脑室肿瘤在临床上比较少见，包括起源于脑室组织以及脑室周围结构突入脑室这两种类型。脑膜瘤和脉络丛乳头状瘤是脑室肿瘤的常见类型。脑室脑膜瘤主要起自脉络组织或基质蛛网膜的成纤维细胞团^[1,2]，病变多位于脉络膜组织丰富的侧脑室和第四脑室^[3]。常规磁共振成像（magnetic resonance imaging，MRI）上可表现为类圆形、椭圆形或浅分叶状肿块^[4]，增强扫描可见均匀或不均匀明显强化。脉络丛乳头状瘤是起源于脑室脉络膜上皮的良性肿瘤^[5,6]，MRI上表现为花菜型肿块，增强扫描可见明显强化，部分肿瘤可因囊变、钙化等^[7]出现不均匀强化区。脑膜瘤和脉络丛乳头状瘤均以手术切除为首选的治疗方式，术后辅以放疗或化疗，但脉络丛乳头状瘤质地较软且血管丰富^[7,8]，术中出血是导致死亡的主要原因^[9]，而脑膜瘤术后的痫性发作严重影响患者的康复及生命质量^[10]。因此，早期鉴别诊断脑膜瘤和脉络丛乳头状瘤对手术方案的制定和预后评估具有重要意义。然而，这两种脑室肿瘤的临床症状类似，常规影像特征交叉重叠，仅从MRI上常常难以准确鉴别^[11]；此时结合肿瘤好发年龄、性别等临床特点虽有助于鉴别诊断，但这种根据临床特点和医生临床经验进行区分较为片面，缺乏客观定量信息作为支撑，容易引起误诊。

       纹理分析是对图像灰度的分布特点、空间特征以及变化规律进行定量分析的一种方法^[12]，基于MRI分析量化的效果更佳，能够高通量地提取出肉眼观察不到的影像信息^[13]。其中，直方图分析是一种常用技术，可以提取、计算出图像的特征值，有助于揭示肿瘤潜在的病理生理异质性^[14]，为临床诊断提供客观依据^[15]。目前，该技术已被广范应用到各种脑肿瘤的鉴别诊断中。相关研究显示，T1WI增强全域直方图在脑淋巴瘤、胶质母细胞瘤和单发转移瘤^[16]，囊性胶质瘤与脑脓肿^[17]等的鉴别诊断中具有很大价值；T2WI直方图分析有助于鉴别儿童后颅窝的室管膜瘤和星形细胞瘤^[18]，也可评估髓母细胞瘤的复发风险^[19]；ADC直方图可鉴别Ⅱ级与Ⅲ级胶质瘤^[20]，有效评价高级别胶质瘤的治疗后进展^[21]等。因此，直方图分析可能在脑室脑膜瘤和脉络丛乳头状瘤的鉴别诊断中发挥很大潜能。

       基于T1WI增强图像上能更好的显示肿瘤边界及位置，故将其作为分析首选^[22]。本文以增强的T1WI图像为基础，回顾性分析57例经病理证实为脑室脑膜瘤和脉络丛乳头状瘤患者的全域直方图参数特征，并探讨其对这两种肿瘤的鉴别诊断价值。

1　材料与方法

1.1　临床资料

       回顾性分析2009年11月至2019年11月57例于我院进行诊治的脑室肿瘤患者资料。其中脑膜瘤33例，脉络丛乳头状瘤24例，具体统计学资料如表1所示。首发临床症状多为头痛，头晕，恶心呕吐等。纳入标准： (1)术前资料完整，常规行脑部MRI平扫及增强检查，且未行放化疗，活检等治疗干预措施；(2）通过术后病理结果证实为脑膜瘤或脉络丛乳头状瘤；(3) MR图像清晰无伪影，符合进一步分析要求。排除标准：(1)近期出现脑血管病及脑血管意外者；(2)既往有其他头颈部肿瘤史。

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表1  脑室脑膜瘤与脉络丛乳头状瘤人口统计学资料比较
Tab. 1  Comparison of demographic data of ventricular meningioma and choroid plexus papilloma

