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林 峤，李 兵，刘宁川，任 龙，廖 歆
（南充市高坪区人民医院放射科 四川 南充 637100）
急性胰腺炎是临床上常见的急腹症，分为间质水肿性急性胰腺炎和坏死性急性胰腺炎[1]。目前，影像医生主要依靠对比增强CT来观察胰腺是否发生坏死，在疾病发生的第一周后，增强CT图像上胰腺实质内如果出现了非强化区，我们才会认为胰腺实质出现了坏死。因此，在疾病的早期，我们对胰腺坏死的判断还不够准确[2]。影像组学通过提取大量用肉眼无法观察到的关于病变异质性的纹理特征，将纹理特征与病人的临床特征结合起来开发模型，来分析特定临床问题[3-4]。因此，本次通过早期的对比增强CT图像来建立一个预测坏死性胰腺炎的影像组学模型，报道如下。
1.1 一般资料
选取2020年1月—2021年12月南充市高坪区人民医院收治的259例急性胰腺炎患者的病历资料。急性胰腺炎的诊断及分类标准均参照2012年修订版急性胰腺炎亚特兰大分类[2]。纳入标准：①初次发作；
②住院病人；
③从症状发作到入院行CT增强扫描的时间间隔不超过3 d；
④症状发作一周后再次行CT增强扫描。排除标准：其他原因导致淀粉酶及脂肪酶升高者。统计病人的临床基本信息，包括年龄、病因、性别以及影像医师的阅片结果。
1.2 方法
检查前对患者进行吸气屏气训练，以取得患者的合作，让患者在检测过程中做到一致性的屏气程度。采用GE Optima CT 660 128层螺旋CT扫描体位，患者取仰卧位，头先进。扫描范围：剑突至双肾平面。扫描条件：管电压120 kV，管电流200 mA，准直：0.6 mm×64，重建层厚5 mm，重建间隔5 mm，转速2 r/s，重组函数B30f，滤波函数常选用软组织函数（FC=10最佳），矩阵：512×512，螺距：0.9:1。增强扫描采用高压注射器经肘静脉注射造影剂碘佛醇（300 mgI/mL）75 mL，注射速率为2～3 mL/s，注射完毕后立即用0.9%氯化钠溶液20 mL冲管。在注射后16 s采集动脉期图像，注射后30 s采集静脉早期图像，60 s后采集静脉期图像。
1.3 分割病灶并提取特征
在病人初次检查的静脉期图像上多个连续层面内沿着胰腺的边缘勾画感兴趣区。通过IBEX软件分割ROI并从灰度共生矩阵、灰度行程矩阵、形状以及灰度直方图这4类常见的特征组里提取特征[5]。
1.4 Logistic回归模型建立
将所有患者随机分入训练集和验证集，人数比例为7:3。采用t检验和最小绝对收缩和选择算子（least absolute shrinkage and selection operator，LASSO）算法在训练集中选择出对于坏死性胰腺炎和间质水肿性胰腺炎最有鉴别意义的纹理特征，采用10倍交叉验证的方法进行过拟合，建立影像组学Logistic回归模型。使用AUC值来评价预测效能。详细流程见图1。
图1 影像组学分析流程图
由两位副主任医师对初次增强CT图像阅片，以发病一周以后复查增强CT的检查结果作为判断坏死性胰腺炎的标准。使用AUC值来评价初次阅片的结果。
1.5 统计学方法
采用SPSS 22.0统计软件、R语言（R Studio，Version，3.4.4）进行数据分析。计量资料以均数±标准差（）表示，行t检验；
计数资料以频数（n）、百分比（%）表示，行χ2检验。P＜0.05则差异有统计学意义。
2.1 临床资料
本次一共纳入259例患者，其中间质水肿性胰腺炎患者有142例，坏死性胰腺炎患者有117例。180例患者被纳入训练集，79例患者被纳入验证集。在本研究中，训练集与验证集患者各自年龄差异无统计学意义（P＞0.05）；
性别和病因在验证集中差异有统计学意义（P＜0.05），在训练集中无显著差异（P＞0.05）。具体结果见表1。
