analyse d'image numérique de l'échoendoscopie est utile dans le diagnostic mésenchymateuses gastrique tumors

analyse d'image numérique de l'échoendoscopie est utile dans le diagnostic des tumeurs gastriques mésenchymateuses
Résumé
fond
échoendoscopie (EUS) est un outil d'imagerie précieux pour évaluer subépithélial lésions dans l'estomac. Cependant, il existe peu d'études sur la différenciation entre les tumeurs stromales gastro-intestinales (GIST) et les tumeurs mésenchymateuses bénignes, telles que fibrome ou schwannome, avec l'utilisation de EUS. En outre, il y a des limites à l'analyse des caractéristiques de ces tumeurs dues à une mauvaise concordance inter à la suite de l'interprétation subjective des images EUS. Par conséquent, le but de cette étude était d'évaluer le rôle de l'analyse d'images numériques à distinguer les caractéristiques des GIST de celles des tumeurs mésenchymateuses bénignes sur EUS.
Méthodes
Nous avons recruté 65 patients atteints de histopathologique prouvé GIST gastrique, fibrome ou schwannome sur des échantillons réséquées chirurgicalement qui ont subi un examen EUS à notre unité endoscopique de Janvier 2007 à Septembre 2010. Après la normalisation des images EUS, les valeurs de luminosité, y compris la moyenne (T moyenne), indiquant échogénicité, et l'écart type (T SD), indicatif de l'hétérogénéité, dans les tumeurs ont été analysés
Résultats The T moyenne et T SD étaient significativement plus élevés dans les GIST que dans fibrome et schwannomes (p <. 0,001 ). Cependant, il n'y avait pas de différence significative dans le T moyenne ou T SD entre GIST bénignes et malignes. La sensibilité et la spécificité ont été presque optimisés pour différencier les GIST de fibrome ou schwannome lorsque les valeurs critiques de T signifient et T SD étaient de 65 et 75, respectivement. La présence d'au moins 1 de ces 2 résultats dans une tumeur donnée a abouti à une sensibilité de 94%, une spécificité de 80%, une valeur prédictive positive de 94%, une valeur prédictive négative de 80%, et la précision de 90,8% pour prédire GIST.
Conclusions
analyse d'image numérique fournit des informations objectives sur les images EUS; ainsi, il peut être utile dans le diagnostic des tumeurs mésenchymateuses gastriques.
Mots-clés
Estomac échoendoscopie mésenchymateuses tumeur image analyse de fond
mésenchymateuses tumeur de l'estomac est généralement découvert fortuitement lors endoscopie haute pour une autre maladie, et est noté comme une entreprise, en saillie lésion subépithélial; Cependant, les grosses tumeurs peuvent parfois provoquer des saignements [1]. Histopathologique, la plupart de ces tumeurs sont totalement ou partiellement composée de cellules fusiformes et afficher le muscle lisse ou la différenciation de la gaine du nerf. La plupart des tumeurs mésenchymateuses gastriques sont des tumeurs stromales gastro-intestinales (GIST) dérivées des cellules interstitielles de Cajal [1-3]. GIST a un risque de rechute métastatique, en particulier dans le péritoine et le foie, même après une intervention chirurgicale pour une maladie localisée [4, 5]. Par conséquent, tous les GIST sont considérés comme potentiellement malignes et peuvent nécessiter une résection, même de petites lésions intra-muros de l'estomac [5, 6].
Dans la pratique, la différenciation des tumeurs stromales de tumeurs bénignes mésenchymateuses gastriques, tels que léiomyome ou schwannome, est essentiel pour la prise en charge clinique efficace. échoendoscopie (EUS) est un outil d'imagerie précieux pour évaluer les tumeurs mésenchymateuses, car elle permet la mise en évidence d'une masse hypoéchogène qui est contiguë à la quatrième couche hypoéchogène de la paroi intestinale normale [7-9]. En dépit de ce fait, il existe peu d'études sur la différenciation entre les GIST et les tumeurs mésenchymateuses bénignes avec l'utilisation de EUS [9, 10]. En outre, il y a des limites à l'analyse des caractéristiques de ces tumeurs dues à une mauvaise concordance inter à la suite de l'interprétation subjective des images EUS [11, 12].
