Цифровой анализ изображения эндоскопического ультразвукового исследования является полезным в диагностике опухолей желудка мезенхимальные

Цифровой анализ изображения эндоскопического ультразвукового исследования является полезным в диагностике опухолей желудка мезенхимальные
Аннотация
Фон
эндоскопическое ультразвуковое исследование (EUS) является ценным инструментом визуализации для оценки субэпителиальные поражений в желудке. Тем не менее, существует мало исследований по дифференциации между желудочно-кишечных стромальных опухолей (гов) и доброкачественных опухолей мезенхимы, такие как лейомиома или шванномы, с использованием ЭУЗИ. Кроме того, существуют ограничения в анализе характерных особенностей таких опухолей из-за плохого соглашения о межнаблюдательная в результате субъективной интерпретации EUS образов. Таким образом, цель данного исследования состояла в том, чтобы оценить роль цифрового анализа изображений отличить особенности гов от доброкачественных мезенхимальных опухолей на ЭУЗИ.
Методы
Мы включили в исследование 65 пациентов с гистологически доказано желудка GIST, лейомиомы или шваннома на хирургически удаленных образцов, перенесших EUS обследование в нашем эндоскопической блоке с января 2007 года по сентябрь 2010 года После стандартизации EUS изображений, в том числе значения яркости среднего (T <подразделам> среднее), что свидетельствует о эхогенности, а стандартное отклонение (T <суб> SD), что свидетельствует о гетерогенности, в опухолях были проанализированы результаты

