基于CT平扫影像组学模型对早期急性坏死性胰腺炎的鉴别诊断价值
时间：2023-06-25 18:45:04 来源：雅意学习网 本文已影响 人 
陈俊飞，王笑笑，胡景卉，刘金韵，黄京城，罗先富
急性胰腺炎(acute pancreatitis,AP)根据临床表现和预后的不同，可以分为间质水肿性AP和出血坏死性AP。出血坏死性AP的早期诊出，对患者治疗方案的制定及预后至关重要[1,2]。超声、CT及MRI是目前急性胰腺炎的常规影像学检查方法。胰腺炎发作时胰腺体积弥漫性增大，超声显示内部回声减低，周围界限不清，尤其当胃肠道内聚集较多气体时，超声获得的信息有限。基于多参数成像特点，MRI拥有优越的软组织对比分辨率及对胆胰管系统良好的评估能力，但MRI检查时间长、图像质量要求高，要求患者高度配合，且费用相对昂贵。CT扫描尤其是增强CT检查可为诊断急性胰腺炎提供直接的影像依据，然而首次增强CT评估的最佳时间为发病后72～96 h内[3]。许多患者因急腹症就诊，因种种原因只能进行CT平扫，或者增强CT扫描距离发病时间较短，对出血坏死性胰腺炎的征象显示欠佳。放射科医师通常很难根据发病早期的初次CT平扫诊断早期急性坏死性胰腺炎。本研究通过定量分析AP的CT平扫图像影像组学特征，采用随机森林(random forest,RF)模型进行建模和训练，旨在探讨基于CT平扫影像组学模型对早期坏死性胰腺炎的诊断价值[4]。
1.病例资料
回顾性分析苏北人民医院2017年1月-2020年6月AP患者腹痛症状首次发作时24h内的CT平扫图像和临床资料。病例纳入标准：①急腹症患者中临床诊断为急性胰腺炎；
②患者入院时，首次CT扫描均在腹痛症状发作24h内完成，随后72～96h内行增强CT扫描；
③入院时完善胰酶谱等实验室检查。病例排除标准：①入院后未完善CT平扫或腹部增强CT检查；
②未收治入院，或非因胰腺炎为主要原因入院；
③入院后相关实验室检查不全；
④入院后未完善相关影像学检查即进行相关临床诊治。本研究经过医院伦理委员会批准。
以72～96h内增强CT及改良CT严重指数(modified computed tomography severity index,MCTSI)评分为评判标准，将AP分为间质水肿性AP及出血坏死性AP。MCTSI评分与临床病情存在直接相关性，对急性胰腺炎的病情评估及预后判断具有重要价值[5-6]。胰腺炎性反应评分：正常，0分；
胰腺或胰周炎性改变，2分。胰腺坏死评分：无坏死，0分；
坏死范围<30%，2分；
坏死范围≥30%，4分。胰周脂肪坏死：4分。胰腺并发症：2分。MCTSI总分为0～10分，水肿性AP为≤4分，坏死性AP为>4分。
2.检查方法
所有患者首次CT扫描距离腹痛症状发作均在24 h内，随后72～96 h内均进行腹部CT增强检查。检查前48 h内不进行任何其他部位对比增强影像检查，检查前禁饮食4 h以上。
所有患者均进行上腹部64排螺旋CT检查(美国GE Lights-peed VCT)。扫描参数：管电压120 kV，管电流210 mA，层厚5 mm，层间距5mm，螺距0.984，腹部CT平扫图像窗宽220 HU，窗位60 HU。增强扫描所用对比剂为碘海醇，按1.5 mL/kg剂量经肘前静脉以3.0 mL/s流率注射非离子型对比剂(碘海醇，300 mg/mL)后行动态增强扫描，然后注入20 mL生理盐水进行冲洗。CT平扫及增强扫描范围均覆盖全部胰腺组织。
3.图像处理
首先将纳入的急性胰腺炎患者原始CT平扫图像以DICOM格式导入上海联影智能科技有限公司开发的“u-AI科研平台”上，在平台上创建CT案例数据集，然后将纳入的CT平扫图像导入该数据集中，使用软件内置的影像标注功能对该数据集下的图像进行感兴趣区(region of interest,ROI)逐一勾画。ROI逐层勾画，覆盖胰腺的每个层面，尽量避开周围坏死堆积物、血管、胆管及邻近腹腔脏器(图1)。最后获得包括整个胰腺组织的感兴趣区体积(volume of interest,VOI)。由两位从事腹部影像诊断5年以上的放射诊断医师对所勾画的VOI逐层进行校对，最终确认分割结果。将诊断为间质水肿性AP的图像标签标注为Label 0，出血坏死性AP的图像标签标注为Label 1。采用组内相关系数(interclass correlation coefficient，ICC)评估观察者之间的可重复性，ICC>0.75表示可重复性良好。