Images numériques se composent de pixels (éléments d'image), qui sont les éléments de base qui composent une image en 2 dimensions. Dans l'analyse de l'image numérique, la variation de la distribution spatiale des pixels et est calculée en utilisant l'analyse de texture pour extraire des données utiles. Récemment, l'utilité de l'analyse d'image numérique pour distinguer les tumeurs bénignes des lésions malignes subépithéliaux sur EUS a été rapporté [13]. Par conséquent, le but de cette étude était d'évaluer le rôle de l'analyse d'images numériques à distinguer les caractéristiques des GIST de celles des tumeurs mésenchymateuses bénignes sur EUS.
Méthodes
sujets: Les dossiers médicaux de tous les patients atteints de histopathologique prouvé GIST gastrique, fibrome ou schwannome sur des échantillons réséquées chirurgicalement qui ont subi un examen EUS à notre unité endoscopique de Janvier 2007 à Septembre 2010 ont été revus rétrospectivement. Nous avons recruté 65 patients (27 hommes et 38 femmes) avec un âge moyen de 55 ans (extrêmes, 28-81 ans), dont 50 avaient GIST, 6 fibrome, et 9 schwannome. Cette étude a été examiné et approuvé par le comité d'examen institutionnel à l'hôpital universitaire national de Pusan.
Histopathologie
Les tumeurs ont été histopathologique se sont révélées être des tumeurs mésenchymateuses gastriques et ont été classés par immunohistochimie comme léiomyomes, schwannome, ou GIST [3]. Léiomyome a été défini comme un schwannome desmine positif et c-kit (CD117) tumeur séronégatifs, comme une tumeur S-100-positif et c-kit-négatives, et GIST comme une tumeur c-kit positif. GIST ont été divisés en 4 groupes selon le rapport de la réunion de consensus sur les National Institutes of Health [6]
EUS de échoendoscopie a été réalisée à l'aide d'un endoscope radial à balayage à ultrasons (GF-UM2000;. Olympus, Tokyo, Japon) à 7,5 MHz, et tous les examens ont été effectués sous sédation consciente intraveineuse (midazolam avec ou sans mépéridine). La tumeur a été scannée après avoir rempli l'estomac avec 400-600 ml d'eau dégazée. Au moins 10 images fixes EUS ont été obtenues pour chaque lésion, et ces images ont été enregistrées numériquement dans EUS les images Windows format bitmap. Ont été examinés par un seul échoendoscopiste expérimenté (G.H.K.) qui a été maintenu aveuglé au diagnostic final. L'analyse d'image numérique de seulement 1 image fixe EUS de la plus haute qualité a été sélectionné pour chaque lésion pour une analyse d'image numérique, qui a été effectuée sur un ordinateur de bureau standard. de l'EUS peut afficher différentes caractéristiques de l'image en fonction de différents contrastes au cours un véritable examen. Pour minimiser ces différences, un processus de normalisation a été effectuée en utilisant les valeurs de luminosité du centre anéchoïque et la jante hyperéchogène externe de la portée de EUS, qui ont le moins de variabilité. La figure 1 illustre le processus de normalisation utilisé dans cette étude. Figure 1 Débit diagramme illustrant le processus de normalisation de l'image EUS.
