钼靶及MRI纹理分析技术在乳腺良恶性病灶的诊断价值

陈晓东，黄远明，陈梓盼，罗文暄，罗树存，黄东玲，许定华，罗泽斌

女性乳腺癌发病率仅次于宫颈癌和肺癌[1]，且逐渐升高并呈两极化趋势(年轻化≤35岁和老龄化≥60岁)[2-3]。早期诊治可有效提高该类患者的生存率，使其5年生存率高达94.6%[4]，反之，诊治不及时则可导致病死率高[5]。如何有效地检测肿瘤的异质性仍是乳腺癌诊治的一个难题和挑战[6]。目前可用于检测肿瘤异质性的医学影像方法如超声、钼靶、CT、MRI及PET/CT等各有优、劣势[7-8]，还存在容易受影像医师个人主观意识影响等缺点。从医学影像图像中提取数据的纹理分析技术能够识别、提取、量化一些人眼所不能识别的纹理特征，提高对疾病的诊断效能[9-13]。本研究拟通过综合乳腺MRI多个序列、钼靶联合MRI纹理分析，旨在提高乳腺良、恶性病灶的诊断敏感度及特异度，为该类患者的诊断及预后评估提供更多定量信息。

材料与方法

1.一般资料

回顾性分析2014年6月-2019年12月在本院接受钼靶和MRI检查的乳腺肿瘤患者，患者均为女性。116例钼靶检查中恶性57例(年龄25～81岁)，良性59例(23～71岁)，96例乳腺MRI检查中恶性45例(20～70岁)，良性51例(14～56岁)。其中同时行钼靶及MRI检查的患者为30例(良性14例，恶性16例)。恶性肿瘤包含导管原位癌、小叶原位癌、浸润性导管癌、Pagets病、黏液癌、癌肉瘤、交界性叶状肿瘤等，良性肿瘤包含纤维腺瘤、导管内乳头状瘤、化脓性肉芽肿性炎、良性叶状肿瘤、错构瘤等。所有乳腺病灶均经病理检查确诊。

2.检查方法

乳腺钼靶检查采用GE Senographe 2000D型钼-铑双靶全视野数字化乳腺机，拍摄双侧乳腺内外侧斜位(mediolateral oblique，MLO)和头尾位(cranial caudal，CC)片。侧斜位：机架倾斜30°～60°，患者受检侧上臂抬高，以充分显露乳腺及腋窝。头尾位：使患者受检侧乳房下皱褶平齐置于平台中央。选用AUTO-TIME曝光模式。依据患者年龄及乳腺发育情况自动设定曝光条件，电压28 kV，电流60 mAs。从PACS系统中导出DICOM格式图像。

MR扫描采用GE Signa Excite HD 3.0T磁共振扫描仪以及乳腺专用8通道相控阵线圈。扫描时患者为俯卧位，嘱患者保持平静呼吸。扫描序列及参数如下：①横轴面T1WI序列(TR 420 ms，TE 6.8 ms，FOV 32 cm×32 cm)；②横轴面T2WI抑脂序列(TR 5159 ms，TE 88.6 ms，FOV 32 cm×32 cm)；③横轴面DWI序列(b=1000 s/mm2)；④T1WI抑脂动态增强扫描(dynamic contrast enhanced，DCE)，每期60 s，层厚1.4 mm，无间隔扫描，第1期为平扫蒙片，其后注射钆双胺对比剂，剂量为0.1 mmol/kg，速度为3.0 mL/s，经肘静脉团注，以20 mL生理盐水冲管，连续扫描6期；最后进行延时扫描和腋窝淋巴结扫描。图像自动传入后处理工作站，行时间-信号强度曲线 (time-signal intensity curve，TIC)及ADC值测量等后处理。

图1 女，57岁，右乳浸润癌。钼靶及乳腺MRI横轴面图像的ROI勾画图。a)钼靶CC位；b)钼靶MLO位；c)MRI的T2压脂；d)DWI；e)MRI的C2；f)C3。

