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PET/CT融合图像肺纹理特征在肺癌诊断中的应用

2020-09-23 185 上传者：管理员

摘要：目的探讨PET/CT融合图像肺纹理特征在肺癌鉴别诊断中的应用价值。方法随机选取2016年3月—2019年6月行PET/CT检查的患者共196例，分别由医师先验知识和融合图像纹理特征参数判断患者的肺部病灶良恶性情况。在对患者实施病理检查或治疗之后，根据患者的影像学和随访情况对患者肺部良恶性病变现象加以确诊，判断医师先验知识和PET/CT融合图像肺纹理特征在肺癌诊断中的灵敏度和特异性。结果医师先验知识诊断和纹理特征参数诊断联合应用的灵敏度与两者单独诊断对比，差异具有统计学意义（P<0.05），两者联合的特异性与医师先验知识诊断对比，差异具有统计学意义（P<0.05），而与纹理特征参数诊断对比，差异不具有统计学意义（P>0.05）。结论基于PET/CT融合图像肺纹理特征应用，在对肺部病灶良恶性判断的时候始终具有积极作用。

关键词：
CT
PET
恶性病变
灵敏度
特异性
统计学意义
肺癌
肺纹理特征
鉴别诊断
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PET-CT（正电子发射计算机断层显像）将PET与CT完美融为一体，由PET提供病灶详尽的功能与代谢等分子信息，而CT提供病灶的精确解剖定位，一次显像可获得全身各方位的断层图像，具有灵敏、准确、特异及定位精确等特点，可一目了然的了解全身整体状况，达到早期发现病灶和诊断疾病的目的，属于新一代核医学影像诊断技术，从而提升临床诊断的水平[1,2]。PET/CT在肿瘤诊断和治疗效果观察等方面存在着重要影响，其对患者治疗情况的判断标准要比单纯应用PET或CT效果更加显著。当前多数医师将CT征象与SUV值及视觉评分法等结合在一起综合判断肺部病灶良恶性。临床判读PET/CT图像的时候会受到肺部病灶分化程度和医师专业水平等方面的影响而发生误诊的情况[3]。但是在图像识别的时候，能够定量分析超声和MRI及乳房钼靶图像的纹理特征也在前列腺和肺等器官疾病诊断等方面得以有效应用。本研究选取2016年3月—2019年6月行PET/CT检查的患者，探讨PET/CT融合图像肺纹理特征在肺癌鉴别诊断中的应用价值。

1、资料与方法

1.1一般资料

选取2016年3月—2019年6月行PET/CT检查的患者共196例，其中男性120例，女性76例，患者的平均年龄（56.13±19.79）岁。所有患者随访的基础上明确诊断。其中97例经手术或活病理资料确定为肺癌，另99例确定为肺部良性病变，其中37例经手术病理证实，62例经3～19月随访影像学资料确定病灶范围缩小或消失。

纳入标准：（1）患者均为肺癌的高发人员或者早期肺癌筛检人员；（2）可以收集到患者完整的检查和病史资料；（3）不符合核医学设备检查要求者；排除标准：（1）已经在肺癌中后期者；（2）发生癌症转移或者扩散者；（3）患者不依从、不配合及拒绝参加研究者。

1.2研究方法

1.2.1仪器和方法

PET/CT仪器选择Siemensbiograph64型仪器及Siemensbiographsensation16型，且在选取仪器的时候需要配置Pico-3D。首先进行CT图像采集，图像扫描参数设置为电压120kV，电流设置为140mAs，另外准直/层厚设置为5.0/0.75mm，每转设置为0.5ms，螺距1.25。在扫描的时候扫描时间设置为20～30s。在同一范围内利用三维模式进行图像采集的时候，机器可以自动校正PET图像衰减情况，使得图像有效重建和融合处理。图像利用Truex或迭代法自动重建，在使得PET和CT图像融合在一起的时候能够获取横断及矢状断面等相关PET和CT及PET/CT图像。

1.2.2医师先验知识判断图像

由两名核医学科医师结合CT图像病灶的大小及形态等解剖特征进行分析，PET图像的SUV值及融合图像主要是根据专业知识对肺部病灶良恶性加以判断。

1.2.3融合图像纹理特征参数

使用横断面PET/CT融合图像观察患者肺部良恶性病灶最大径位置，根据CT图像勾画感兴趣位置，且进行图像截取，构建肺部病灶融合图像的数据库，且最终选取4项肺部纹理特征参数定量分析。例如ASM值分析，公式如下。