révision d'image avec histogramme lissage est également nécessaire d'obtenir un meilleur contraste, car l'image originale de EUS peut être faussée par la luminosité de l'histogramme et ne peut donc être utile pour analyser la zone de la tumeur. Ensuite, on a appliqué un procédé de bord de réticulation pour tous les pixels de bord de manière répétitive afin de produire un bord. Edge-reliant connecté et enregistré toutes les valeurs, répondant à la formule (1) dans une zone de 3 x 3 à pixel courant. ∇
G
x
,
y
-
∇
G
x
'
,
y
'
≤
Th
(1) Le seuil (Th
) de formule (1) a été fixé à 130, sur la base de notre étude préliminaire (données non présentées). Ensuite, le centre anéchoïque du champ d'application de EUS a été extrait comme un objet à haute densité de pixels après l'application de binarisation, l'étiquetage avec l'algorithme feu de brousse, et la suppression du bruit en utilisant des informations morphologiques. La jante hyperéchogène extérieure de la portée a été extrait comme la zone qui était plus lumineux que les pixels voisins, comme le montre la figure 2. Figure 2 processus d'extraction du centre anéchoïque et la jante hyperéchogène extérieure de la portée de EUS. (A) l'image Gray. (B) la méthode de lissage. (C) Méthode de bord de réticulation. (D) binarisation. (E) l'étiquetage avec l'algorithme feu de brousse. (F) L'élimination du bruit à l'aide des informations morphologiques. (G) Extraction du centre anéchoïque du champ d'application. . (H) Extraction de la jante hyperéchogène extérieure de la portée
Enfin la formule (2) a été appliqué pour terminer le processus de normalisation: StandardGray
=
255
-
RimGray
×
1
+
255
-
RimGray
CenterGray
Si
CenterGray
<
X
<
StandardGray
,
Ensuite
X
=
StandardGray
StandardGray
-
CenterGray
×
X
-
StandardGray
Else
Si
StandardGray
<
X
<
EdgeGray
,
Ensuite
X
=
StandardGray
+
255
-
StandardGray
RimGray
-
StandardGray
×
X
-
StandardGray
(2) où CenterGray et RimGray désignent les valeurs de luminosité de la centre anéchoïque et la jante hyperéchogène extérieure du champ d'application, respectivement, tandis que StandardGray représente une valeur de luminosité pour différencier le centre anéchoïque de la jante hyperéchogène extérieure.
de l'image normalisée, une région d'intérêt (ROI) a été sélectionné par un échoendoscopiste expérimenté (BGE) pour l'analyse de la tumeur. La méthode ci-dessus fournit des informations de luminosité, y compris le minimum, maximum, moyenne (T moyenne), l'écart type (T SD), la médiane et les valeurs interquartiles (Figure 3). La figure 3 un exemple d'une analyse d'image numérique. De l'image normalisée, une région d'intérêt (ROI) est sélectionné par un échoendoscopiste expérimenté pour l'analyse de la tumeur. Les résultats définitifs pour le retour sur investissement sont exprimés dans l'histogramme du bas. La moyenne (Tmoyenne) et l'écart type (DNT) des valeurs de luminosité sont 81.53 et 180.50, respectivement.
Analyse statistique
Toutes les données sont exprimées en moyenne ± écart-type. La différence de T signifie et T SD parmi les groupes 3 (GIST, leiomyoma et schwannome) a été évaluée en utilisant une analyse de variance (Anova) test. Un récepteur fonctionnant (ROC) courbe caractéristique a été appliquée pour trouver la meilleure sensibilité et la spécificité des valeurs de coupure de T moyenne et T SD pour différencier les GIST de fibrome ou schwannome. Calcul de la sensibilité, la spécificité, les valeurs prédictives positives et négatives, et la précision pour différencier GIST de fibrome ou schwannome a également été réalisée. Une valeur de p < 0,05 a été considérée comme statistiquement significative. Les résultats de calculs statistiques ont été effectuées à l'aide du logiciel SPSS version 12.0 pour le logiciel Windows (SPSS Inc., Chicago, IL, USA).