图1 间质水肿性AP患者，男，44岁，因上腹痛3小时入院。a)上腹部CT平扫示胰腺体积增大，密度不均，胰腺边缘模糊；
b)红色区域为感兴趣区(ROI)；
c)增强CT诊断为急性间质水肿性AP。
图2 体尾部局限性坏死性胰腺炎患者，男，57岁，因中上腹部痛1天入院。a)腹部CT平扫示胰腺体尾部密度减低影，边缘可见少许渗出；
b)红色区域为感兴趣区(ROI)；
c)增强CT诊断为胰腺体尾部局限性坏死性胰腺炎。
4.特征提取及筛选
将带有标签的VOI图像通过联影智能科研平台(u-AI)进行预处理，将VOI所含病灶信息转换成影像组学特征数据。首先进行相关特征的提取，经过滤波器处理后，共提取2600个影像组学特征。对不同特征的尺度通过绝对值最大归一化的方法进行同一处理。使得量化后的特征尺度分布在[0,1]之间。再将2600个特征通过最小绝对收缩和选择算法(Least Absolute Shrinkage and Selection Operator，LASSO)算法进行筛选。
5.模型构建与评估
基于LASSO回归算法进行参数筛选，得到最优组学特征。通过特征构建出随机森林组学模型。模型进行五折交叉验证，即将筛选出来的每个特征随机分成5个样本，每个样本中的70%数据对模型进行训练，剩余的30%用来验证，最终5个样本依次进行交叉验证后，得到5个交叉验证的平均值，进而得出最有鉴别意义的特征。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线分析模型的鉴别诊断效能，并分别计算其曲线下面积(area under cuver,AUC)、敏感度、特异度及准确度。
6.统计学分析
采用SPSS 19.0软件进行统计学分析。计数资料的组间比较采用卡方检验，计量资料进行正态性检验及方差分析，如果符合正态分布采用t检验进行组间比较，非正态分布则采用Mann-WhitneyU检验。以P<0.05为差异具有统计学意义。
1.临床资料
2017年1月-2020年6月我院被诊断为急性胰腺炎的病例共1415例，经上述纳入及排除标准筛选后，最终共计300例患者纳入本研究，其中男180例(60%)，女120例(40%)。间质水肿性AP和出血坏死性AP在CT上表现为胰腺肿胀，病变表现为弥漫性或局限性密度减低(图1、2)。将300例患者分为间质水肿性AP(230例，其中男138例，女92例)和出血坏死性AP(70例，其中男42例，女28例)两组，两组患者的性别分布差异无统计学意义(P值=0.937)。患者年龄资料符合正态分布，间质水肿性AP组的平均年龄为(46.40±15.35)岁，出血坏死性AP组为(47.68±12.76)岁，差异无统计学意义(P值=0.486)。
2.纹理特征筛选结果
两位医师对ROI的校准结果一致性良好，ICC值为0.898。300例AP患者的CT平扫图像经预处理及纹理特征提取后，获得2600个纹理参数。2600个纹理特征参数采用LASSO回归模型特征筛选，最终确定灰度级区域大小矩阵(gray level size zone matrix，GLSZM)特征、灰度级游程长度矩阵(gray level run length matrix，GLRLM)特征、灰度级共生矩阵(gray level co-occurrence matrix，GLCM)及形态学特征(SHAPE)是急性胰腺炎患者胰腺组织坏死检出中的4个显著的二阶特征参数，其中GLSZM、SHAPE和GLRLM各包括2个亚特征，GLCM包括1个亚特征(图3)。
图3 经LASSO回归筛选显著纹理特征参数。
3.模型训练结果
300例患者均分为5个样本，每个样本中的70%数据对模型进行训练，剩余的30%用来验证，最终5个样本依次进行交叉验证后，得到5个交叉验证的平均值。训练组采用随机森林模型建模，确定以灰度级区域大小矩阵特征、灰度级游程长度矩阵特征、灰度级共生矩阵及形态学特征等4个二阶特征作为图像的最佳纹理特征，然后用五折交叉检验法进行交叉验证，分别得到训练组和验证组的准确率、敏感度、特异度及AUC(表1)。ROC曲线分析结果显示，采用五折交叉得到的五组AUC值都比较好，组学模型对训练组及验证组AP胰腺坏死的诊断效能分别为0.979和0.936(图4)。不难看出，组学模型对胰腺坏死的检出效能良好。