Т <подразделам> значит и Т <к югу> SD были в GIST значительно выше, чем в лейомиомы и шванномы (р &ЛТ;. 0,001 ). Тем не менее, не было никаких существенных различий в Т <югу> означает, или Т <суб> SD между доброкачественными и злокачественными гов. Чувствительность и специфичность были почти оптимизированы для дифференциации GIST от лейомиомы или шванномы, когда критические значения Т <подразделам> означают и Т <к югу> SD были 65 и 75, соответственно. Присутствие по меньшей мере, 1 из этих 2 выводов в данной опухоли приводит к чувствительности 94%, специфичность 80%, положительная прогностическая ценность 94%, отрицательное прогностическое значение 80%, а точность 90,8% для прогнозирования GIST.
Выводы
анализ Цифровое изображение дает объективную информацию о EUS изображений; Таким образом, он может быть полезным в диагностике опухолей желудка мезенхимальные.
Ключевые слова
Желудок эндоскопическое ультразвуковое исследование мезенхимальные опухоли Изображение Анализ фона
мезенхимальные опухоли желудка, как правило, выявляется случайно во время верхней эндоскопии для несвязанного состояния, и отмечается, как фирма, выступающая субэпителиальные поражение; Тем не менее, более крупные опухоли время от времени может привести к кровотечению [1]. Гистопатологически, большинство из этих опухолей полностью или частично состоит из шпинделя клетки и отображения гладких мышц или дифференцировку оболочки нервов. Большинство опухолей желудка мезенхимальные являются желудочно-кишечные стромальные опухоли (гов), полученные из интерстициальных клеток Кахалем [1-3]. ГГИП имеет риск рецидива метастазами, особенно в брюшине и в печени, даже после операции по поводу локального поражения [4, 5]. Таким образом, все гов считаются потенциально злокачественные и может потребовать резекции даже небольшие интрамуральные поражения желудка [5, 6].
На практике дифференциация гов от доброкачественных желудка мезенхимальных опухолей, таких как лейомиома или шванномы, имеет важное значение для эффективного клинического управления. Эндоскопическое ультразвуковое исследование (EUS) является ценным инструментом визуализации для оценки опухоли мезенхимальные, поскольку она позволяет демонстрацию гипоэхогенного массы, которая является смежной с четвертым гипоэхогенного слоем нормальной кишечной стенки [7-9]. Несмотря на этот факт, существует мало исследований по дифференциации между гов и доброкачественных опухолей мезенхимальных с использованием ЭУЗИ [9, 10]. Кроме того, существуют ограничения в анализе характерных особенностей таких опухолей из-за плохого соглашения межнаблюдательная в результате субъективной интерпретации EUS изображений [11, 12].
Цифровые изображения состоят из пикселов (элементов изображения), которые являются основными элементами, которые составляют 2-мерное изображение. В цифровом анализе изображений, распределение и пространственное изменение пикселей вычисляется с использованием текстурного анализа с целью извлечения полезных данных. В последнее время полезность цифрового анализа изображений в различении доброкачественная от злокачественных субэпителиальных поражений на ЭУЗИ сообщалось [13]. Таким образом, цель данного исследования состояла в том, чтобы оценить роль цифрового анализа изображений отличить особенности гов от доброкачественных мезенхимальных опухолей на ЭУЗИ.
Методы
Предметы
медицинские отчеты всех пациентов с гистологически доказанный желудка GIST, лейомиомы или шваннома на хирургически удаленных образцах, перенесших EUS обследование в нашем эндоскопической блоке с января 2007 года по сентябрь 2010 года были ретроспективно рассмотрены. Мы включили в исследование 65 пациентов (27 мужчин и 38 женщин) со средним возрастом 55 лет (диапазон, 28-81 лет), из которых 50 имели GIST, 6 лейомиомы и 9 Шваннома. Данное исследование было рассмотрено и одобрено Советом по рассмотрению Institutional в Пусане Национальной университетской больницы.
Гистопатологией
Опухоли гистопатологически оказались опухоли желудка мезенхимальные и были классифицированы иммуногистохимии, как лейомиома, шванномы или GIST [3]. Лейомиома была определена как Desmin-положительных и с-Kit (CD117) -отрицательное опухоли, шванномы как S-100-положительных и C-KIT-отрицательной опухоли и GIST в качестве C-Kit-положительной опухоли. Гов были разделены на 4 группы в соответствии с отчетом о согласительной конференции в Национальном институте здоровья [6]
эндоскопической ультрасонографии
EuS проводили с использованием радиального сканирования ультразвукового эндоскопа (GF-UM2000;. Olympus, Токио, Япония) на 7,5 МГц, и все исследования были проведены под внутривенным седации (мидазолама с или без Гидроморфон). Опухоль была отсканирована после наполнения желудка с 400-600 мл деаэрированной воды. По крайней мере, 10 до сих пор EUS изображения были получены для каждого поражения, и эти изображения были сохранены в цифровом виде в формате Windows Bitmap