Dans toutes les images EUS, le T signifie et T SD ont été calculées avec succès après analyse d'image post-normalisée. T moyenne, ce qui est indicatif d'échogénicité, était significativement plus élevée dans les GIST que dans les léiomyomes et schwannome (82,8 ± 22,5 39,8 ± 18,9 et 47,0 ± 12,0, respectivement; p < 0,001) (Tableau 1). En outre, le SD T , qui est indicatif de l'hétérogénéité, était également significativement plus élevé dans les GIST que dans les léiomyomes et schwannome (83,5 ± 14,4 54,3 ± 21,7 et 58,3 ± 17,5, respectivement; p < 0,001). Cependant, il n'y avait pas de différence significative dans le T moyenne ou T SD entre fibrome et schwannoma.Table 1 moyenne (T moyenne) et l'écart type (T SD) des valeurs de luminosité après analyse d'image numérique de mésenchymateuses gastrique tumeurs selon le diagnostic histopathologique
GIST (n = 50)
Léiomyome (n = 6)
Schwannome (n = 9)
(p -value) *
Tmoyenne (moyenne ± SD)
82,8 ± 22,5 39,8 ± 18,9

47,0 ± 12,0
0.000
T †
un
b
b
DNT (moyenne ± SD)
83,5 ± 14,4 54,3 ± 21,7

58,3 ± 17,5
0.000
T †
a
b
b
GIST
tumeurs stromales gastro.
* la signification statistique a été testée en utilisant une analyse de variance.
† Les mêmes lettres indiquent une différence non significative entre les groupes en utilisant le test de comparaison multiple de Tukey .
Quand les GIST ont été classés en groupes bénignes ou malignes selon la classification histologique des risques, 31 cas ont été regroupés comme GIST bénignes (très faible risque, 7 cas; faible risque, 24 cas) et 14 cas que GIST malignes (risque intermédiaire, 10 cas, un risque élevé, 4 cas). Il n'y avait pas de différence dans le T moyenne ou T SD entre GIST bénignes et malignes (88,2 ± 21,7 vs 82,1 ± 23,0, p = 0,395; 86,9 ± 12,2 vs 83,3 ± 13,1, p = 0,373, respectivement). courbe
Un ROC a été créé pour identifier la meilleure sensibilité et la spécificité des valeurs de coupure de T moyenne et T SD pour différencier les GIST de fibrome ou schwannome (Figure 4). La sensibilité et la spécificité ont été presque optimisés lorsque les valeurs critiques de T signifient et T SD étaient de 65 et 75, respectivement. Le tableau 2 montre les valeurs de T moyenne ≥ 65 et T SD ≥ 75 pour prédire GIST. La présence d'au moins 1 de ces 2 résultats dans une tumeur donnée a abouti à une sensibilité de 94%, une spécificité de 80%, une valeur prédictive positive de 94%, une valeur prédictive négative de 80%, et la précision de 90,8% pour prédire GIST. Figure 4 Receiver operating characteristic (ROC) courbe pour différencier une tumeur stromale gastro-intestinale (GIST) à partir de tumeurs mésenchymateuses non-GIST. ROC courbe de la (A) moyenne (Tmoyenne) et (B) l'écart type (DNT) des valeurs de luminosité qui différencient GIST des tumeurs mésenchymateuses non-GIST dans l'estomac.
Tableau 2 Sensibilité, spécificité, positive et prédictive négative les valeurs et la précision de la moyenne (T moyenne) et l'écart type (T SD) des valeurs de luminosité qui différencient la tumeur stromale gastro-intestinale (GIST) à partir de tumeurs mésenchymateuses non-GIST dans l'estomac
Prédire GIST
Sensibilité,% (IC à 95%)
Spécificité,% (IC à 95%)
PPV,% (IC à 95%)
VAN,% (IC à 95%)
Précision,% (IC à 95%)
Tmoyenne ≥ 65
86,0 (72,6 à 93,7)
93,3 (66,0 à 99,7)
97,7 (86,5 à 99,9)
66,7 (66,7 à 43,1)
87,7 (76,6 à 94,2)
DNT ≥ 75
90,0 (77,4 à 96,2)
80,0 (51,4 à 94,7)
93,8 (81,8 à 98,4 )
70,6 (44,0 à 88,6)
87,7 (76,6 à 94,2)
Sur les 2 caractéristiques ci-dessus
≥ 1
94,0 (82.5-98.4)
80,0 (51,4 à 94,7)
94,0 (82,5 à 98,4)
80,0 (51,4 à 94,7)
90,8 (80,3 à 96,2)
deux
82,0 (68,1 à 91,0)
93,3 (66,0 à 99,7)
97,6 (86,0 à 99,9)
61,0 (38,8 à 79,5)
84,6 (73,1 à 91,2)
valeur prédictive positive PPV, NPN
valeur prédictive négative, CI
confiance . intervalle de discussion de
Dans notre étude précédente, nous avons évalué les caractéristiques qui pourraient différencier GIST de léiomyomes sur EUS; hétérogénéité, les taches hyperéchogènes, un halo marginal, et échogénicité plus élevé par rapport à la couche musculaire environnante ont été utiles pour prédire GIST [9]. Cependant, le jugement de ces résultats sur les images EUS est subjective; cela peut entraîner une mauvaise concordance entre les [11, 12]. Pour contourner cette limitation, nous avons tenté de tirer des conclusions plus objectives à partir d'images EUS.
