超声造影检查结合数学模型鉴别肝内胆管癌与肝脓肿

【摘要】 目的 探讨超声造影（contrast-enhanced ultrasound, CEUS）结合数学模型在肝内胆管癌（intrahepatic cholangiocarcinoma, ICC）与肝脓肿形成前期（prophase of bacterial hepatic abscess，PBHA）鉴别诊断中的应用。方法 回顾性分析2010年1月至2018年10月我院收治的51例ICC患者和46例PBHA患者。51例ICC患者中男23例，女28例，年龄49～77岁，平均年龄(61.1±10.4)岁。46例PBHA患者中男25例，女21例，年龄31～82岁，平均年龄( 51.7±13.2)岁。全部ICC和41例PBHA患者经手术或穿刺病理证实，5例PBHA患者经临床或随访证实。计数资料采用卡方检验，整理分析病灶的超声图像特征信息，利用偏最小二乘判别分析法 (partial least squares discriminant analysis，PLS-DA）建立ICC和PBHA数学模型，应用蒙特卡罗模拟验证其准确性，基于PLS-DA建模方法通过变量投影重要度（variable importance in the projection，VIP）从全部变量中获得对鉴别二者有较强影响的变量。结果 ICC和PBHA在病变部位、合并征、超声造影动脉期强化区内部特点及廓清特点差异均有统计学意义（P ＜0.05），CEUS动脉期强化区内有无低/无增强，低/无增强边界是否清晰差异有统计学意义（P ＜0.001）。廓清后病灶边界清晰与否有统计学意义（P ＜0.001）。PLS-DA真阳性、真阴性准确率平均值分别为92.30%和91.17%，预测集中真阳性和真阴性预测率平均值分别是100.00%和94.11%。VIP值＞1的变量包括X2（合并其他征象）、X3、X4、X5、X7、X8、X9（CEUS强化特点）、X10、X11（廓清特点），9个变量可以作为ICC和PBHA鉴别诊断的重要指标。结论 基于CEUS参数的PLS-DA可以构建ICC与PHBA鉴别诊断模型，有望为这二种易混淆且缺乏特异性影像学表现的疾病提供一种有价值并且稳健的诊断手段。

【关键词】  肝内胆管癌；肝脓肿形成前期；超声造影；偏最小二乘判别分析