表1 训练集和验证集病人的基本临床信息
2.2 影像医生初次阅片结果
在训练集中，影像医生认为有112例是间质水肿性胰腺炎，有68例是坏死性胰腺炎，AUC为0.767；
在验证集中，影像医生认为有55例是间质水肿性胰腺炎，有24例是坏死性胰腺炎，AUC为0.676。具体结果见表2及表3，ROC曲线见图2。
表3 影像组学模型与影像医生阅片结果
2.3 特征提取、筛选及建立预测模型
本次从353个特征中挑选出了10个对于鉴别最有意义的纹理特征，来预测模型，在训练集中影像组学预测模型的AUC为0.815，在验证集中的AUC为0.770。具体结果见表2，ROC曲线见图2。
图2 CT增强扫描
表2 影像医师的判断结果
图3 ROC曲线
大多数急性胰腺炎为间质性水肿性胰腺炎，预后较好，但仍有20%左右的病人会发展为坏死性胰腺炎，危及患者生命[6]。因此，对于坏死性胰腺炎的早期诊断及治疗，能够有效改善患者生活质量，降低死亡率。目前，放射诊断医师只能通过疾病发生一周后复查增强CT来判断坏死情况，但在疾病的最初几天内，在灌注受损的区域在变得更加具有分界性或融合之前，胰腺实质的灌注方式是零散的、可变的，部分灌注受损的区域也是可以恢复的，这解释了早期的增强CT图像很可能会低估或错估胰腺实质的坏死，导致漏诊或误诊[7-8]。本次研究中，在训练集中影像医师判断结果的AUC为0.767，准确率为0.690，验证集中的ACU为0.676，准确率为0.620，其判断的准确率是不高的，通过肉眼观察早期的增强CT图像确实会对坏死性胰腺炎造成一定程度的漏、误诊，这和之前文献中报道的情况是相符的。
目前，影像组学主要应用于肿瘤性疾病的研究，如与肿瘤组织学或遗传变异的相关性，良性和恶性组织的分类，开始治疗前对治疗反应的预测，以及完成治疗后对治疗反应的评估[9-12]，但基于其纹理特征分析的特点，其同样也适用于胰腺疾病的研究[13]。在本次研究中，影像组学预测模型在训练集中AUC为0.815，在验证集中的AUC为0.770，其表现出了良好的预测效能，我们认为有以下两点原因：①为了保证成像参数的一致性，我们并未盲目地从不同机器的图像中提取影像组学特征，成像参数的不一致性可能会影响预测效果，扫描层厚及仪器的变化会对特征的取值产生影响，保持所有图像体素大小的一致性可以降低特征值的可变性[14]；
②我们对特征进行了严格的筛选，通过t检验先筛选出一部分影像组学特征，然后通过LASSO算法进一步筛选特征，将不重要的特征系数全部变为0，在大量特征中筛选出了最有价值的特征。
有文献报道，早期微循环障碍引起的胰腺实质损害在间质水肿性胰腺炎和坏死性胰腺炎当中是不同的[15]，常规的影像检查是难以表现这种差异。影像组学能通过定量分析来揭示传统影像图像中不能被肉眼所观察到的信息，基于这一假设，影像组学特征或许能够揭示这两种类型胰腺炎在早期胰腺实质损伤中的差异，而本研究中组学模型良好的预测效能也印证了我们的猜想。
本研究依然存在以下几方面不足：①由于本研究只纳入了本院的住院病人，患者群体和成像方法可能导致选择性偏倚；
②本研究只从静脉期图像中提取了影像组学特征，其中包含的信息可能并不全面，可能会对预测结果造成影响；
③虽然的影像组学预测模型在本次研究中表现出了较好的预测能力，但我们并未统计与坏死性胰腺炎相关的临床风险因素，将临床风险因素与影像组学特征结合，建立一个更为个性化的预测模型可能会进一步提高预测效能。因此，下一步我们将进行多中心、多参数、个性化和大样本的研究来验证结果。
综上所述，本研究通过筛选影像组学特征，建立了一个预测坏死性胰腺炎Logistic回归模型，并具有较好的预测价值，有望辅助临床医生早期诊断和决策支持。
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