作者：王慧慧，赵心明，郭炜，邢古生，杨蕾，朱正，梁萌
肝脏局灶性结节性增生（FNH）是由正常肝细胞增生形成的肉眼可见的病变，是一种良性病变，发病率仅次于肝血管瘤。肝细胞肝癌（hepatocellular carcinoma，HCC）是由肝细胞发生的恶性肿瘤，病死率在世界范围致死性恶性肿瘤中居第3位。二者部分病例在影像学表现上有一定的重叠性，临床诊断困难。由于两种疾病的临床处理方式及预后完全不同，所以对于其鉴别诊断显得尤为重要。CT是诊断肝脏病变的常用检查方法，但对不典型的病变仍有较大的经验依赖性，而纹理分析可以提供客观、定量的图像描述特征。目前关于应用CT图像纹理分析鉴别肝脏FNH与HCC的研究鲜有报道，本研究旨在探讨增强CT纹理特征在鉴别FNH与HCC中的价值。
对象与方法
1.1研究对象
选取中国医学科学院肿瘤医院2011年1月至2016年10月门诊或住院的经手术或穿刺活检证实为FNH的患者共60例，其中符合条件的FNH患者共22例；选取该院2016年1—10月门诊或住院的经手术或穿刺活检证实为HCC的患者共256例，采用抽签法从中随机挑选符合条件的HCC患者共28例。纳入标准：①病理证实为FNH、HCC；②同时行常规三期CT增强扫描的患者；③病灶数目﹤3个。排除标准：图像存在伪影，影响病灶观察者。
1.2仪器与方法
32例患者采用GE Light speed VCT 64层螺旋CT扫描，18例采用Toshiba Aquilion 64层螺旋CT扫描。扫描范围为膈顶至髂嵴上缘，管电压120 kV，管电流230～380 mAs，螺距为0.828～0.875，旋转时间为每周0.5～0.8 s，扫描层厚5 mm，层间距5 mm。增强扫描采用高压注射器以3.0 ml/s流率团注对比剂碘普胺（300 mgI/ml）1.5 ml/kg，注射对比剂后，分别于25～30、65～70、90 s后行动脉期、门脉期和平衡期延迟扫描。CT增强图像以DICOM格式导出。
1.3纹理分析方法
采用CT kinetics软件进行纹理分析，应用该软件测量参数为图像的细纹理特征。选取病灶最大层面沿病灶轮廓勾画感兴趣区（ROI），然后生成ROI内的各个纹理参数值。所有ROI由1名有腹部CT诊断经验的高年资医师勾画。应用灰度直方图及灰度共生矩阵（gray level cooccurrence matrix，GLCM）纹理分析方法测定灰度平均值（mean）、偏度（skewness）、峰度（kurtosis）、自相关（correlation）、能量（energy）、标准差（standard deviation，SD）及熵值（entropy）7个纹理参数，对所得数据结果进行比较和分析。
1.4统计学处理
采用SPSS 22.0统计学软件进行数据分析，定量资料以均数±标准差表示，两组间样本参数的比较采用Spearman检验；采用受试者工作特征（ROC）曲线选取最佳敏感度及特异度时的临界值。以P﹤0.05为差异有统计学意义。
结果
2.1 50例患者的基本特征
50例患者中FNH 22例，HCC 28例；男35例，女15例；年龄13~77岁，平均（45.3±14.2）岁。FNH病灶长径2.1~13.0 cm，平均（4.9±2.5）cm；其中10例病变CT表现为不均质肿块，内可见瘢痕组织，12例病变密度均匀。HCC患者病灶长径1.8~13.4 cm，平均（5.0±2.6）cm；其中高分化细胞癌5例，中分化细胞癌18例，低分化细胞癌5例；CT影像表现不均质者18例，均质病变者10例。
2.2 CT纹理特征参数
对FNH及HCC病灶动脉期、门脉期及延迟期的图像进行纹理分析，取病灶最大层面沿病灶轮廓勾画ROI，ROI尽量包全病灶，且尽可能避开血管及周围正常肝组织，每期增强图像ROI所选层面相对应，然后自动生成相应的灰度直方图以及基于灰度直方图、灰度共生矩阵的各个纹理参数值，对所得数据进行统计分析，结果显示FNH与HCC纹理参数中，动脉期图像偏度、平均值、SD、能量及自相关组间，门脉期图像偏度、平均值、峰度及自相关组间，延迟期图像平均值及自相关组间比较，差异均有统计学意义（P﹤0.05），FNH的各值均较HCC高。（表1、图1、图2）
2.3 ROC曲线分析
ROC曲线分析结果显示，FNH与HCC病变各期增强图像灰度平均值的AUC值均为最大，对应的AUC值分别为0.849、0.888、0.886，诊断效能最佳；其中动脉期图像SD及自相关、门脉期图像峰度及自相关AUC值均﹥0.5，而动脉期及门脉期图像的偏度、能量值，以及延迟期的自相关AUC值均﹤0.5。（表1、图3～图5）
2.4 数据分析
