多模态影像组学预测直肠癌淋巴结转移

多模态影像组学预测直肠癌淋巴结转移

作者：陈利达1 徐建波2 吴辉2 李树荣3 谢晓燕1 吕明德1,4 王伟1

资助项目：国家自然科学基金（）

广东省科技计划项目（）

1.超声医学科/超声诊断与介入超声研究中心

2. 胃肠外科

3.放射学

4. 肝脏手术

中山大学附属第一医院

关于作者：

陈利达，主治医师，Email：

王伟，通讯作者，副教授，硕士生导师，研究方向：超声诊断与介入超声

电子邮件：

概括

目的

基于常规经直肠超声(ERUS)、剪切波弹性成像(SWE)和多层螺旋CT的多模态影像组学分析，并结合临床指标，建立直肠癌淋巴结转移的预测模型。

方法

2015年4月至2016年11月，93例直肠癌患者纳入研究，患者均接受ERUS及SWE检查、多层螺旋CT平扫及增强扫描，并对图像进行分析，获得影像组学参数。所有病例均接受根治性手术切除及病理检查，通过回归分析选取临床及实验室指标、US评分及CT评分，建立综合预测模型，计算一致性指数（C-index），并与传统影像学标准进行比较。

结果

回归结果显示，超声指标中淋巴结长径、肿瘤占据肠腔周长、uT分期、肿瘤弹性对比度、淋巴结最大杨氏模量、淋巴结弹性方差与肿瘤体积分数呈正相关。直肠癌淋巴结转移的危险因素分析，平扫及增强CT检查指标中，淋巴结数目、淋巴结短径、静脉期淋巴结最小CT值是预测直肠癌淋巴结转移的影响因素淋巴结转移的有无。以性别、年龄、CEA、US评分、CT评分5个指标建立预测模型，结果显示C指数为0.878。标准曲线显示预测效果与淋巴结转移的实际情况一致。与传统的淋巴结长径诊断标准（US为0.691，CT为0.749）相比，该预测模型的C指数明显提高（US为0.79，CT为0.83）。

综上所述

利用多模态影像组学（ERUS、SWE及多层螺旋CT）建立的可视化模型可以评估直肠癌及淋巴结的生物学特征，与传统诊断标准及单一模态检查相比，该模型提高了直肠癌及淋巴结的预测准确率。直肠癌淋巴结转移。

结直肠癌是全球第三大常见恶性肿瘤，死亡率居第四位，我国结直肠癌发病率及死亡率居所有肿瘤第五位，直肠癌易发生肠外浸润、淋巴结及远处转移。手术前常需进行新辅助放化疗，患者预后较早期直肠癌差，由于直肠癌治疗方式多样，术前准确的TNM分期十分重要，其中淋巴结转移是其中之一是影响肿瘤转移的重要因素之一，也是综合治疗方案决策的重要依据。但目前尚无方法能在术前准确判断淋巴结转移情况。CEA（）等肿瘤标志物等实验室指标缺乏特异性，必须依靠关于影像学检查。临床上常用的影像学检查方法包括经直肠超声（ERUS）、CT（-）、MRI（-）等，对判断直肠癌的浸润深度已经非常准确，但判断淋巴结是否有转移的准确率仍需进一步研究。低。荟萃分析报告显示ERUS的敏感性和特异性分别为57%和80%，CT为79%和76%，MRI为77%和76%。目前影像学研究中的诊断标准判断淋巴结转移的检查仅有大小和数量，且各个研究所采用的淋巴结大小的诊断截断值不同。

其他标准包括淋巴结的形态、边界、结构、强化程度、强化均匀性等，但这些指标均为检查者的主观判断，缺乏量化数据的支持，因此无法成为统一、公认的诊断标准。近年来兴起的影像组学是在常规影像学的基础上，以高通量的方式从图像中提取大量图像信息，实现肿瘤分割、特征提取和模型建立，并发现疾病的内涵特征通过深度数据挖掘，从而反映人体组织、细胞、基因水平的变化。目前，剪切波弹性成像（SWE）是一项超声新技术，其原理是施加多个脉冲波在组织中激发剪切波。结合数字图像处理技术，可直接或间接地反映组织内部的硬度差异，SWE不仅能反映病变部位的硬度及均匀性，还能测量出硬度值、硬度比等客观数据。 SWE 在肝脏、乳腺、前列腺等器官的广泛应用，已证明其有助于区分良恶性病变、发现肿瘤、评估肝纤维化程度。多层增强CT还可以测量CT目前已有许多关于病灶平扫及增强扫描的价值评估方法，并提供多种定量数据来反映其强化程度及强化均匀性，但尚未见相关研究报道这些参数是否有助于诊断直肠癌淋巴结转移。本研究将利用应用超声、多层螺旋CT等多模态成像检查提取影像学特征，结合常用临床及实验室指标建立直肠癌淋巴结转移的预测模型，并与传统影像学诊断标准进行比较。