3.钼靶及乳腺MRI纹理参数的获取

将DICOM格式的病灶侧钼靶图像(CC位及MLO位)及T2WI、DWI、动态增强的C2、C3各期图像分别从C.K.(CT Kinetics，GE Healthcare)软件中第三步(3-results)直接导入，在C.K软件上调至合适的窗宽窗位，选取病灶最大层面(应避免含有较多的坏死灶层面)手动勾画ROI，即可获得选定ROI的纹理特征参数。同一患者各期图像尽可能在同一层面勾画(图1、2)。

4.统计学方法

采用SPSS 19.0统计软件。对获得的钼靶及MRI各序列的纹理参数行秩和检验(非正态分布)或独立样本t检验(正态分布)(P值<0.05定义为有统计学差异)，得出组内良恶性病灶有统计学差异的纹理参数，再行受试者操作特征(receiver operator characteristic，ROC)曲线分析，得出各期参数的曲线下面积(area under curve，AUC)及当约登指数最大时诊断良、恶性病灶的阈值、敏感度、特异度。将钼靶及MRI各个序列中AUC值最大的参数作为联合诊断指标，通过logistics回归求出联合预测因子，再次构建ROC曲线。

结 果

钼靶及MRI图像最后统计分析均获得33个纹理参数，为13个一阶的直方图参数(Histogram parameters)、8个二阶的灰度共生矩阵(GLCM)特征参数、12个三阶灰度行程长度矩阵(GLRL)。

1.乳腺良恶性结节钼靶纹理特征诊断效能

钼靶CC位及MLO位中均只有三阶参数中的ShortRunHightGreyLevelEmphasis(短距灰度)差异有统计学意义，其余参数差异均无统计学意义(表1)，进一步检验该参数在CC位及MLO位上的诊断效能是否有差异，行medcalc的ROC曲线分析，结果显示该参数在两种体位中诊断效能无差异(P=0.6781)(表2，图3)。使用MLO位上该纹理参数来诊断乳腺良恶性病灶时，其AUC值为0.66(95%CI为0.56～0.75)，以该纹理参数值≤222264.00作为诊断恶性病灶的标准时，敏感度及特异度分别为86%、35%(表3，图4)。

表1 钼靶CC位及MLO位t检验时统计分析结果

表2 钼靶CC位及MLO位行medcalc的ROC曲线分析的诊断效能

表3 钼靶MLO位行ROC曲线分析结果

图2 女，35岁，(左)乳腺纤维腺瘤并间质玻璃样变性、局灶钙化。钼靶及乳腺MRI轴位图像的ROI勾画图。a)钼靶CC位；b)钼靶MLO位；c)MRI的T2压脂；d)DWI；e)MRI的C2；f)C3。

表4 乳腺MRI各序列及各期得出有意义的参数如下

2.乳腺良恶性结节MRI的纹理特征诊断效能

T2WI、DWI、动态增强的C2、C3两期良恶性结节有统计学差异的参数较多(表4)。对这些参数进行ROC曲线分析并计算AUC，AUC最大的参数在T2WI、动态增强的C2、C3两期均为Correlation，对应的AUC值分别为0.68、0.72、0.74。AUC最大的参数在DWI序列的参数为HaralickCorrelation，AUC值为0.70。当约登指数最大时，以T2WI的Correlation≥3.55×10-5、C2的Correlation≥3.21×10-5、C3的Correlation≥5.30×10-5、DWI的HaralickCorrelation≥4.15×109作为诊断恶性病灶标准时，其敏感度及特异度分别为76%、55%，87%、51%，80%、65%，91%、47%(表5，图5)。

3.综合乳腺MRI多个序列、钼靶联合乳腺MRI纹理特征诊断效能

为了进一步分析钼靶纹理特征、综合乳腺MRI多个序列的纹理特征以及钼靶联合乳腺MRI纹理特征诊断乳腺良恶性病灶的效能，以钼靶MLO位的ShortRunHightGreyLevelEmphasis(短距灰度)≤222264.00、T2WI的Correlation≥3.55×10-5、C2的Correlation≥3.21×10-5、C3的Correlation≥5.30×10-5、DWI的HaralickCorrelation≥4.15×109作为诊断恶性病灶标准，首先判断其中同时行钼靶及乳腺MRI检查的患者乳腺病灶的良恶性，以疾病状态为因变量，以乳腺MRI多个序列(包括T2WI、DWI、C2、C3)、联合钼靶和乳腺MRI多个序列分别为自变量行二元logistics分析，求其多指标联合的预测因子、再进一步行ROC曲线分析，得出综合乳腺MRI多个序列、联合钼靶和乳腺MRI多个序列诊断乳腺良恶性病灶的AUC值分别为0.87、0.91，当约登指数最大时联合预测因子的诊断点分别为0.64、0.51，敏感度及特异度分别为81%、86%，88%、86%(表6，图6)。