对FNH与HCC增强图像分析所得差异有统计学意义，且AUC﹥0.5的纹理参数进行比较，结果详见表2。增强扫描各期间参数进行比较，结果显示：动脉期与门脉期、门脉期与延迟期图像平均值比较，差异均有统计学意义（P=0.000、0.000），而动脉期与延迟期平均值间，差异无统计学意义（P=0.495）。动脉期图像灰度平均值界值为79.84时，诊断的敏感度为81.8%，特异度为75.0%；门脉期平均值界值为101.90时，敏感度为86.4%，特异度为82.1%；延迟期平均值界值为81.78时，敏感度为90.9%，特异度为82.1%，详见表3。
讨论
3.1 基于CT增强扫描图像的纹理分析
纹理是指人们所观察到的图像中像素的灰度变化规律，是真实图像固有的特性，可在一定程度上反映病变的内部组织学特性。Simpson等和Ganeshan等研究发现CT纹理参数可以预测肝癌切除术后肝脏机能不全；Daginawala等发现肝脏CT纹理特征参数对肝纤维化的分级有提示意义；Lubner等研究发现结直肠癌肝转移肝脏CT纹理结果与肿瘤的分级、KARS基因突变及总生存率相关；这说明在现有CT空间及密度分辨率下，应用CT图像纹理分析评估肿瘤的异质性是可行的。目前CT纹理分析技术用于肝脏良恶性病变的鉴别报道较多，但鲜有研究关注FNH与HCC的鉴别。本研究的主要目的是评估增强图像的纹理特征在FNH及HCC鉴别诊断中的价值。
3.2 FNH与HCC的鉴别
典型的FNH与HCC在影像上较容易诊断，但是对于分化程度较高且影像学上表现均质的HCC与不伴有纤维瘢痕的FNH在形态、密度、强化方式等方面仍有较多重叠之处，临床诊断困难。而纹理参数反映的是肿瘤异质性，比如图像像素的分布、均匀性及肿瘤细胞的密集程度等，除了常规CT图像所能观察到的影像表现之外，还能发现人眼不能分辨的肿瘤内部特征，且增强CT的纹理参数能在一定程度上反映肿瘤的强化特点，故本研究对两者进行纹理分析，以期对两者的鉴别诊断有辅助诊断价值。
本研究是基于灰度直方图及GLCM两种方法对肝脏病变进行纹理特征的提取。研究发现，部分纹理参数在两者之间差异显著，其中以灰度平均值诊断效能最佳。这表明，可以通过CT增强图像的灰度平均值对FNH与HCC的鉴别提供帮助。本研究测量基于灰度直方图的灰度平均值、偏度、SD、峰度，分别描述肿瘤内部像素分布的灰度对比度的量度、分散情况、分布特征及灰度峰值，平均值及SD越大说明图像灰度值越高，像素灰度值越分散。基于灰度共生矩阵测量的能量、熵值及自相关值中，能量是一种对图像灰度分布均匀性的度量，当图像灰度分布比较均匀时，值较大；熵值用来描述图像所具有的信息量，熵值越大说明图像灰度分布越复杂，内部信息越粗糙；自相关反映了图像中局部灰度相关性，值越大说明矩阵元素灰度值越相近。
FNH为正常肝细胞的异常增生反应所致，其内坏死、出血少见；HCC由于生长过快、血供不足，易发生出血、坏死及脂肪变性，所以在各期增强图像中FNH强化程度较HCC更为显著，灰度平均值高于HCC。HCC病灶内组织成分复杂，其像素灰度值变化幅度较大，且其强化特点是“快进快出”，所以代表病灶均匀程度的能量值动脉期较FNH大，而在门脉期及延迟期差异不显著。SD值代表的是病灶所含所有像素CT值的标准偏差，提示FNH病灶在动脉期强化程度不一致，程度较HCC明显，这与其内的纤维索条及瘢痕渐进性强化的特点相符合。峰度指病灶内最大的CT值，FNH门脉期峰度值较HCC大。FNH自相关在各期图像中均大于HCC，这与FNH成分较均一、局部灰度相关性较大、矩阵元素灰度值更相近有关。FNH与HCC的偏度在动脉期及门脉期有差异，但诊断效能不佳；且在各期增强图像中熵值差异无统计学意义，可能与本研究测量的为细纹理有关，细纹理包含了病灶内各种信息量，难免含有一些不必要的信息，导致测量出来的熵值没有特异性。
3.3 研究的局限性
本研究的目的是分析FNH及HCC纹理特征的差异，以期对临床上难以鉴别的病变提供辅助诊断指标，但是并未完全选取不典型病例进行分析，故下一步计划是对均质FNH及高分化HCC进行纹理特征差异的研究。另外，本研究仅仅分析了CT增强图像的细纹理特征，且使用的为CT单层图像进行测量，未来需进一步应用三维图像进行研究，提取更全面描述病灶的纹理特征，为FNH与HCC的鉴别诊断提供更完整的信息。
大多数FNH与HCC有典型的影像学表现，但是对于不典型的病变常规CT诊断仍有一定的局限性，而纹理分析可以反映病变内部的异质性，且流程操作简单易行，对两者的鉴别有一定帮助。
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