材料和方法

1. 一般信息

收集2015年4月至2016年11月间确诊的直肠肿瘤患者194例，纳入标准为：①肿瘤距离肛门≤15 cm；②超声检查后2周内行根治性手术切除；③淋巴结切除并进行病理组织学检查; ④ 病理证实为直肠癌; ⑤ 同时进行 ERUS、SWE 及 CT 检查。排除标准为： ① 既往有直肠肿瘤切除术或放化疗史; ② 病理评估无肿瘤浸润深度及淋巴结转移（即 T及N分期）；③无法获取CT影像；④病理诊断为腺瘤或胃肠道间质瘤。记录患者基本临床资料：年龄、性别、吸烟史。记录实验室检查指标:肿瘤标志物(CEA、CA-125、CA-199)、大便常规(血红蛋白、转铁蛋白、白细胞、红细胞)、血常规(中性粒细胞、淋巴细胞、中性粒细胞粒细胞/淋巴细胞）。

2. 超声（ERUS+SWE）检查及图像分析

所有ERUS和SWE检查均由同一操作人员完成，该操作人员不知道病理诊断、相关实验室检查结果、其他影像学检查或结肠镜检查结果，但了解患者的临床症状。

所有患者于检查前2小时行磷酸钠清洁灌肠（Fleet enema, Ltd., ），排空肠内容物，随后患者取左侧卧位，术者先行直肠指检，初步评估肿瘤部位及润滑肛管。检查仪器采用法国超声仪（ 、 、 ），探头采用SE12-3（平均8MHz）经直肠腔内高频探头。探头套上避孕套并加入适量耦合剂，在进入探头前，根据肿瘤所在位置向直肠腔内注入200~500ml生理盐水，以充满肠腔，排空直肠内气体。检查时，仪器的所有设置，包括深度、增益、焦点和动态范围，都是根据每个患者的具体情况进行调整的。

ERUS 检查时应注意肿瘤的大小、位置（距肛门 0-5.0 cm 为低位，5.1-10.0 cm 为中位，10.1-15.0 cm 为高位）以及肿瘤是否占据横膈膜的一半记录肠腔切面的肿瘤浸润深度（uT），根据和提出的超声标准确定：uT1代表肿瘤浸润至粘膜或粘膜下层，uT2代表肿瘤浸润至肌层层，uT3代表肿瘤浸润至肠壁全层并延伸至肠周脂肪间隙，uT4代表肿瘤侵犯其他盆腔器官或盆壁结构。淋巴结数目、长径、短径及长度记录最大淋巴结的长短比。

3. 影像组学特征提取

SWE图像是通过在灰阶超声图像上放置扇形感兴趣区域得到的。组织硬度通过感兴趣区域的颜色编码显示（蓝色代表软，红色代表硬）。仪器状态调整调至“”，最大硬度值调至90~，冻结SWE图像直至颜色信号稳定，无杂乱颜色。

使用 SWE 图像提取放射组学特征。在直肠肿瘤、周围最大的淋巴结和肠周脂肪中放置圆形感兴趣区域（ROI，直径 0.5-1.0 cm）以进行放射组学特征提取（Kit 软件，版本 1.0，每个ROI提取了直方图特征、共生矩阵特征、游程矩阵特征、灰度连通性大小矩阵特征等共398个特征参数。

4. CT检查及图像分析

所有患者均接受多排螺旋CT（MDCT）平扫及增强扫描，所用仪器为东芝CT扫描仪（64；，日本东京），CT参数为：120kV，，旋转时间：0.5s，探测器准直：64 mm × 0.5 mm，层厚：0.5 mm，螺距：0.828，视场：350 × 350 mm，矩阵：512 × 512。首先进行盆腔CT平扫，然后注射1.5 ml/kg碘造影剂（300；，，）经肘前静脉注射，注射速度2.0～3.0 ml/s，注射后65 s行静脉期增强扫描，CT重建层厚1.0 mm，层间距0.8毫米。 所有图像传输至工作站（HP，，3.7），显示窗宽为150~350HU，窗位为50~80HU。

分别获取平扫及静脉期图像，测量以下部位的CT密度： ①在直肠肿瘤最大横截面积水平，手动绘制感兴趣区域（ROI），包括整个肿瘤轮廓清晰，ROI形状不规则，测量肿瘤平扫平均密度及静脉期平均密度；②盆腔淋巴结数目、最大淋巴结长轴、短轴记录淋巴结大小，计算长宽比；③在显示盆腔最大淋巴结的水平，手工绘制ROI，以覆盖整个淋巴结，ROI形状不规则，取平均密度、最大密度、最小密度及分别测量淋巴结在平扫及静脉期的SD，计算淋巴结平均强化程度。