其中P(i,j）说明图像距离显示为R相邻像素灰度数值显示为i和j的可能性，可能性比较大的时候数值越大，而N则为像素的灰度等级。

1.2.4联合诊断判定

在对患者良恶性判断的时候，医师可以根据先验知识内容或者纹理参数任意显示为阳性的时候将其判断为真阳性，而良性病变中只有一个结果为阳性则为假阳性。

1.3观察指标

(1）统计医师先验知识、纹理特征参数与两者联合对肺癌患者诊断的结果；（2）对比医师先验知识、纹理特征参数与两者联合在肺癌诊断中的灵敏度与特异性。灵敏度指实际有病通过检查被正确发现的百分比，反应发现患者的能力；特异性为实际无病通过筛检后被判断为非患者的百分比，反应排除非患者的能力。灵敏度=真阳性/病理阳性×100%，特异性=真阴性/病理阴性×100%。

1.4统计学方法

应用SPSS17.0统计软件实施统计学处理。计量资料用（±s）表示，计数资料采用例（%）表示，计量资料和计数资料分别行t检验和χ2检验，以P<0.05表示差异存在统计学意义。

2、结果

2.1医师先验知识、纹理特征参数与两者联合对肺癌患者诊断的结果

与病理结果对照，医师先验知识、纹理特征参数诊断的真阳性分别为85例、78例，真阴性分别为80例、71例，两者联合诊断的真阳性为94例，真阴性为60例，见表1。

2.2医师先验知识、纹理特征参数与两者联合在肺癌诊断中的灵敏度和特异性分析

医师先验知识、纹理特征参数诊断的灵敏度分别为87.63%(85/97）和80.41%(78/97），特异性分别为80.81%(80/99）和71.72%(71/99）；两者联合诊断的灵敏度为96.91%(94/97），特异性为60.61%(60/99）。两者联合应用的灵敏度与两者单独诊断对比差异明显（P<0.05），而两者联合的特异性与医师先验知识诊断对比差异具有统计学意义（P<0.05），与纹理特征参数诊断对比差异不具有统计学意义（P>0.05），见表2。

表2医师先验知识、纹理特征参数与两者联合在肺癌诊断中的灵敏度和特异性分析[例（%）]

注：与两者联合诊断比较，*P<0.05；与医师先验知识诊断比较，#P<0.05。

3、讨论

肺癌疾病是较为常见的恶性肿瘤疾病[4]，在近年以来，我国当前肺癌患者的死亡率明显比较高，其中约有80%患者确定为肺癌疾病的时候已经失去手术治疗的良机，患者五年内的生存率仅显示为8%～11%[5,6]。这就使得在对病灶良恶性早期判断和疾病及时发现的时候，能够促使肺癌疾病生存率显著提升[7]。当前各种影像学技术和血液肿瘤标志物等在肺癌诊断过程中得到显著应用。纹理特征属于不依赖于颜色或亮度就能够对图像同质现象的视觉特征有效反应的方式，其在图像计算数值的基础上会对区域内部灰度级变化的特征量化处理[8,9]。

ASM是图像灰度分布均匀性的主要度量方式，这一数值可以有效反映图像灰度分布的均匀程度，而其中灰度共生矩阵元素值平方和称为能量E[10,11]。在E较大的时候说明包含着的能量比较多，而E较小的时候则充分说明纹理较细，另外包含着的能量较低。PET/CT图像融合是将CT的解剖结构信息和PET的生理生化信息结合在一起[12]，在疾病的诊断、分期、疗效评估和放疗靶区方面具有其独特的优势，极大的提高了临床诊断水平[13,14]。本文分析结果显示，医师先验知识诊断和纹理特征参数诊断联合应用的灵敏度与两者单独诊断对比，差异具有统计学意义（P<0.05），两者联合的特异性与医师先验知识诊断对比，差异具有统计学意义（P<0.05），而与纹理特征参数诊断对比，差异不具有统计学意义（P>0.05）。基于灰度共生矩阵的能量值等纹理特征的分析，其相关结果可以充分反应肺小结节CT图像良恶性，其也成为有效特征参量，在一定程度上可以辅助早期肺癌的鉴别和具体诊断[15,16]。本文在PETCT基础上，使得医师的先验知识内容和融合图像纹理特征都对肺癌患者分别实施诊断和鉴别诊断，两者联合之后灵敏程度更高，也就充分说明两者联合应用在肺部病灶良恶性鉴别诊断的时候效果比较显著，也说明其本身属于较有前景的方法。但目前计算机辅助诊断仍然处于初期阶段，需要在之后疾病诊断的时候能够深入探讨和不断提升其准确程度和适用范围，指导医师对肺部良恶性病灶的早期诊断精确判断的基础上对患者及时治疗，有效提升患者生存质量。

表1医师先验知识、纹理特征参数与两者联合对肺癌患者诊断的统计结果

综上所述，基于PET/CT融合图像肺纹理特征应用，在对肺部病灶良恶性判断的时候始终具有积极作用。

参考文献:

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