1.2 　MR成像方法

       采用德国西门子3.0 T磁共振(MAGNETOM Prisma)扫描系统，标准头线圈。平扫行T1WI （轴位、矢状位），T2WI （轴位）；行增强T1WI扫描（轴位、矢状位），对比剂钆喷酸葡胺（GD-DTPA）剂量为0.1 mmol/kg。T1WI平扫及增强扫描参数相同，具体如下：矢状位T1WI，TE 2.46 ms，TR 400 ms，层数17层，层厚6 mm；轴位T1WI，TE 2.46 ms，TR 200 ms，层数18层，层厚6 mm。

1.3　图像处理与分析

       将所有入组患者的图像以BMP格式从医学影像存档与通信系统（picture archiving and communication system，PACS)中导出，导出时调整窗宽和窗位，使所有图像保持一致。由于T1WI增强显示肿瘤较清晰，故选取轴位T1WI增强图像进行全域直方图分析。运用MaZda软件分析处理包括肿瘤实质区域的所有层面，在2名具有丰富中枢神经系统疾病影像诊断经验的医师指导下手动勾画病变感兴趣区（region of interest，ROI)，若意见出现分歧，由1名影像专业副主任及以上级别的医师进行判定，并由其审核所有测量结果。勾画时尽量避开钙化、囊变、坏死以减少对直方图参数的测量影响，以红色填充勾画区域，且软件会自动生成ROI的灰度直方图。将勾画两种肿瘤ROI时随机圈出的1层肿瘤实质区域作为示意图（图1，图2)。记录每一层面肿瘤实质的参数值，利用求平均值的方法得到整个肿瘤的平均参数值：均值、变异度、峰度、偏度及第1、第10、第50、第90、第99百分位数共9个参数。

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图1  患者女，53岁，脑室脑膜瘤直方图分析。A：平扫T1WI轴位图像；B：增强T1WI轴位图像；C：手动勾画肿瘤实质部分ROI，以红色填充勾画区域；D：生成的肿瘤灰度直方图，横坐标表示ROI内不同的灰度值，纵坐标表示各灰度所出现的频率
图2  患者男，50岁，脑室脉络丛乳头状瘤直方图分析。A：平扫T1WI轴位图像；B：增强T1WI轴位图像；C：手动勾画肿瘤实质部分ROI，以红色填充勾画区域；D：生成的肿瘤灰度直方图，横坐标表示ROI内不同的灰度值，纵坐标表示各灰度所出现的频率
Fig. 1  Female, 53 years old. Histogram analysis of ventricular meningioma. A: The axial T1WI image. B: Enhanced T1WI axial image. C: Manually sketching the ROI of tumor parenchyma, filling the delineated area with red. D: The generated tumor gray histogram, the abscissa indicates different gray values in the ROI, and the ordinate indicates the frequency of each gray scale.
Fig. 2  Male, 50 years old. Histogram analysis of ventricular choroid plexus papilloma. A: The axial T1WI image. B: Enhanced T1WI axial image. C: Manually sketching the ROI of tumor parenchyma, filling the delineated area with red. D: The generated tumor gray histogram, the abscissa indicates different gray values in the ROI, and the ordinate indicates the frequency of each gray scale.

1.4　统计分析

       本研究收集人口统计学资料，对所有数据使用SPSS 21.0统计软件进行统计分析。计量资料若为正态分布，以均数±标准差(±s)来表示，脑膜瘤和脉络丛乳头状瘤两组年龄和直方图参数的差异用两独立样本t检验进行统计分析；对于不服从正态分布的计量资料，用中位数（四分位数）来表示，比较时采用Wilcoxon秩和检验；定性资料采用卡方检验。P<0.05做为差异有统计学意义。对于有差异的参数变量，绘制ROC，计算曲线下面积（area under curve，AUC)。利用二元logistic回归分析联合AUC较高的两个参数，产生名为预测概率的新变量，并做ROC曲线分析；评价各参数以及联合变量鉴别脑膜瘤与脉络丛乳头状瘤的效能。