图4 RF模型对急性胰腺炎的早期坏死检出效能ROC曲线。a) 训练组的五折ROC曲线；
b) 验证组的五折ROC曲线; c) 训练组通过五折交叉法得到的平均AUC值; d) 验证组通过五折交叉法得到的平均AUC值。
表1 基于CT平扫图像RF模型的鉴别诊断效能
急性胰腺炎的发生机制较为繁杂，胰蛋白酶原的早期激活、腺泡细胞中Ca2+病理性升高、自噬、内质网应激和未折叠的蛋白反应等一系列的细胞水平的共同作用，致使胰腺早期组织内出现炎性充血，灌注增高，随后内皮细胞损伤、毛细血管网破坏，最终导致急性胰腺炎的发生[7-8]，在CT影像上表现为胰腺肿胀、出血坏死、胰周脂肪间隙模糊、渗出以及包裹性积液形成等[9]。传统影像以急性胰腺炎的形态学特征为诊断依据，根据影像学表现及经验判定胰腺组织是否具有出血坏死征象，诊断效能偏低。匡锐奇等[10]依据手术病例为标准，根据CT图像判定急性水肿性胰腺炎及坏死性胰腺炎的准确率分别为84.21%和82.61%，诊断效能相对偏低。相较于传统影像，纹理特征分析作为影像组学的一部分，也是一种图像处理方式，通过定量分析图像的灰度分布特征、像素间关系和空间特征，可以提取纹理信息，客观反映病灶的特征[11]。通过急性胰腺炎CT平扫图像内部异质性的纹理分析，进行大样本量的训练和验证，从而获得定量数据资料，能够客观反映两者之间的纹理特征差异，检测肉眼可能观察不到的细微差异[12-13]。
本研究结果显示，性别、年龄在间质水肿性AP与出血坏死性AP患者之间差异无统计学意义，说明AP患者中的胰腺组织坏死在任何年龄、性别中都有可能发生。通过机器学习分析AP患者胰腺组织的纹理特征，发现7个特征参数在间质水肿性AP与出血坏死性AP间具有鉴别诊断价值。通过随机森林模型对结果进行分类和训练后，发现CT平扫图像纹理分析结合随机森林模型对出血坏死性AP的早期检出诊断是有效的。
目前，多数急性胰腺炎CT纹理分析所提取的参数局限于一阶特征，如林煜文等[14]提取了一阶的直方图，包括平均值、熵值、均匀性及偏度、峰度，其中平均值、熵值和均匀性具有统计学意义。本研究所提取的是二阶统计相关纹理特征(灰度共生矩阵等参数)共4个。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，能对灰度运行实行量化[15]。GLCM可以反映两个体素灰度值在特定方向和距离上的分布，在衡量肿瘤的异质性方面应用最为广泛[16]。GLSZM用来计算图像中具有相同灰度值体素的联通数量[17]。在本研究中，有2个特征基于GLSZM，其中归一化区域大小不均一性SizeZoneNonUniformity衡量图像中区域大小体积的异质性；
区域百分比ZonePercentage表示区域所占的比重。2个特征基于GLRLM，游程长度不均一性RunLengthNonUniformity反映灰度值游行的长度差异性，反映感兴趣区内像素的离散程度。1个特征基于GLCM，差熵Difference Entropy评估不同类型急性胰腺炎之间的纹理差异。2个SHAPE特征，反映出间质水肿性AP与出血坏死性AP的形态差异。因此，这些特征可能与危险征象的出现以及肉眼无法观察到的胰腺内部的异质性相关。纹理特征分析从多个角度深入挖掘和量化这些图像信息，结合CT图像的视觉征象，可以更好地诊断急性胰腺炎的类别[18]。
本研究存在以下局限性：首先，本研究是结合机器学习对急性坏死性胰腺炎的早期诊断，总样本量及出血坏死胰腺炎的样本量较小，故特征的提取可能存在一定偏倚；
另外，本研究将所有在影像检查前已进行相关临床治疗的患者排除在外，但是在入院前已做过保守治疗的患者，可能导致图像纹理特征的改变；
最后，本研究未对急性胰腺炎的临床信息进行联合分析，数据单一，后期有待进一步深入研究。
综上所述，间质水肿性AP与出血坏死性AP的首次CT平扫图像在二阶特征上已存在明显纹理特征差异，因此结合机器学习随机森林模型建立的诊断模型，能够早期判别急性坏死性胰腺炎。
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