. EUS изображений были рассмотрены одним опытным endosonographer (G.H.K.), который хранился слепом до окончательного диагноза. Только 1 до сих пор EUS изображение самого высокого качества была выбрана для каждого поражения для дальнейшего анализа цифровых изображений, которая была выполнена на стандартном настольном компьютере.
Анализа изображений Digital
EUS может отображать различные характеристики изображения в соответствии с различными контрастов во время настоящий экзамен. Чтобы свести к минимуму эти различия, процесс стандартизации осуществляли с использованием значения яркости безэховой центра и внешнего обода гиперэхогенным сферы EUS, которые имеют наименьшее количество изменчивости. На рисунке 1 показан процесс стандартизации, используемый в данном исследовании. Рисунок 1 Технологическая схема, иллюстрирующая процесс стандартизации EUS изображения.
редакция изображения с гистограммой сглаживания необходимо также, чтобы получить лучший контраст, потому что оригинал EUS изображение может быть искажено яркости гистограммы и, следовательно, не может быть полезен для анализа области опухоли. Затем мы применили метод краевую сшивок для всех краевых пиксел повторно для того, чтобы произвести края. Край сшивок соединены и записаны все значения, удовлетворяющие формуле (1) в области 3 × 3 до текущего пикселя. <Мо> ∇
<ми> G
<мили> х
<Мо>,
<ми> у
<мо> -
<мо> ∇
<мили> G
<мили> х
<Мо> '
<Мо>,
<ми> у
<Мо>'
<мо> ≤
Th
(1) порог (ЧТ
) формулы (1) была установлена ​​на уровне 130, основываясь на нашем предварительном исследовании (данные не показаны). Затем безэховой центр сферы EUS выводилось как объект с пикселей с высокой плотностью после нанесения бинаризации, маркируя с алгоритмом Grassfire, и удаление шума с помощью морфологической информации. Наружный гиперэхогенная край рамки выводилось как область, которая была ярче, чем соседние пиксели, как показано на рисунке 2. Рисунок 2 Extraction процесс безэховой центра и внешнего обода гиперэхогенным сферы EUS. (А) серое изображение. (Б) метод сглаживания. (С) Кра-связывающий метод. (D) бинаризации. (Е) Этикетировочное с алгоритмом Grassfire. (Е) удаление шума с использованием морфологической информации. (Г) Извлечение безэховой центра сферы. . (Ч) Извлечение внешнего обода гиперэхогенным сферы
Наконец формула (2) была применена для завершения процесса стандартизации: StandardGray
<мо> =
<тп> 255
<мо> -
RimGray
<Мо> ×
<тп> 1
<МО> +
<тп> 255
<мо> -
RimGray
CenterGray
Если
CenterGray
<Мо> &л;
<ми> X
<Мо> &л;
StandardGray
<Мо>,
Тогда
<ми> X
<Мо> =
StandardGray
StandardGray
<мо> -
CenterGray
<Мо> ×
<> X миль
<пн> - Знакомства StandardGray
Else
Если
StandardGray
<Мо> &л;
<ми> X
<Мо> &л;
EdgeGray
<Мо>,
Тогда
<ми> X
<Мо> =
StandardGray
<Мо> +
<тп> 255
<мо> -
StandardGray
RimGray <бр> <мо> -
StandardGray
<Мо> ×
<мили> X
<мо> -
StandardGray
(2), где CenterGray и RimGray обозначают значения яркости безэховой центр и внешний гиперэхогенная край рамки, соответственно, в то время как StandardGray обозначает значение яркости, чтобы дифференцировать безэховой центр от внешнего гиперэхогенным обода.
от стандартизированной изображения, область интереса (ROI) был выбран опытным endosonographer (ГХК) для анализа опухоли. Описанный выше способ обеспечивает информацию о яркости, включая минимальное, максимальное, среднее (T <югу> среднее), стандартное отклонение (T <югу> SD), медиана и межквартильный значения (рисунок 3). Рисунок 3 Пример цифрового анализа изображений. Из стандартизированного изображения, область интереса (ROI) выбран опытным endosonographer для анализа опухоли. Окончательные результаты для ROI выражены в нижней гистограммы. Среднее (Tmean) и стандартное отклонение (ТСД) значений яркости являются 81,53 и 180,50 соответственно.
Статистический анализ
Все данные выражены как среднее ± стандартное отклонение. Разница в Т <подразделам> означают и Т <к югу> SD среди 3 групп (GIST, лейомиомы и Шваннома) оценивали с помощью односторонней дисперсионного анализа (ANOVA) испытания на. Приемник работает характеристической кривой (ROC) была применена, чтобы найти лучшую чувствительность и специфичность Пороговые значения Т <подразделам> значит и Т <к югу> SD для дифференциации GIST от лейомиомы или шванномы. Расчет чувствительности, специфичности, положительных и отрицательных прогнозных значений и точности дифференцирования GIST от лейомиомы или шванномы также была проведена. Р-значение &л; 0,05 считалось статистически значимым. Статистические расчеты были проведены с использованием SPSS версии 12.0 для Windows, программного обеспечения (SPSS Inc., Чикаго, Иллинойс, США).