2　结果

       表1的人口统计学资料显示，两组的年龄和性别均无统计学差异。直方图参数统计结果显示，两组均值、峰度及第1、第10、第50百分位数之间的差异有统计学意义(P均<0.05)，变异度、偏度和第90、第99百分位数差异无统计学意义(P=0.834、0.447、0.099、0.477)，具体直方图参数如表2、表3所示。

       均值、峰度和第1、第10、第50百分位数的ROC曲线见图3，曲线结果见表4。均值、峰度和第1、第10、第50百分位数在两组肿瘤中均有良好的诊断效能(AUC均>0.7)，其中第10百分位数和峰度的AUC较大分别为0.78、0.77，鉴别效能较高，最佳临界值为别112.40、0.63，诊断的敏感度及特异度分别为66.70%和91.70%、72.70％和87.50%；联合变量的ROC曲线见图4，结果见表4，联合第10百分位数和峰度两个参数的AUC为0.88，诊断效能最高，其敏感度和特异度为87.50％和81.80%。

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图3  全域灰度直方图参数鉴别脑室脑膜瘤和脉络丛乳头状瘤的ROC曲线图
图4  联合变量鉴别脑室脑膜瘤和脉络丛乳头状瘤的ROC曲线图
Fig. 3  The ROC curve of whole-tumor gray histogram parameters for the differential diagnosis of ventricular meningioma and choroid plexus papilloma.
Fig. 4  The ROC curve of combined variable for the differential diagnosis of ventricular meningioma and choroid plexus papilloma.

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表2  脑室脑膜瘤与脉络丛乳头状瘤均值、变异度、偏度、峰度参数值比较(±s)/(M，上下四分位数)
Tab. 2  Comparison of mean, variance, skewness and kurtosis parameters between ventricular meningioma and choroid plexus papilloma (±s)/(M, upper and lower quartiles)

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表3  脑室脑膜瘤与脉络丛乳头状瘤第1、10、50、90、99百分位数参数值比较(±s)/(M，上下四分位数)
Tab. 3  Comparison of 1st, 10th, 50th, 90th and 99 th percentiles parameters between ventricular meningioma and choroid plexus papilloma (±s)/(M, upper and lower quartiles)

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表4  灰度直方图参数和联合变量鉴别诊断脑室脑膜瘤与脉络丛乳头状瘤的ROC曲线分析结果
Tab. 4  The results of ROC curve analysis for the differential diagnosis of ventricular meningioma and choroid plexus papilloma with gray histogram parameters and combined variable

3　讨论

       脑室脑膜瘤与脉络丛乳头状瘤的临床体征和常规影像表现相似，难以鉴别，仅靠二者发生部位、发病年龄的差异来判断过于片面主观，容易引起误诊。本研究发现基于T1WI增强的定量全域直方图分析有助于鉴别脑膜瘤与脉络丛乳头状瘤，在不延长患者检查时间和增加治疗负担的情况下，可指导临床个体化治疗并为改善预后提供重要信息。

