Page 127 - 南京医科大学学报自然科学版

第42卷第10期 吴 锦，徐珊珊，张怡帆，等. CT纹理特征评估胰腺导管腺癌的分化程度［J］.
2022年10月 南京医科大学学报（自然科学版），2022，42（10）：1464-1470，1475 ·1469 ·

A B
1.0
1.0
0.8
0.8
0.6 0.6
灵敏度 0.4 灵敏度 0.4

AUC=0.722
0.2 AUC=0.716 0.2
P < 0.001
P < 0.001
0 0
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
1-特异度 1-特异度
C D
1.0
1.0
0.8
0.8

灵敏度 0.6 灵敏度 0.6
0.4
0.4
0.2 0.2 AUC=0.873
AUC=0.895
P < 0.001
P < 0.001
0 0
0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1.0
1-特异度 1-特异度
A、B：动脉期图像纹理特征预测 PDAC 分化程度效能评估（A：训练组的 ROC 曲线图；B：验证组的 ROC 曲线图）；C、D：静脉期纹理预测
PDAC分化程度的效能评估（C：训练组的ROC曲线图；D：验证组的ROC曲线图）。
图2 多参数模型预测中⁃低分化PDAC的ROC曲线图
Figure 2 ROC curve of multi⁃parameter model for prediction of medium⁃low differentiation pancreatic cancer

早期 PDAC 有一定的意义，是一种较好的 PDAC 肿 本研究最终筛选出3个CT纹理特征，分别为运
［20］
瘤标志物 。本研究发现中⁃低分化PDAC CA125水 行熵、区域百分比和区域大小不均匀。运行熵测量
平高于高分化PDAC，差异有统计学意义（P < 0.05）， 运行长度的随机分布程度，其值越高，表示纹理的
这一发现可能为今后研究PDAC的分化程度提供新 异质性越高；区域百分比是通过区域数量和体素数
的理论依据。 量的比例来量化纹理的粗糙度，该值越高，表明图
CT 增强检查是 PDAC 术前检查最常用的影像 像的纹理越精细；区域大小不均匀性测量图像中尺
学方法，王中秋等 ［21］ 评估了32例PDAC 患者的术前 寸区体积的变异性，该值越低，说明图像中不同区
增强CT检查，研究结果表明PDAC的分化程度和病 域的纹理之间缺少变化、质地均匀。中⁃低分化
灶实质期的CT增强程度呈正比，即PDAC的分化程 PDAC 在动脉期图像上运行熵值明显较高，同时在
度越高，其病灶的CT增强程度就越高，PDAC的CT 静脉期图像上区域百分比值明显较低，而在区域大
增强程度与病灶内不同成分的比例有关，而病灶的 小不均匀性的值明显较高，因此，中⁃低分化 PDAC
成分比例因肿瘤的分化程度高低而不同。本研究 在 CT 图像上像素灰度变化幅度较大、分布规则较
发现中⁃低分化 PDAC 的强化程度明显低于高分化 乱。孔令重等 ［23］ 研究发现肿瘤内异质性的一个重
PDAC，但是 CT 检查评估结果受限于诊断医师的经 要组成部分是肿瘤血管分布的不规则性。肿瘤血
验和专业能力，具有一定的主观性，容易产生误 管的畸形、不规则结构导致肿瘤出现囊变、坏死。
差。研究发现PDAC纹理分析技术通过数学方法检 我们推测中⁃低分化 PDAC 的图像不均匀性与肿瘤
测视觉上无法感知的像素强度变化，以反映病变内 内部的囊变坏死有关，也表明中⁃低分化PDAC异质
的异质性和病变之间的细小差异 ［11］ ，已被证实在 性较高分化PDAC高，从而也预示着较差的预后。
PDAC诊断和预后中具有较高的价值 。 本研究基于CT 动、静脉期增强图像建立PDAC
［22］