田序伟， 马爱琳， 蒋刘江， 迪丽阿热姆·艾海提， 杨泽宏， 沈君

高原肺水肿 (high altitude pulmonary edema，HAPE) 是指从平原快速进入高原(海拔>3000米)后，由于缺氧环境导致肺动脉压突然升高、肺血容量增加、毛细血管内液体渗出至肺间质及肺泡而引起的特发性疾病，是一种可危及生命的非心源性肺水肿[1]。急性心源性肺水肿(acute cardiac pulmonary edema，ACPE)是指肺毛细血管与组织之间的液体平衡交换发生障碍，导致肺组织间隙液体增多[2]。两种疾病的机制和治疗方案不同,影像表现近似,依靠肉眼分析很难鉴别。纹理分析是一种新的图像分析方法，已应用于肺部疾病诊断或预后评估，并取得良好效果[3-5]。目前尚无纹理分析应用于高原肺水肿与心源性肺水肿鉴别诊断的研究报道。本研究旨在探讨CT纹理分析在鉴别诊断HAPE与ACPE中的临床应用价值。

材料与方法

1.病例资料

搜集2016年12月-2018年12月在喀什地区第一人民医院行CT扫描，并经临床确诊的高原肺水肿和心源性肺水肿患者；其中高原肺水肿患者18例，男11例，女7例，年龄(42.0±12.5)岁；心源性肺水肿患者20例，男8例，女12例，年龄(52.0±16.61)岁。病例排除标准：①有肺部占位；②有慢性肺部病变如结核空洞形成、肺间质纤维化等间质病变；③急性感染性肺部炎症；④有肺部大面积钙化或异物；⑤图像质量不佳者。

2.检查方法

CT检查采用Siemens Emotion 16层CT机，扫描范围由肺尖至双侧肾上腺水平。扫描参数：管电压120 kV，管电流120～280 mA，准直24×0.6 mm，旋转时间1 s/r，螺距因子1，扫描层厚5 mm，矩阵512×512。

3.图像分析

由2位具有8年以上工作经验的放射科医师独立阅片，意见不一致时经协商达成一致意见。采用肺窗观察图像(窗宽：1600 HU，窗位：-600 HU)，选择左、右肺野肺组织分别测量，运用Omni-Kinetics软件进行纹理分析，沿肺组织边缘轮廓手动勾画ROI，勾画所有肺组织，不包括大血管、肋骨、纵膈及膈肌；采用基于灰度直方图、灰度共生矩阵法、灰度游程矩阵等提取两者的纹理特征[6]，获得全肺组织的纹理特征值，取中值。

4.统计学分析

采用SPSS 20.0统计分析软件进行统计学分析；计量资料以中值数表示。计量资料的组间比较采用Mann-Whitney U检验。对于有统计学差异的纹理参数，利用受试者操作特性(receiver operating characteristic，ROC)曲线来确定各纹理参数对于鉴别高原肺水肿与心源性肺水肿的诊断效能。以P<0.05为差异有统计学意义。

结 果

1.纹理参数差异

对高原肺水肿(图1)和急性心源性肺水肿(图2)的CT图像利用Omni Kinetics (GE healthcare)软件生成纹理参数70个，其中一阶参数12个，直方图参数11个，形态学度量参数9个，灰度共生矩阵参数22个，游程长矩阵16个。统计学分析结果显示，21个纹理参数在高原肺水肿与急性心源性肺水肿中差异有统计学意义(P<0.05)，其中高原肺水肿的6个纹理参数(标注#)中值高于心源性肺水肿，而其余15个纹理参数中值明显低于心源性肺水肿(表1)。

表1 高原肺水肿与心源性肺水肿的胸部CT图像纹理参数差异

注：#代表高原肺水肿的相关参数中值高于心源性肺水肿。

2.ROC曲线分析

图1 高原肺水肿患者。a)双肺呈“蝶翼”状肺水肿表现；b)右肺勾画ROI范围；c)左肺勾画ROI范围。图2 心源性肺水肿患者。a)双肺呈大片状模糊影，其内呈“蝶翼”状肺水肿表现；b)右肺勾画ROI范围；c)左肺勾画ROI范围。

ROC曲线分析结果显示， CT图像参数中，以灰度共生矩阵参数集群突出阈值为118617500鉴别诊断高原肺水肿与心源性肺水肿的曲线下面积(area under curve，AUC)最大，诊断能力最佳(AUC=0.994，图3)，诊断敏感度及特异度分别为100.0%、94.4%；而参数逆差距阈值为0.08的诊断能力次之(AUC=0.989)，诊断敏感度及特异度分别为94.40%、100.0%(表2)。