       目前采用全域灰度直方图分析鉴别诊断脑室脑膜瘤与脉络丛乳头状瘤的研究比较少见。直方图分析是假定MRI的采集、处理和分析在同样的条件下完成，统计后会得到平均值、方差、偏度、峰度和第1、第10、第50、第90、第99百分位数9个具体参数值，故基于T1WI增强的全域直方图为肿瘤的评估提供一个更加全面客观的分析方法，同时也弥补了根据常规MRI影像特征鉴别肿瘤的局限性。本研究对肿瘤内的所有体素信息进行综合分析，充分反映整个病灶的体素灰度特征，代表性较好并可以减小由于勾画单一层面ROI所引起的抽样误差，更加准确的反映肿瘤内部的异质性^[23,24]。ROI选择肿瘤的实性部分，尽量避开囊变、坏死、出血及钙化等，会减小对直方图分析结果的影响，得到肿瘤的普遍特征使结果更加真实可靠。通过对9个参数的统计比较，结果显示平均值、峰度和第1、第10、第50百分位数5个参数的差异有统计学意义，有助于鉴别诊断脑膜瘤和脉络丛乳头状瘤。其中第10百分位数诊断效能最高，敏感度和特异度达66.70%、91.70%。n位百分数表示n％的体素值位于直方图左侧，提示数据小于或等于该值^[25]。本研究中第1、第10、第50百分位数有统计学意义表明脑室脑膜瘤与脉络丛乳头状瘤的直方图分布在低灰度范围内差异显著，一定程度反映了这两种肿瘤的组织成分差异。平均值可以反映整个肿瘤所有体素的平均水平和集中趋势。脑膜瘤的均值及第1、第10、第50百分位数均高于脉络丛乳头状瘤，可能是因为脑室内以纤维型脑膜瘤多见^[26](本文纤维型脑膜瘤18例），细胞排列紧密，坏死、囊变少见^[27,28,29]，较易均匀强化，使得T1WI增强直方图的灰度值较高。直方图的形状与不对称性的特性反映了肿瘤微观结构和组成差异，虽然ROI勾画已尽量避开囊变、坏死等，但肿瘤内可能存在显微镜下才能见到的细小及微小囊变、坏死，致使二者实质存在病理差异，峰度这一参数就很好的证实了该项特征。峰度可以衡量直方图的峰值，代表数据聚集在中心的程度，体现与正态分布相比某一分布的平坦或尖锐程度^[30]。峰值为正表示分布与正态分布相比更尖锐，峰值为负表示分布与正态分布相比更平坦；峰值越大，信号越集中，侧面反映出肿瘤的均质性。本组脑膜瘤的峰度明显高于脉络丛乳头状瘤组，二者均为正峰度且差异有统计学意义，诊断效能较高，提示两分布都比正态分布尖锐，且脑膜瘤组的分布更加尖锐，符合其较少发生囊变坏死而信号更集中，更具均质性，强化更均匀的特点。另一反映肿瘤参数分布情况的特征值——偏度是从直方图外形的角度来描述其偏斜程度^[31]。偏度为正表明包括中位数在内的绝大多数数值位于平均值左侧，位于平均值右侧的数值比位于左侧的少，分布曲线的不对称尾部更多趋向较大值；偏度为负则刚好相反。其绝对值越大，表示曲线分布的不对称程度越大。本文中脑膜瘤和脉络丛乳头状瘤均为负偏态，且脑膜瘤组的偏度绝对值大于脉络丛乳头状瘤组，说明脑膜瘤直方图的分布偏移程度较高，肿瘤成分较均匀。变异度是描述肿瘤特征值的平均分散程度，值越大提示数据偏离平均值的程度越大，病变越不均匀^[32]。脑膜瘤组的变异度低于脉络丛乳头状瘤组提示脑膜瘤的偏离程度小，肿瘤成分更均一，趋于均匀强化。本研究中虽然参数偏度和变异度有提示两种肿瘤构成差异的趋势，但其统计学分析并无意义，这可能与样本量偏小有关，后续需更大样本量进行前瞻性深入研究。

       当然，单一的直方图参数敏感度或（和）特异度往往欠佳，仍存在不够全面的问题，此时联合AUC较高的两个参数共同诊断结果会加可靠。本研究中，联合第10百分位数和峰度两参数算得的AUC最高为0.88，敏感度和特异度为87.50％和81.80%，较单一的参数更为均衡，诊断效能得到进一步提升，为临床诊断提供更有价值的量化信息。

       本研究尚存在不足：(1)作为回顾性研究，入组病例的选择可能存在偏移；(2)由于脑室肿瘤临床上较少见，故本研究样本量较小，后续需继续纳入更大样本量获得更具代表性的结果；(3）本文主要针对T1WI增强直方图进行分析，对ADC、T2WI等其他序列的直方图分析会在以后研究中进一步探究。

       总而言之，T1WI增强全域灰度直方图有助于鉴别脑室脑膜瘤与脉络丛乳头状瘤。生成的参数中第10百分位数和峰度的诊断效能较高，二者联合可进一步提升诊断效能，为临床诊断提供精准的定量数据支持；再结合发病年龄及部位等特点，缩小鉴别范围提高诊断准确性，有效的指导临床治疗并改善预后。