Результаты Во всех EUS изображений, Т <югу> значит и Т <суб> SD были рассчитаны успешно после того, как пост-стандартизированного анализа изображений. Т <суб> среднее, что свидетельствует о эхогенности, был в GIST значительно выше, чем в лейомиомы и шванномы (82,8 ± 22,5, 39,8 ± 18,9 и 47,0 ± 12,0, соответственно; р ≪ 0,001) (таблица 1). Кроме того, Т <суб> SD, что свидетельствует о гетерогенности, был также в GIST значительно выше, чем в лейомиомы и шванномы (83,5 ± 14,4, 54,3 ± 21,7 и 58,3 ± 17,5 соответственно; р &л; 0,001). Тем не менее, не было никаких существенных различий в Т <югу> означают или Т <суб> SD между лейомиомы и schwannoma.Table 1 Среднее (T среднего) и стандартное отклонение (SD) T значений яркости после цифрового анализа изображений желудочного мезенхимальных опухоли в соответствии с гистологического диагноза

GIST (п = 50)

Лейомиома (п = 6)

Шваннома (п = 9)

(р -value) *

Tmean (среднее ± SD)
82,8 ± 22,5
39,8 ± 18,9
47,0 ± 12,0
0,000
T †
управлением
б
б
ТСД (среднее ± SD)
83,5 ± 14,4 ± 54,3
21,7
58,3 ± 17,5
0,000
T †
управлением
б <бр> б
GIST
желудочно-кишечные опухоли стромы.
* Статистическая значимость была проверена с помощью одностороннего анализа дисперсии.
† Одни и те же буквы, которые указывают на не-значимых различий между группами с использованием нескольких тест сравнения Тьюки .
Когда гов были классифицированы в доброкачественных или злокачественных групп по гистологической классификации риска, 31 случая были сгруппированы как доброкачественная гов (очень низкий уровень риска, 7 случаев; низкий уровень риска, 24 случая) и 14 случаев злокачественных как гов (промежуточного риска, 10 случаев, высокий риск, 4 случая). Там не было никакой разницы в Т <югу> означает, или Т <суб> SD между доброкачественными и злокачественными гов (88,2 ± 21,7 против 82,1 ± 23,0, р = 0,395; 86,9 ± 12,2 против 83,3 ± 13,1, р = 0,373, соответственно). кривая
РПЦ была создана, чтобы определить лучшую чувствительность и специфичность Пороговые значения Т <подразделам> значит и Т <к югу> SD для дифференциации GIST от лейомиомы или шванномы (рисунок 4). Чувствительность и специфичность были почти оптимизированы, когда критические значения Т <суб> означают и Т <к югу> SD были 65 и 75, соответственно. В таблице 2 приведены значения Т <подразделам> Среднее ≥ 65 и Т <югу> SD ≥ 75 для предсказания GIST. Присутствие по меньшей мере, 1 из этих 2 выводов в данной опухоли приводит к чувствительности 94%, специфичность 80%, положительная прогностическая ценность 94%, отрицательное прогностическое значение 80%, а точность 90,8% для прогнозирования GIST. Рисунок 4 Приемник операционных характеристик (ROC) кривая для дифференциации желудочно-кишечного тракта стромальных опухолей (GIST) из опухолей мезенхимальных не-GIST. РПЦ кривой (А) Среднее (Tmean) и (В), стандартное отклонение (ТСД) значений яркости, которые дифференцируются GIST от опухолей мезенхимального без GIST в желудке.
Таблица 2 Чувствительность, специфичность, положительная и отрицательная прогностическая ценности и точность среднего (Т среднее значение) и стандартное отклонение (T SD) значений яркости, отличающих желудочно-стромальных опухолей (GIST) из опухолей мезенхимальных не-GIST в желудке
Предсказание GIST

Чувствительность,% (95% ДИ)

Специфичность,% (95% ДИ)

PPV,% (95% ДИ)

NPV,% (95% ДИ)

Точность,% (95% ДИ)