Une image EUS est composée de pixels, et sa densité d'écho est exprimée en valeurs de luminosité de 0 (noir) à 255 (blanc). L'analyse de la luminosité est, en principe, une méthode pour évaluer le niveau de échogénicité (exprimée en T moyenne) et le degré d'homogénéité (exprimée en T SD). En outre, les images EUS peuvent afficher des caractéristiques différentes en fonction de différents contrastes utilisés lors d'un examen. Par conséquent, pour minimiser ces différences, nous avons sélectionné la luminosité du centre anéchoïque et la jante hyperéchogène extérieure de la portée de EUS, qui ont le moins de variabilité, et également standardisé les images EUS.
Après analyse de l'image post-standardisée, à la fois le T signifie et T SD étaient significativement plus élevés dans les GIST que dans fibrome et schwannome. Ces résultats sont cohérents avec ceux des études antérieures qui ont rapporté échogénicité plus élevé par rapport à la couche musculaire environnant, et l'hétérogénéité est utile dans le diagnostic de GIST [9, 10, 14]. En d'autres termes, nous pensons qu'il est approprié d'exprimer certaines conclusions EUS comme valeurs objectives après analyse d'image numérique.
Selon une courbe ROC, les valeurs de T signifient et T SD montrant la meilleure sensibilité et spécificité pour GIST étaient 65 et 75, respectivement. Si l'une T signifie ≥ 65 ou T SD ≥ 75 était présent, la sensibilité et la spécificité pour prédire GIST étaient de 94% et 80%, respectivement, en accord avec nos résultats précédents [9].
Ensuite, nous avons tenté de faire la différence entre les GIST bénignes et malignes, sur la base de l'analyse d'image après la division des GIST en 2 groupes (bénignes ou malignes) selon la classification histologique des risques. Cependant, nous avons trouvé aucune différence dans le T moyenne ou T SD entre GIST bénignes et malignes. Des études antérieures ont suggéré que de grande taille, la croissance exogastrique, l'ulcération, les changements kystiques, des foyers hyperéchogénique, et l'irrégularité de la faveur de la marge, un diagnostic de tumeur maligne mésenchymateuses gastro-intestinale [7, 8, 15, 16]. Dans notre précédent rapport, que la taille était un facteur prédictif indépendant sur l'analyse de régression logistique multivariée [9]. Par conséquent, il y a encore une limitation dans la prédiction du potentiel malin des GIST avec l'utilisation de l'analyse d'image.