图3 ShortRunHight-GreyLevelEm-phasis在钼靶CC位及MLO位的Medcalc的ROC曲线分析。图4 ShortRunHight-GreyLevelEm-phasis在钼靶MLO位的ROC曲线分析。

表5 乳腺MRI各序列及各期AUC最大的参数

图5 乳腺MRI的T2WI、C2、C3序列Correlation及DWI序列HaralickCorrelation及综合以上多个序列诊断乳腺恶性结节的ROC曲线图。 图6 综合乳腺MR多个序列、乳腺MRI联合钼靶诊断乳腺恶性病灶的ROC曲线分析。

讨 论

1.确定乳腺良恶性病灶的钼靶纹理参数的改变及诊断阈值

乳腺钼靶检查经济实惠且方便，尤其对钙化显示较好，早期诊断应用价值较高，在临床上得到广泛的应用[14]。但钼靶图像的高容量性、组织的重叠性、低对比度以及肿块X线表现相似性等，使其对于肿块的诊断价值相对局限，导致其诊断敏感度和符合率较低，且诊断结果易受医师主观因素的影响。利用纹理分析技术可从ROI内像素灰度值的分布、变化规律中提取一系列纹理特征，并对特征进行简化，有可能从中找出最有助于揭示病灶内肉眼无法识别的潜在异质性的纹理特征参数[15]。

表6 2组纹理特征诊断乳腺良恶性病灶的效能

本研究中乳腺钼靶的MLO位和CC位图像经统计分析均得出三阶参数中的ShortRunHightGreyLevelEmp-hasis(短距灰度)差异有统计学意义，与杨韬等[16]在乳腺良恶性病灶的纹理分析中得出恶性肿块的熵值要高于良性肿块，而良性肿块的均匀性要高于恶性肿块的结果不一致。选取钼靶MLO位的短距灰度参数值≤222264.00作为诊断恶性病灶的标准，其敏感度为86%，特异度为35%。显示其鉴别乳腺良恶性结节的特异度较低，与彭文静等[17]在研究乳腺X线图像纹理分析鉴别乳腺小结节良恶性的价值实验结果一致。相对单一的钼靶影像学检查，谭红娜等[18]的研究指出，结合X线的纹理分析较单一的X线影像学诊断效能高。

2.确定乳腺良恶性病灶的MRI纹理参数的改变及诊断阈值

乳腺MRI应用于乳腺恶性病灶的筛查敏感度较高，但其特异度欠佳，部分良恶性病变的形态学及血液动力学表现存在重叠，易造成对患者过度治疗[19]。纹理特征可定量评估肿瘤的异质性从而有助于提高乳腺MR的诊断效能，并逐渐被应用于临床。Ko等[20]发现乳腺癌异质性与MR图像纹理特征具有一定的相关性。

本研究经纹理特征分析及统计分析得出Correlation为T2WI、动态增强C2、C3两期AUC最大的参数，HaralickCorrelation为DWI序列AUC最大的参数，提示Correlation为T2WI和动态增强C2、C3两期， HaralickCorrelation为DWI序列鉴别乳腺良、恶性结节的最佳纹理参数指标。当约登指数取最大值时，对应的上述参数阈值作为诊断恶性病灶的敏感度及特异度分别为76%、55%；87%、51%；80%、65%；91%、47%。提示使用这些参数鉴别乳腺良恶性病灶存在敏感度高而特异度低的情况。Correlation反映图像中局部灰度相关性，当矩阵元素值均匀相等，图像纹理细致时，相关值就越大。HaralickCorrelation为测量图像在行或列方向上的灰度级的相似度，表示局部灰度相关，其值越大，相关性越大。本实验得出乳腺良性结节Correlation、HaralickCorrelation值均小于恶性结节。与孙赛花等[21]及Prevos等[22]的研究结果一致。笔者推断这可能与恶性细胞增殖较快、细胞密集及组织间隙小的病理改变相关。