Tmean ≥ 65
86.0 (72.6-93.7)
93.3 (66.0-99.7)
97.7 (86.5-99.9)
66.7 (66.7-43.1)
87.7 (76.6-94.2)
ТСД ≥ 75
90.0 (77.4-96.2)
80,0 (51.4-94.7)
93.8 (81.8-98.4 )
70.6 (44.0-88.6)
87,7 (76.6-94.2)
Из приведенных выше 2 функций
≥ 1
94.0 (82.5-98.4)
80.0 (51.4-94.7)
94.0 (82.5-98.4)
80.0 (51.4-94.7)
90.8 (80.3-96.2)
Оба
Результаты 82.0 (68.1-91.0)
93,3 (66.0-99.7)
97,6 (86.0-99.9)
61.0 (38.8-79.5)
84.6 (73.1-91.2)
PPV
прогностическая ценность положительного результата, NPN
Результаты отрицательное прогностическое значение, CI
доверие . Interval
Обсуждение
В нашем предыдущем исследовании мы оценили возможности, которые могли бы дифференцировать GIST от лейомиомы на ЭУЗИ; Неоднородность, гиперэхогенных пятна, маргинальный гало, и выше эхогенность по сравнению с окружающим мышечный слой были полезны для прогнозирования GIST [9]. Тем не менее, оценка этих результатов на EUS изображениях носит субъективный характер; это может привести к плохому соглашения межнаблюдательная [11, 12]. Чтобы преодолеть это ограничение, мы попытались вывести более объективные выводы из EUS изображений.
EUS изображение состоит из пикселей, а его эхо плотность выражается в значениях яркости от 0 (черный) до 255 (белый). Анализ яркости, в принципе, метод оценки уровня эхогенности (выраженное в виде Т <югу> средняя) и степень однородности (выраженную в виде Т <к югу> SD). Кроме того, EUS изображения могут отображать различные характеристики в соответствии с различными контрастов, используемых при обследовании. Поэтому, чтобы свести к минимуму эти различия, мы выбрали яркость безэховой центра и внешнего обода гиперэхогенным сферы EUS, которые имеют наименьшее количество изменчивости, а также стандартизировали EuS изображения.
После того, как пост-стандартизированного анализа изображений, как T <суб> означают и Т <к югу> SD были в GIST значительно выше, чем в лейомиомы и шванномы. Эти результаты согласуются с результатами предыдущих исследований, которые сообщили о более высоких эхогенность по сравнению с окружающим мышечный слой и гетерогенность полезен при диагностике GIST [9, 10, 14]. Другими словами, мы считаем, что подходит, чтобы выразить некоторые выводы EuS как объективные значения после цифрового анализа изображений.
Согласно кривой ROC, значения Т <подразделам> означают и Т <суб> SD показывает лучшую чувствительность и специфичность по отношению к GIST были 65 и 75, соответственно. Если какая-либо Т <к югу> означает, ≥ 65 или Т <суб> SD ≥ 75 присутствовала, чувствительность и специфичность для прогнозирования GIST были 94% и 80%, соответственно, что согласуется с нашими предыдущими результатами [9].
Далее, мы попытались провести различие между доброкачественными и злокачественными гов на основе анализа изображений после деления гов на 2 группы (доброкачественных или злокачественных) в соответствии с гистологической классификации риска. Тем не менее, мы не обнаружили никакой разницы в T <подразделам> означают или Т <суб> SD между доброкачественными и злокачественными гов. Предыдущие исследования показали, что большой размер, exogastric роста, изъязвления, кистозные изменения, гиперэхогенных фокусами и нерегулярности маржинальной пользу диагноз злокачественной опухоли желудочно-кишечного тракта мезенхимального [7, 8, 15, 16]. В нашем предыдущем докладе, только размер был независимым прогностическим многофакторного логистического регрессионного анализа [9]. Таким образом, по-прежнему существует ограничение прогнозирования злокачественного потенциала GIST с использованием анализа изображений.
