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目的:探讨胶质瘤影像学异质性的量化评价方式及其在不典型胶质母细胞瘤和原发性中枢神经系统淋巴瘤鉴别诊断中的价值。
材料和方法:回顾性收集2016年9月至2018年11月于青岛大学附属医院就诊的胶质母细胞瘤及原发性中枢神经系统淋巴瘤患者共计81例，其中aGBM(atypicalglioblastomamultiforme,不典型胶质母细胞瘤)患者28例，PCNSL(primarycentralnervoussystemlymphoma,原发性中枢神经系统淋巴瘤)患者53例，所有患者均满足相关入组条件。肿瘤的影像异质性评价采用视觉评价和纹理分析两种量化模式。前者参照应用于胶质瘤磁共振量化评分的伦勃朗图像视觉评分系统(Visually Accessible Rembrandt Images scoring system，VASARI)进行半定量分析，将肿瘤的影像学异质性大致分为轻度异质性、中度异质性和显著异质性三个级别。后者采用采用MaZda软件(Version 4.6，The Technical University of Lodz, Institute of Electronics)对图像进行纹理分析，提取直方图、灰度共生矩阵、游程矩阵及绝对梯度等四类纹理数据进行定量分析。所得定量及半定量数据，分别进行以下三个流程的分析。1.在MaZda软件筛选的30个最具判别价值的纹理数据中采用前6个纹理数据及CV、视觉评价分级数据在不同病例组间进行统计学分析，明确组间差异及不同成像方式中最具诊断意义的纹理类型。2.将视觉评价分级数据与纹理数据进行相关分析，推测视觉评价分级的纹理基础。3.诊断效能评价，明确视觉评价分级和相关纹理数据在两种病变鉴别诊断中的应用价值。使用SPSS21.0软件进行相关统计学检验及绘图。采用Shapiro-Wilk检验和Levene检验对数据分别行正态性和方差齐性检验。应用独立样本t检验(满足正态分布及方差齐性检验的情况下)或Mann-WhitneyU检验(不满足正态分布时)比较aGBM与PCNSL相关纹理参数的组间差异。采用Cohen’sKappa检验评价两位诊断医师对肿瘤异质性程度判断的进行诊断一致性评价。采用Kendall’stau-b相关检验评价视觉评价与各项纹理参数的相关关系。采用受试者工作特性曲线(ROC)及曲线下面积分析不同评价方法及纹理参数对于aGBM和PCNSL的的诊断效能。
结果:1.纹理数据对于诊断两种病变的特异性与ROI选取范围有关，在T2WI及ADC序列选择全瘤体范围时对病变的误判率要低于仅选择实性部分(约7.1%)，而在T1增强序列，选取全瘤体范围误判率高于仅选择实性部分(约7.4%)。2.T2WI相关数据分析显示，R1视觉评价分级和CV无明显组间差异(P＞0.05)，而游程非均匀性和灰度非均匀性参数有着显著组间差异(P=0.03)。ADC相关数据显示，R1视觉评价分级和Mean、熵、相关、游程非均匀性和灰度非均匀性有明显组间差异(P＜0.05)，其中以Mean值统计学差异最为显著(P＜0.001)。T1增强序列相关数据显示，R1视觉评价分级和Mean、CV在不同病例组间差异显著(P＜0.001)，但在包括熵、对比、梯度变异在内的灰度共生矩阵和游程矩阵的相关纹理参数间并无统计学差异(P＞0.05)。3.Cohen’sKappa分析显示，两位医师在三种成像序列中均达到了较强的一致性(Cohen’skappa＞0.6，P＜0.01),其中以T1序列图像中判断一致性最佳(Cohen’sKappa=0.8，95%CI为0.66-0.94)，具有强一致性。4.Kendall’stau-b相关评价显示,在三种不同的成像序列相关参数的纵向比较中，均以CV与视觉评价相关系数最高(呈中度-强度相关)，明显高于包括Mean在内的其他各项纹理参数。在不同成像序列的横向比较中，可以发现在T1成像序列中视觉评价与CV相关程度最高(Kendall’stau-b=0.702，P＜0.001)。5.ROC曲线,进行不同成像序列相关参数的横向比较。数据显示T1图像参数中以视觉评价曲线下面积最大(AUC=0.9)。T2图像中，以RLNU曲线下面积最大(AUC=0.68)，而视觉评价仅达0.63。ADC图像中，以Mean曲线下面积最大，达0.87，视觉评价仅达0.67，但高于CV(AUC=0.47)。
结论:1.aGBM和PCNSL在影像学异质性方面存在显著差异，且前者异质性发生概率以及程度均高于后者。2.影像异质性的视觉评价标准与纹理相关参数关系密切，尤其与一阶纹理参数高度相关。3.T1增强图像上影像异质性的视觉评价标准可重复性高，具有较高的诊断灵敏度和特异度，可解释性强，可作为临床工作中鉴别两种肿瘤的客观标准。
