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郭艳利 高红丽 秦文宇
肠道病变是消化内科常见疾病之一，近年来，随着人们生活方式的变化，肠道良恶性病变发生率呈上升趋势[1]。研究指出，即使有恶变潜质的肠道息肉也需经过5年甚至更长时间才能发展到恶性病变[2]，因此，尽早对肠道病变进行诊断，有利于医务人员选择合适的治疗方法，改善患者预后。CT等影像技术可获得人体组织器官的二维、三维图像，准确观察病灶形态、位置、大小等，是临床评估肠道病变的首选方法之一[3]。不同异常CT影像可反映不同肠道病变，有学者指出，CT图像中不同组织X线吸收衰减值可在一定程度上反映病变性质，其中灰度共生矩阵(GLCM)的相关纹理特征能反映图像中不同灰度像素的相关特性[4]。基于此，本次研究观察肠道CT图像纹理分析对肠道良恶性病变的鉴别诊断价值，具体报告如下。
1.1 一般资料
回顾性分析2019年6月至2021年6月在我院就诊，经临床诊断或病理证实的118例肠道病变患者(良性47例，恶性71例)的肠道CT资料。纳入标准：经临床诊断或病理检查证实为肠道良恶性病变者，存在食欲不振、恶心呕吐、腹痛、腹泻、便秘等临床症状；
均行腹部CT检查；
在行CT扫描前均对检查方法及注意事项知情同意，且对本研究知情同意；
经我院伦理委员会审核通过。排除标准：临床资料不全或不能配合检查者；
图像存在伪影，影响病灶观察者。118例患者中男性53例，女性65例；
年龄45～65岁，平均(54.62±5.83)岁。47例良性病变患者中十二指肠息肉18例，结肠息肉15例，直肠息肉14例；
71例恶性病变患者中十二指肠癌21例，结肠癌26例，直肠癌24例。
1.2 检查方法
使用德国西门子Definition AS+128层螺旋CT扫描仪。选取螺旋扫描模式，螺距1.2，准直128×0.625 mm，重建层厚1.25 mm，层间隔0.625 mm，重建卷积函数采用B60f，将扫描图像存于PACS系统中。调取系统中轴位平扫图像，以DICOM3．0格式储存肠道病变部位最大横断面图像。手动勾画感兴趣区(ROI)后，导入Matlab 7.0软件，用GLCM法提取对比度、能量、熵、相关以及一致性5个角度为0°时肠道病变部位的图像纹理特征。结果均由2名经验丰富的影像科医师进行阅片、评分并诊断，诊断结果有差异时共同协商处理。
1.3 观察指标
比较肠道良恶性病变CT平扫图像的灰度共生矩阵纹理参数(对比度、能量、熵、相关、一致性)。绘制ROC曲线，分析各参数对肠道良恶性病变的诊断价值。
1.4 统计学方法
2.1 肠道病变部位提取的纹理参数
所有肠道病变扫描结果均经软件处理，得到对比度、能量、熵、相关以及一致性5个GLCM参数图，见表1。
表1 恶性肠道病变部位纹理特征比较
2.2 各纹理特征对肠道良恶性病变的诊断效能
ROC结果显示，对比度、能量、熵、相关、一致性5个纹理特征指标在鉴别肠道良恶性病变方面具有显著差异，其诊断AUC分别为0.711、0.935、0.883、0.771、0.854。见表2、图1。
表2 各纹理特征对肠道良恶性病变的诊断效能
图1 各纹理特征诊断肠道良恶性病变的ROC曲线
肠道是人体消化器官中最长的管道，其包含较多部位，恶性肿瘤是消化内科常见肠道疾病之一，也是临床常见肿瘤之一，其发病率及死亡率均在恶性肿瘤中占较高地位[5]。近年来，随着人们饮食结构的改变，肠道肿瘤发生率呈明显上升且年轻化趋势[6]，因此临床应加强对肠道疾病的重视，提高早期鉴别准确率，促使患者尽早得到合理诊治，改善预后。
肠道疾病可导致肠壁增厚，CT影像能观察完整肠道状况及周围组织状况，并评估肠壁增厚状况，因此，CT是肠道肿瘤的常用影像诊断手段。随着影像技术的发展，医学影像图像处理也日益精进，可为肠道疾病的诊断与鉴别诊断提供更加可靠的理论依据[7]。纹理分析是医学影像重要分析方法，其可有效显示细小组织异质性特征及细微变化。有学者指出，纹理分析可以在不受影像医师专业技能及传统影像分析方法影响下，客观测量显示病灶分布状况，为提取肿瘤病灶、诊断、疗效及预后评估提供较高的预测价值[8]。众所周知，细胞组织结构改变是引起恶性肿瘤发生发展的主要原因，因此肿瘤结构、质地常不均匀[9]。但临床中有时肉眼无法察觉其变化，而通过其纹理特征则可发现，雷强等[10]观察肺部良恶性病变患者纹理特征发现二者在像素、空间信息、灰度分布程度等均存在一定的差异。而纹理分析法在鉴别肠道良恶性病变的相关研究鲜有报道，但该图像处理方法进行良恶性病变鉴别，可减少不必要的有创性治疗手段，为患者诊治方法的选择提供准确参考[11]。
本次研究选取GLCM 5种纹理特征，对肠道良恶性肿瘤进行检查，帮助鉴别病变的良恶性。对比度能反映病灶图像的清晰度及肠壁纹理沟纹深浅度，而纹理沟纹深浅与图像对比度、效果清晰程度呈正比[12]，能量则能反映病灶均匀程度及纹理粗细程度，病灶图像越均匀则能量越大[13]。熵能反映纹理复杂程度及非均匀度，且纹理复杂程度与熵值呈正比[14]。相关可反映纹理的细致程度，当图像纹理越细致，则相关值就越大，反之则相关值越小[15]。一致性显示纹理规则程度，纹理杂乱无章时，则一致性小[16]。本次研究结果显示，恶性肠道病变对比度、熵大于良性病变；
能量、相关、一致性均小于良性病变，差异均有统计学意义。表明恶性病变图像灰度分布不均匀，局部纹理复杂、紊乱，图像纹理沟纹深，灰度反差明显；
良性病变图像灰度分布相对均匀，局部纹理规律性强，图像纹理沟纹浅，病变局部灰度反差不大。分析原因可能是GLCM中纹理特征分类精细，对组织结构变化敏感，即使其在分析总像素较小的图像时也能得到充足的组织特异性纹理。另外，本次研究还采用ROC曲线分析，结果显示，对比度、能量、熵、相关、一致性5个纹理特征指标诊断肠道良恶性病变的AUC分别为0.711、0.935、0.883、0.771、0.854，均表现出良好诊断效能。
综上所述，肠道CT图像纹理分析在鉴别诊断肠道良恶性疾病中具有较高的应用价值，可为肠道良恶性病变诊治方法的选择提供可靠的信息和客观依据。
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