanalysisofcasesofcentralnervoussystemhemangiopericytoma.ChinJNeurosurg,,26(10):-.

张颉,杜固宏.中枢神经系统血管外皮细胞瘤例临床分析.中华神经外科杂志,,26(10):-.

[4]LiuML,HanT,LiuL,etal.MRIfeaturesandpathologicalanalysisofhemangiopericytomaoccurredinthecentralnervoussystem.JChinComputMedImag,,13(6):-.

刘梅丽,韩彤,刘力,等.中枢神经系统血管外皮细胞瘤的MRI表现与病理分析.中国医学计算机成像杂志,,13(6):-.

[5]ChenR,PengDC,HuZL,etal.DifferencesinMRIfindingsbetweenintracranialhemangiopericytomaandangiomatousmeningioma.ChinJMagnResonImaging,,7(3):-.

陈荣,彭德昌,胡祖力,等.颅内血管周细胞瘤与血管瘤型脑膜瘤的磁共振成像征象对比分析.磁共振成像,,7(3):-.

[6]Shahabaz,SomwanshiDK,YadavAK,etal.Medicalimagestextureanalysis:Areview.InternationalConferenceonComputer,CommunicationsandElectronics.IEEE,:-.

[7]TozerDJ,J?gerHR,DanchaivijitrN,etal.Apparentdiffusioncoeffcienthistogramsmaypredictlow-gradegliomasubtype.NMRBiomed,,20(1):49-57.

[8]AhnSJ,ChoiSH,KimYJ,etal.HistogramanalysisofapparentdiffusioncoefficientmapofstandardandhighB-valuediffusionMRimaginginheadandnecksquamouscellcarcinoma:acorrelationstudywithhistologicalgrade.AcadRadiol,,19(10):-.

[9]SuoST,ChenXX,FanY,etal.Histogramanalysisofapparentdiffusioncoefficientat3.0Tinurinarybladderlesions:correlationwithpathologicfindings.AcadRadiol,,21(8):-.

[10]MaX,ZhaoX,OuyangH,etal.QuantifiedADChistogramanalysis:anewmethodfordifferentiatingmass-formingfocalpancreatitisfrompancreaticcancer.ActaRadiol,,55(7):-.

[11]WooS,ChoJY,KimSY,etal.Histogramanalysisofapparentdiffusioncoefficientmapofdiffusion-weightedMRIinendometrialcancer:apreliminarycorrelationstudywithhistologicalgrade.ActaRadiol,,55(10):-.

[12]ChoSH,KimGC,JangYJ,etal.Locallyadvancedrectalcancer:post-chemoradiotherapyADChistogramanalysisforpredictinga

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