5. 组织病理学检查

手术切除的肿瘤及淋巴结标本经40 g/L多聚甲醛溶液固定，常规石蜡包埋，组织切片HE染色，由病理科医师（对相关影像学检查及内镜结果不知情）评估肿瘤侵袭的深度、淋巴结的数量以及转移性癌症的存在。

5.统计方法

使用R语言进行统计分析。

) 并进行 t 检验。患者性别、淋巴结数目、US T 分期等定性数据用数字 (百分比) 描述，并进行卡方检验。使用 Lasso 回归筛选最佳预测指标US 和 CT。通过线性组合方程计算每个患者的 US 评分和 CT 评分，参数分别加权。采用多元回归中的逐步后向法筛选临床和实验室预测指标。利用临床和实验室指标，通过回归分析筛选出US评分与CT评分，建立能为临床医生定量预测淋巴结转移概率的工具，计算一致性指数（index，C-index）以量化评估的判别性能。 C指数越高，预测效率越准确，绘制了标准曲线。 X轴代表计算出的预测概率，Y轴代表淋巴结转移的实际病理评估，45°直线代表最理想的预测效率，即实际曲线与直线重合。理想的预测模型应该接近45°直线。

结果

1. US（ERUS+SWE）参数筛选与评分

194 例患者中，4 例无法接受 CT 影像检查，15 例接受过化疗，6 例之前接受过手术，58 例 SWE 后 2 周未能接受手术（包括 12 例接受放化疗的 T4 期患者和 4 例间质瘤患者） 111例患者接受手术治疗，其中18例确诊为腺瘤。最终93例患者纳入研究进行统计分析。Lasso回归结果显示，淋巴结长径、肿瘤占据肠腔周长、 uT分期、肿瘤弹性对比度、淋巴结最大杨氏模量、淋巴结弹性变异是直肠癌淋巴结转移的危险因素（图1）。

图 1. 使用 Lasso 回归选择超声参数的过程

淋巴结转移患者长径为（7.3±3.2）mm，较未转移患者长径为（5.4±1.1）mm（P）；转移患者中，84.6%（33/39）的直肠肿瘤占1 /2肠周长(P=0.005),肿瘤侵犯深度较深。87.2%(34/39)的肿瘤为uT3期(P=0.001),肿瘤弹性对比度(2.3±1.5)淋巴结转移组患者最大杨氏模量（91±69）kPa，弹性方差（16±11）分别为（44±36）kPa和（8±9）kPa（P值均<0.001） （表 1）。

基于Lasso回归建立的超声评分方程为：-3.3+0.70SuT+0.35T+0.035D+0.0047M+0.019S2-0.021E。其中，SuT：uT分期，T：肿瘤占据肠腔周长、D：淋巴结长径、M：淋巴结最大杨氏模量、S2：淋巴结弹性变异、E：肿瘤弹性对比。

2. CT参数筛选及评分

Lasso回归分析显示，淋巴结数目、淋巴结短径、静脉期淋巴结最小CT值是预测淋巴结转移的影响因素（图2）。在淋巴结淋巴结转移中，转移 2 个以上淋巴结者占 69% (27/39)，高于无转移者（P

图2 利用Lasso回归筛选CT参数的流程

基于Lasso回归建立的CT评分方程为：-1.1+0.0044N+0.15d+0.0067 CTmin，其中N为淋巴结数目，d为淋巴结短径，CTmin为淋巴结最小CT值静脉期的淋巴结。

3. 临床和实验室指标的筛查

回归分析结果显示，性别（比值比，OR=0.33）、年龄（OR=0.65）及血清CEA水平（OR=1.19）是淋巴结转移的独立危险因素。男性患者（P=0.048）、年轻患者（ P=0.050)，且CEA水平较高的患者(P=0.061)有较高的淋巴结转移风险。

4.模型建立

采用性别、年龄、CEA、US评分、CT评分5个指标建立模型，结果显示US评分和CT评分权重最大（OR=3.3和6.7，P=0.010和0.001；表3，图3）。

图3 直肠癌淋巴结转移预测模型

C指数为0.88，标准曲线显示预测效果与淋巴结转移的实际情况相符（图4）。

图 4 标准曲线

5. 与其他预测标准的比较

统计结果显示，仅以传统淋巴结直径作为诊断标准时C指数不高（US为0.69，CT为0.75），而通过Lasso回归建立的评分标准可以提高C指数（US为0.79，CT为0.83；图5）。最终，结合US、CT和临床指标的预测模型获得了最高的C指数（0.88，P值）。

图5 93例患者US及CT评分分布

讨论

研究结果表明，基于多模态影像基因组学挖掘的预测模型融合了常用临床指标US（包括ERUS和SWE）和CT，可以在术前准确判断直肠癌是否有淋巴结转移（C-index=0.88） 。