Cette étude a plusieurs limites. Tout d'abord, ce fut une étude rétrospective comparant EUS dispose entre les GIST et les tumeurs mésenchymateuses bénignes en utilisant l'analyse d'images numériques. Par conséquent, il y aurait eu un biais potentiel lors de l'examen a posteriori les images EUS. Lors de l'examen de EUS, nous avons obtenu au moins 10 images échographiques pour déterminer les caractéristiques des tumeurs mésenchymateuses gastriques; nous espérions ce serait de compenser, dans une certaine mesure, pour la limitation de ce qui est une étude rétrospective. Deuxièmement, bien que les examens de EUS ont été effectuées, les patients ont été sélectionnés pour la chirurgie selon les opinions cliniques et les décisions des médecins. Troisièmement, le nombre de patients atteints de fibrome ou schwannome inclus dans cette étude était faible, par rapport au nombre de ceux atteints de GIST. Cette limitation pourrait être due au fait que la tumeur mésenchymateuses la plus courante de l'estomac est GIST et que d'autres tumeurs, telles que fibrome ou schwannomes, sont rarement rencontrés dans les cliniques. Enfin, même si nous avons analysé uniquement les images EUS obtenues à 7,5 MHz, afin de réduire les différences entre les images qui pourraient être dues à des fréquences différentes, les vrais paramètres de EUS, tels que le gain et le contraste, ont été différentes dans chaque cas, ce qui est une limitation inhérente à une étude rétrospective. Nous avons essayé de normaliser les images EUS sur la base des valeurs de luminosité du centre anéchoïque et la jante hyperéchogène extérieure de la portée. Cependant, cette tentative de normaliser les images EUS ne sera pas complètement surmonter les limites d'une étude rétrospective. Par conséquent, les études prospectives seront nécessaires qui utilisent les mêmes conditions de paramètres tels que la fréquence, le gain et le contraste.
Gastrique tumeur mésenchymateuses est souvent asymptomatique, et est habituellement découvert fortuitement lors d'endoscopie digestive haute pour une autre maladie. Le principal problème chez les patients asymptomatiques consiste à déterminer si la tumeur a un potentiel malin. Parce que les GIST ont un potentiel malin, les tumeurs mésenchymateuses gastriques ne doivent pas être ignorées, même si elles sont petites, si les caractéristiques de EUS sont suggestives de GIST. Par conséquent, si l'analyse de l'image numérique suggère une forte possibilité d'un GIST, il serait préférable de tenter d'obtenir des tissus (comme par aspiration ou une biopsie à l'aiguille fine EUS-guidée) ou réséquer la tumeur (par exemple par endoscopique ou chirurgical résection). . De plus grandes études prospectives sont nécessaires pour valider nos résultats d'analyse d'image EUS des tumeurs mésenchymateuses gastriques
Conclusion
En conclusion, l'analyse d'image numérique fournit des informations objectives sur les images EUS; Ainsi, il peut être utile dans le diagnostic des tumeurs mésenchymateuses gastriques. Les résultats de l'analyse d'image EUS, tels que T signifient ≥ 65 ou T SD ≥ 75, peut aider à différencier les GIST de fibrome ou schwannome.
Consentement
consentement éclairé écrit a été obtenu à partir du patient pour la publication de ce rapport et les images ci-jointes Remarques
Gwang Ha Kim., Kwang Baek Kim a contribué également à ce travail
. Déclarations de REMERCIEMENTS
cette étude a été soutenue par une subvention de le national R &. D Programme de lutte contre le cancer, Ministère de la Santé, Bien-être et des affaires familiales, République de Corée (0920050)
Auteurs 'origine soumis fichiers pour les images
Voici les liens vers les auteurs «fichiers d'origine soumis pour les images. de fichier d'origine pour la figure 1 12876_2013_1039_MOESM2_ESM.tif Auteurs 12876_2013_1039_MOESM1_ESM.tif Auteurs fichier d'origine pour de fichier d'origine pour la figure 3 12876_2013_1039_MOESM4_ESM.tif Auteurs 'Figure 2 12876_2013_1039_MOESM3_ESM.tif Auteurs fichier d'origine pour la figure 4 fichier original 12876_2013_1039_MOESM5_ESM.tiff Auteurs »pour la figure 5 Competing intérêt
Les auteurs déclarent qu'ils ont aucun conflit d'intérêts les contributions des auteurs
concept de l'étude et la conception - GHK, GBK et DYP. Acquisition d'échantillons - GHK, DYP et HKJ; Analyse et interprétation des données - GHK, SHL, TYJ et DHK; Rédaction du manuscrit - GHK et DYP; Analyse statistique - GHK et GAS; Obtention du financement - DYP; Co-auteur principal et de la supervision de l'étude - GAZ. Tous les auteurs ont lu et approuvé le manuscrit final.

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