动态增强扫描中的C2、C3两期纹理特征的AUC值较大，这可能与乳腺恶性病灶血供特点有关。恶性病灶较良性病灶及正常组织有更多的新生血管且这些血管通透性高，对比剂流经时呈快速流入，因此增强时良恶性病灶的内部特征差异较大，导致该期相纹理特征诊断效能较高。

3.综合乳腺MRI多个序列、钼靶联合MRI纹理分析的诊断效能

国内外有较多使用纹理特征来诊断乳腺疾病的报道，均为单独使用钼靶[18,23]或MRI单一或几个序列[20,24-26]。如单独使用DCE-MRI图像纹理分析对乳腺病灶的诊断及疗效评估的研究[27]，使用T2WI序列纹理分析鉴别乳腺良恶性病变[28]，使用DCE-MRI结合DWI对乳腺疾病诊断的价值等[29]。本实验是进一步综合乳腺MRI多个序列及利用钼靶联合乳腺MRI纹理特征评估鉴别乳腺良恶性病灶的诊断效能。

本实验进一步综合MRI的T2WI、DWI、动态增强的C2、C3两期多个序列图像的纹理特征分析，得出其诊断效能明显高于单一的MRI序列。这可能与乳腺MRI各序列由于成像原理不同反映不同的纹理特征有关，各序列图像相互结合全面分析可更好地反映乳腺病灶的异质性特征。这与陈文静等[25]利用磁共振不同序列与纹理特征相关性对乳腺结节的诊断价值的研究中及黄燕琪等[30]利用增强CT图像的多维联合纹理特征降低了肝脏实性局灶性病变的良恶性错判率的结论相一致。

进一步比较钼靶纹理特征、综合乳腺MRI多个序列纹理特征及钼靶联合乳腺MRI纹理特征诊断乳腺良恶性病灶效能，结果表明诊断效能依次提高，AUC值分别为0.66、0.87、0.91，其中钼靶联合乳腺MRI多个序列纹理特征诊断乳腺良恶性病灶敏感度及特异度均最高，分别为88%、86%，表明钼靶联合乳腺MRI多个序列纹理特征诊断乳腺良恶性病灶效能较单一的钼靶或乳腺MRI诊断效能明显提高，特异度也较单一诊断手段增高。从而降低了乳腺疾病诊断的假阳性，避免患者过度治疗。这是由于钼靶成像能清楚显示乳腺微小钙化灶，但也存在无法显示乳腺组织结构、血流动力学，容易漏诊等较多的局限性；而MRI拥有良好的组织分辨率、可揭示病灶血流动力学表现等优势，但也存在对微钙化灶显示不足等缺陷。因此钼靶联合乳腺MRI检查可以实现优势互补，相比单一诊断手段可以提高乳腺良恶性病变的诊断效能。

4.本研究的局限性及展望

本研究是一个单一机构设计的回顾性研究，会有不可避免的选择偏差；由于临床实际情况导致研究期限内无法收集到较大量的同时做了乳腺钼靶及MRI的病例，这有可能在一定程度上影响了评价的可靠性，在后续的研究中可积累更多的病例进一步探讨该问题。纹理分析中病灶边界的勾画均是放射科医师手动勾画，对病灶具体轮廓的判定受个人经验影响较大；另外，由于不使用纹理分析方法进行诊断时，受主观因素影响较大，且本研究涉及到的成像方法较多进一步加大了主观因素的影响比重，因此本研究未设计用与不用纹理分析方法的诊断效能对照。既往多数研究会使用滤过技术对图像进行标化处理，但本实验缺乏这点。现有的纹理分析方法均有各自的优劣势，在不同研究中选择的纹理参数以及设计的分类器也不尽相同，同时各方法间又缺少有效的对比研究，因此很难统一标准，应引起研究学者的重视。

总之，综合乳腺MRI多个序列的纹理特征可以提高诊断效能，而钼靶联合乳腺MRI多个序列的纹理分析的鉴别诊断效能优于单一的钼靶或乳腺MRI。