ERUS 已被公认为直肠肿瘤患者首选的影像学检查方法，也是判断直肠肿瘤侵袭深度最准确的方法之一。文献报道 ERUS 在判断直肠肿瘤侵袭深度方面的准确性癌（即T分期）的诊断准确率可达86%。但对神经周围淋巴结转移的诊断准确率不高，仅为77%。原因之一是传统普通超声依赖于检查者的主观判断，如淋巴结的形态、边界、血供情况等是判断淋巴结转移的客观指标，除淋巴结大小、数量外，缺乏其他客观诊断指标。本研究结果表明，除淋巴结本身外，直肠肿瘤原发部位(如肿瘤占据肠周长、T分期)也是影响淋巴结转移的独立因素。肿瘤占据肠道周长的1/2以上及侵袭深度较深的患者更容易发生淋巴结转移。

影像组学的概念最早由 提出，他认为影像组学是“从医学图像中高通量地提取大量特征，利用自动或半自动分析方法将影像数据转化为高通量、高维空间信息的技术”。分辨率高，可挖掘的数据空间”。放射组学认为，微观基因或蛋白质模式的变化可以用宏观成像特征来表达。从不同模态图像中提取高通量特征并进行数据挖掘，可以实现全面、非侵入、定量观察肿瘤整体形态，将成为临床医学的一次重大革命。传统灰阶超声仅反映淋巴结的形态特征，无法提供更多其他方面的信息。本研究采用多模态影像组学特征挖掘，利用SWE来反映病变的硬度变化和硬度分布，并提供硬度值、硬度比值等定量信息，有助于提高区分良、恶性病变的准确率和检出率，并可提高检查者的依赖性。 SWE在多个器官中的应用已证实恶性病变的硬度高于正常组织或良性病变。有研究报道转移性淋巴结的硬度高于正常淋巴结。我们的研究也发现直肠癌有转移淋巴结的硬度值及标准差均高于无转移淋巴结的硬度值及标准差。此外，我们还发现直肠肿瘤的硬度极限与淋巴结转移也有相关性。有淋巴结转移的肿瘤的硬度极限淋巴结转移组高于无转移组，结合以上危险因素建立的超声加权评分在淋巴结转移组与无转移组之间的差异有统计学意义（P

以往关于直肠癌淋巴结转移的CT判断研究中，公认的指标也是淋巴结的数量和大小，这也在本研究结果中得到证实。虽然也有人提出淋巴结的形态是判断直肠癌淋巴结转移的指标，但也是判断指标之一，目前尚未有相关研究对增强扫描后淋巴结的血供状况进行定量分析，本研究发现静脉期淋巴结最小CT值是肺癌淋巴结转移的危险因素直肠癌的最小CT值越低，转移的可能性越大。另一方面，也提示淋巴结强化越不均匀，转移的机会越大。在常用的实验室指标中，虽然单因素分析显示，血清CEA水平无统计学差异，回归分析显示其为独立的危险因素，但由于CEA在诊断中具有重要意义，因此将该指标纳入模型的建立是合理的直肠癌患者的临床诊断及预后评估。

在如今精准医疗时代，单一指标已远远不能满足个体化治疗的要求，只有综合分析所有获取的信息，筛选出危险因素，才能提高诊断的准确性。我们建立的预测模型就是这样一种临床实用工具。它以回归方程的形式可视化，整合临床实验室检查、ERUS、SWE 和 CT 多模态影像检查，并能根据各风险因素得分总和计算出每位患者淋巴结转移的具体概率，使其成为便于临床医生判断每个患者的病情进展及预后，从而制定针对患者的个体化治疗方案。本研究发现，预测模型与实际发生淋巴结转移的一致性（C-index=0.878）与传统影像学标准（淋巴结大小）相比有显著提高。不仅如此，与单一的US或CT权重评分相比，预测一致性也是最高的。此外，SWE弹性测量和CT定量分析并没有增加病人的费用支出。因此我们建立的基于多模态影像组学的预测模型具有很强的临床实用性且使用方便。

本研究存在以下局限性：首先，本研究没有检测结直肠癌相关基因标志物，如血清血管生成素样蛋白2等，虽然有报道指出这些指标与淋巴结转移有关，但这些基因检测MRI 检查仍处于研究阶段，尚未在临床上得到广泛认可和应用。其次，据报道，MRI 检查对结直肠癌淋巴结转移的诊断准确率也很高，但由于 MRI 检查并不是每个结直肠癌患者术前常规检查由于本院患者为本院患者，因此未纳入本研究的分析。

综上所述，利用多模态影像组学（ERUS、SWE及多层螺旋CT）建立的可视化模型可以评估直肠癌及淋巴结的生物学特性，与传统诊断标准及单一模态检查相比，该模型提高了直肠癌淋巴结转移的预测准确率。

参考文献（略）

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