材料和方法:回顾性收集2016年9月至2018年11月于青岛大学附属医院就诊的胶质母细胞瘤及原发性中枢神经系统淋巴瘤患者共计81例，其中aGBM(atypicalglioblastomamultiforme,不典型胶质母细胞瘤)患者28例，PCNSL(primarycentralnervoussystemlymphoma,原发性中枢神经系统淋巴瘤)患者53例，所有患者均满足相关入组条件。肿瘤的影像异质性评价采用视觉评价和纹理分析两种量化模式。前者参照应用于胶质瘤磁共振量化评分的伦勃朗图像视觉评分系统(Visually Accessible Rembrandt Images scoring system，VASARI)进行半定量分析，将肿瘤的影像学异质性大致分为轻度异质性、中度异质性和显著异质性三个级别。后者采用采用MaZda软件(Version 4.6，The Technical University of Lodz, Institute of Electronics)对图像进行纹理分析，提取直方图、灰度共生矩阵、游程矩阵及绝对梯度等四类纹理数据进行定量分析。所得定量及半定量数据，分别进行以下三个流程的分析。1.在MaZda软件筛选的30个最具判别价值的纹理数据中采用前6个纹理数据及CV、视觉评价分级数据在不同病例组间进行统计学分析，明确组间差异及不同成像方式中最具诊断意义的纹理类型。2.将视觉评价分级数据与纹理数据进行相关分析，推测视觉评价分级的纹理基础。3.诊断效能评价，明确视觉评价分级和相关纹理数据在两种病变鉴别诊断中的应用价值。使用SPSS21.0软件进行相关统计学检验及绘图。采用Shapiro-Wilk检验和Levene检验对数据分别行正态性和方差齐性检验。应用独立样本t检验(满足正态分布及方差齐性检验的情况下)或Mann-WhitneyU检验(不满足正态分布时)比较aGBM与PCNSL相关纹理参数的组间差异。采用Cohen’sKappa检验评价两位诊断医师对肿瘤异质性程度判断的进行诊断一致性评价。采用Kendall’stau-b相关检验评价视觉评价与各项纹理参数的相关关系。采用受试者工作特性曲线(ROC)及曲线下面积分析不同评价方法及纹理参数对于aGBM和PCNSL的的诊断效能。
结果:1.纹理数据对于诊断两种病变的特异性与ROI选取范围有关，在T2WI及ADC序列选择全瘤体范围时对病变的误判率要低于仅选择实性部分(约7.1%)，而在T1增强序列，选取全瘤体范围误判率高于仅选择实性部分(约7.4%)。2.T2WI相关数据分析显示，R1视觉评价分级和CV无明显组间差异(P＞0.05)，而游程非均匀性和灰度非均匀性参数有着显著组间差异(P=0.03)。ADC相关数据显示，R1视觉评价分级和Mean、熵、相关、游程非均匀性和灰度非均匀性有明显组间差异(P＜0.05)，其中以Mean值统计学差异最为显著(P＜0.001)。T1增强序列相关数据显示，R1视觉评价分级和Mean、CV在不同病例组间差异显著(P＜0.001)，但在包括熵、对比、梯度变异在内的灰度共生矩阵和游程矩阵的相关纹理参数间并无统计学差异(P＞0.05)。3.Cohen’sKappa分析显示，两位医师在三种成像序列中均达到了较强的一致性(Cohen’skappa＞0.6，P＜0.01),其中以T1序列图像中判断一致性最佳(Cohen’sKappa=0.8，95%CI为0.66-0.94)，具有强一致性。4.Kendall’stau-b相关评价显示,在三种不同的成像序列相关参数的纵向比较中，均以CV与视觉评价相关系数最高(呈中度-强度相关)，明显高于包括Mean在内的其他各项纹理参数。在不同成像序列的横向比较中，可以发现在T1成像序列中视觉评价与CV相关程度最高(Kendall’stau-b=0.702，P＜0.001)。5.ROC曲线,进行不同成像序列相关参数的横向比较。数据显示T1图像参数中以视觉评价曲线下面积最大(AUC=0.9)。T2图像中，以RLNU曲线下面积最大(AUC=0.68)，而视觉评价仅达0.63。ADC图像中，以Mean曲线下面积最大，达0.87，视觉评价仅达0.67，但高于CV(AUC=0.47)。
结论:1.aGBM和PCNSL在影像学异质性方面存在显著差异，且前者异质性发生概率以及程度均高于后者。2.影像异质性的视觉评价标准与纹理相关参数关系密切，尤其与一阶纹理参数高度相关。3.T1增强图像上影像异质性的视觉评价标准可重复性高，具有较高的诊断灵敏度和特异度，可解释性强，可作为临床工作中鉴别两种肿瘤的客观标准。