Это исследование имеет ряд недостатков. Во-первых, это было ретроспективное исследование, что по сравнению EUS особенности между гов и доброкачественных опухолей с использованием мезенхимальных цифрового анализа изображений. Поэтому, возможно, было потенциальное смещение при ретроспективном рассмотрении EuS изображений. Во время EUS экспертизы, мы получили по меньшей мере 10 endosonographic изображений, чтобы определить характеристики опухоли желудка мезенхимальных; мы надеялись, что это будет компенсировать, в некоторой степени, для ограничения этого является ретроспективное исследование. Во-вторых, хотя были проведены EUS обследования, пациенты были отобраны для проведения операции в соответствии с клиническими мнений и решений врачей. В-третьих, число больных с лейомиомы или шванномы, включенных в это исследование было небольшим, по отношению к числу тех, с GIST. Это ограничение может быть связано с тем, что наиболее распространенной опухолью мезенхимальных желудка ГГИП и что другие опухоли, такие как лейомиома или шванномы, редко встречаются в клиниках. И, наконец, даже если мы проанализировали только EUS изображения, полученные при 7,5 МГц, с тем чтобы уменьшить различия между изображениями, которые могут быть обусловлены различными частотами, реальные настройки ЭУЗИ, таких как усиление и наоборот, были различны в каждом конкретном случае, который ограничение присуще ретроспективного исследования. Мы сделали попытку стандартизировать EuS изображения на основе значений яркости безэховой центра и внешнего обода гиперэхогенным сферы. Тем не менее, эта попытка стандартизировать EuS изображения не будет полностью преодолеть ограничения ретроспективного исследования. Таким образом, перспективные исследования будут необходимы, чтобы использовать одни и те же условия таких параметров, как частота, усиление и контраста.
Желудочный опухоль мезенхимальных часто протекает бессимптомно, и обычно обнаруживаются случайно при эндоскопии верхних отделов желудочно-неродственного состояния. Основная проблема у бессимптомных пациентов, чтобы определить, есть ли опухоль злокачественной потенциал. Поскольку гов имеют злокачественный потенциал, опухоли желудка мезенхимальные не следует игнорировать, даже если они маленькие, если функции EUS наводящий GIST. Поэтому, если анализ цифровых изображений предполагает высокую возможность GIST, было бы лучше попытки получить ткани (например, с помощью EUS наведением тонкоигольной аспирации или биопсии) или резекцию опухоли (например, с помощью эндоскопического или хирургического резекция). . Кроме того большие перспективные исследования необходимы, чтобы подтвердить наши результаты анализа EUS изображения желудка опухолей мезенхимальных
Заключение
В заключение цифрового анализа изображений дает объективную информацию о EUS изображений; Таким образом, она может быть полезна для диагностики опухоли желудка мезенхимальные. Результаты анализа EUS изображения, такие как T <подразделам> означают ≥ 65 или T <суб> SD ≥ 75, может помочь дифференцировать GIST от лейомиомы или шванномы.
Согласие
Письменное информированное согласие было получено от пациента для публикации этого доклада и любых сопроводительных изображений.
Notes
Гван Ха Ким, Кван Пэк Ким внесли одинаковый вклад в эту работу.
декларациях
подтверждениях
Это исследование было поддержано грантом Национальный R &Amp;. D Программа по борьбе с раковыми заболеваниями, Министерство здравоохранения, социального обеспечения и по делам семьи, Республика Корея (0920050)
Авторы 'оригинальные представлены файлы для изображений изображения Ниже приведены ссылки на авторов файлов оригинал, представленный для изображений. 'Исходный файл для Рисунок 1 12876_2013_1039_MOESM2_ESM.tif Авторского 12876_2013_1039_MOESM1_ESM.tif авторов исходного файла для "исходного файла для фигурного 3 12876_2013_1039_MOESM4_ESM.tif Авторского Рисунок 2 12876_2013_1039_MOESM3_ESM.tif Авторского исходного файла для фигурного 4 исходного файла 12876_2013_1039_MOESM5_ESM.tiff Авторского на рисунке 5 конкурирующие интерес
авторы заявляют, что у них нет конкурирующих интересов взносов
Авторского
концепция исследования и дизайн - ГХК, GBK и DYP. Приобретение образцов - ГХК, DYP и HKJ; Анализ и интерпретация данных - ГХК, SHL, тый и DHK; Подготовка рукописи - ГХК и DYP; Статистический анализ - ГХК и ГАЗ; Получено финансирование - DYP; Со-старший автор исследования и наблюдения - ГАЗ. Все авторы читали и одобрили окончательный вариант рукописи.

• Случай энтеропатии-ассоциированной Т-клеточная лимфома (тип I), возникающие в желудке без огнеупорного целиак…
• Сравнение характеристик пациента, прогноз, методов лечения и выживаемости в зависимости от возрастной групп…