表2 相关CT图像纹理参数的鉴别诊断效能

注：#代表诊断能力最佳的参数；*代表诊断能力次之的参数。

讨 论

影像组学是利用数学算法提取影像图像灰阶分布、像素、空间特征信息，反映感兴趣区的异质性和细微差异，并对影像数据深度挖掘进行定量分析，用来揭示疾病的组织结构和生理特性[7-9]。目前，纹理分析已应用于多种疾病的诊断、鉴别、疗效分析、预后评估，其价值已得到多项研究证实[10-14]。

HAPE在高海拔区域的发病率约为0.01%，是由缺氧性肺血管收缩引起导致肺动脉压、肺毛细血管压、蛋白质浓度及富含红细胞水肿液量的增高,加速非心源性肺水肿[15]。ACPE是由于左心功能障碍引起肺毛细血管与组织之间的液体平衡交换发生障碍，导致肺组织间隙液体增多引起[16]。两种疾病的临床表现和发生机制不同,治疗方案也不一样[17]，但是两者均可危及患者生命。两者CT均表现为间质性肺水肿和肺泡性肺水肿的特征，一般表现为磨玻璃影和/或气腔实变、“蝶翼征”等。HAPE以肺泡性肺水肿多见，起病较急，而ACPE以间质性肺水肿常见，急性ACPE多表现为肺泡性肺水肿，并且两者一般都是同时出现，单纯从肉眼进行观察很难鉴别。另外HAPE发病区域为高原地区，医疗环境有限，需要一种快速、简便、标准的诊断手段。

随着医学影像技术的飞跃发展，影像组学的出现让我们从肉眼影像特征判别，到利用精确的数字化定量参数进行诊断，明显提高了诊断准确率，同时还可以减轻医生工作负担；影像组学利用复杂的模式进行特征的量化，基本特征有形态特征、强度特征和纹理特征[18]。Li等[19]和Huynh等[20]通过对肺癌患者CT影像特征的提取来预测复发、转移情况，最终证实影像组学特征模型对肺癌患者的诊断与复发评估具有重要意义。肺CT纹理分析基于定量分析的优势，已被证实在肺部结节和占位性病变中具有重要价值。如Ma等[21]从肺结节CT图像中提取纹理特征，用于肺结节常规筛查和肺癌诊断是有效的；另有文献也证实包括熵和一致性等纹理参数，可以反映病灶的恶性程度[22]。关于肺水肿这种弥漫性病变的影像组学研究较少，尚没有被明确证实的特征性纹理参数。

图3 相关影像组学特征参数鉴别诊断ACPE与HAPE的ROC曲线。a) 均根值、峰度、能量、逆差距、最大尺寸、灰度不均匀等6个影像组学特征参数，HAPE高于ACPE; b) 中位强度、平均值、标准偏差等15个影像组学特征参数，ACPE高于HAPE。

本研究结果表明，通过涵盖肺组织全境，得到的CT图像纹理参数特征中有21个在高原肺水肿与急性心源性肺水肿中差异有统计学意义(P<0.05)，其中高原肺水肿的6个纹理参数高于心源性肺水肿，而其余15个纹理参数低于心源性肺水肿。因为肺组织具有良好的天然对比度，这也使得大范围勾画区带来的影响因素相对减少，是相对较为可靠的鉴别诊断参数。ROC曲线分析结果显示， 在CT图像纹理参数中，以灰度共生矩阵纹理参数集群突出的诊断能力最佳(AUC=0.994)，而参数逆差距诊断能力次之(AUC=0.989)。灰度共生矩阵是像素距离和角度的矩阵函数，它通过计算图像中一定距离和一定方向的两点灰度之间的相关性，来反映图像在方向、间隔、变化幅度及快慢上的综合信息。笔者发现不同的重建算法和不同的灰度级别下得到的纹理特征经过轶和检验，最终选出了差异性纹理特征，表明两者具有较好的区分度，可以解释两者在图像中的差异性。另外本研究结果显示诊断效能最高的两个纹理参数的诊断敏感度及特异度都达到较高水平，分别为100.0%、94.4%(集群突出)和94.40%、100.0%(逆差距)，表明灰度共生矩阵中两个参数与HAPE、ACPE两种疾病CT图像差异存在相关性，意味着这些参数可以用来鉴别两种疾病。

本研究的局限性：①样本量较少，因为高原肺水肿与急性心源性肺水肿的发病地域与因素比较特殊，病例搜集困难。在今后的研究中需进一步扩大样本量；②本研究CT图像3D ROI的勾画采用二维手动勾画，存在一定差异性；后期将尝试运用自动或半自动勾画ROI。

综上所述，基于CT图像纹理分析对鉴别高原肺水肿与心源性肺水肿具有重要价值，可为后期进行大数据影像组学分析在诊断高原肺水肿和预测其与基因标本关系的研究中提供重要参考。