腰椎 MRI 纹理分析：解锁强直性脊柱炎与非强直性脊柱炎鉴别新密码

为解决强直性脊柱炎（AS）早期诊断困难及与非 AS 鉴别问题，成都医学院第二附属医院研究人员开展腰椎 MRI 纹理分析研究。结果显示该方法可有效鉴别，STIR GLH 参数 Min 诊断准确率最高。推荐科研读者阅读，助力相关研究。

　　

在医学的世界里，有一种疾病常常困扰着不少人，它就是强直性脊柱炎（Ankylosing Spondylitis，AS）。这可是个让人头疼的 “家伙”，主要在中青年男性群体中 “出没”，可它的病因至今还是个未解之谜。AS 是一种慢性炎症性全身性疾病，就像个调皮的 “破坏分子”，特别喜欢侵犯骶髂关节、脊柱这些部位。要是病情发展到中晚期，还会导致脊柱强直和畸形，严重影响患者的生活质量。

而且，AS 的诊断之路也充满了坎坷。它的误诊率高得吓人，能达到 82.00%，平均诊断延迟时间更是长达（5.76 ± 5.73）年。这是因为在临床检查时，它的表现并不典型，就像个善于伪装的 “变色龙”，很难让人一眼看穿。再加上有很多疾病和它症状相似，比如腰椎间盘疾病，这些 “相似病症大军” 常常干扰医生的判断，让诊断过程变得更加复杂和漫长。

目前，骶髂关节和脊柱的磁共振成像（Magnetic Resonance Imaging，MRI）被看作是诊断 AS 的关键方法，其中骨髓水肿（Bone Marrow Edema，BME）更是早期 MRI 的重要特征。腰痛是 AS 患者常见的症状，所以腰椎 MRI 在 AS 早期诊断中的作用不容小觑。

可是，在早期 AS 和非 AS 病例中，虽然 BME 作为骨病变的高敏感 MRI 特征备受关注，但对两者之间差异的研究却十分有限。而且，纹理分析这项在成像组织学领域的技术，虽然在很多疾病的诊断和评估上有一定作用，可由于骨骼组织孔隙结构的特殊性，它在骨骼疾病诊断方面的应用还不太成熟。基于这些问题，成都医学院第二附属医院的研究人员决定 “披荆斩棘”，开展一项研究来深入探索。

他们的研究成果发表在了《BMC Musculoskeletal Disorders》期刊上，论文题目是 “Retrospective comparative study of lumbar spine MRI texture analysis in diagnosing bone marrow edema lesions in ankylosing spondylitis and non-ankylosing spondylitis”。经过一系列严谨的研究，他们发现腰椎 BME 纹理分析可以有效地鉴别 AS 和非 AS，而且多个参数值存在显著差异，其中 STIR GLH 参数 Min 的诊断准确率最高。这一发现意义重大，为 AS 的诊断提供了新的思路和方法，就像在黑暗中为医生们点亮了一盏明灯。

为了完成这项研究，研究人员采用了几种关键技术方法。首先是 MRI 检查，他们用 1.5T GE Brivo MR355 MRI 成像仪，给患者的腰椎进行扫描，获取了不同序列的图像。然后是纹理分析，通过 Image J 软件，在图像上仔细选取感兴趣区域（Region of Interest，ROI），并针对不同序列的图像计算 GLH（灰度直方图，用于统计图像中不同灰度级像素的分布情况）和 GLCM（灰度共生矩阵，主要描述图像中灰度空间相关性特征）的参数。最后，运用统计学分析方法，对得到的数据进行处理和分析，判断参数差异是否具有统计学意义。

下面我们来看看具体的研究结果。

临床资料

从 2015 年 1 月到 2022 年 1 月，研究人员从成都医学院第二附属医院 - 核工业四一六医院精心挑选了 139 位腰椎 MRI 检查显示 BME 阳性的患者。这其中，AS 组有 72 例（67 名男性，5 名女性，平均年龄 33.87 ± 8.31 岁），非 AS 组有 67 例（22 名男性，45 名女性，平均年龄 64.62 ± 12.20 岁）。为了保证研究的准确性，他们还制定了严格的纳入和排除标准，就像给研究设置了一道道 “关卡”，把不符合条件的患者都排除在外。

MRI 检查方法

患者躺在成像仪上，研究人员用特定的扫描序列对腰椎进行扫描，包括矢状面快速自旋回波 T1WI、T2WI 和短 TI 反转恢复 STIR 序列。每个序列都有自己特定的扫描参数，这些参数就像是成像仪的 “密码”，帮助获取不同特征的图像信息。

纹理分析方法

在纹理分析的 ROI 选择环节，研究人员特别小心。那些符合条件的多个腰椎有 BME，或者同一椎体有多个 BME 的情况都被纳入分析。他们分别选取 STIR 和 T2 序列的图像进行测量和对比。在勾勒 ROI 时，沿着 BME 的边缘手动绘制，遇到边界不清晰的，就靠经验用肉眼判断。而且，只选取 BME 最大直径所在的一个层面进行分析，这样能更准确地获取关键信息。另外，为了确保准确性，由一位 MRI 诊断医生勾勒轮廓，再由另一位医生进行修订和检查，有分歧就一起讨论，直到达成一致。

在具体的纹理分析中，研究人员把两组病变的 DICOM 图像导入 Image J 软件。先在 STIR 矢状面 BME 上绘制 ROI，然后在 T2WI 序列相同位置、相同形状处粘贴 ROI，分别测量 GLH 和 GLCM 的参数。为了保证数据的可靠性，每个 ROI 的数据都测量三次取平均值，GLCM 参数选取特定的距离参数 d = 1，还从四个不同方向获取数据再取平均值。

统计分析

对于测量得到的数据，如果符合正态或近似正态分布，就用平均数 ± 标准差表示；不符合的，就用中位数和四分位数间距表示。研究人员用配对组设计的 t 检验或者秩和检验进行组间比较，计数资料则用频率和百分比表示，用卡方检验进行组间比较。只要 p <0.05，就认为差异有统计学意义，这就像是研究结果的 “信号灯”，亮起这个 “灯”，就说明数据差异很可能不是偶然出现的。

通过这些研究，研究人员发现两组患者的 162 个病变都能进行 Image J 软件分析。在 STIR GLH 分析中，AS 组的 Mean（平均灰度值）、Mode（众数灰度值）、Min（最小灰度值）和 Skew（偏度）参数都比非 AS 组高，其中 Min 的诊断效能最高（AUC = 0.768） 。T2WI GLH 分析显示，只有 Min 在 AS 组显著更高（p = 0.014，AUC = 0.612） 。STIR GLCM 分析发现，AS 组和非 AS 组的 ASM（角二阶矩，反映图像灰度分布的均匀性）和 Ent（熵，反映图像的复杂程度或灰度分布的随机性）参数有显著差异，ASM 的诊断准确性最高（p < 0.001，AUC = 0.656） 。T2WI GLCM 分析中，AS 组的四个参数（ASM、Cor、IDM 和 Ent）都有显著差异，其中 ASM 的诊断准确性最高（AUC = 0.731）。

研究人员通过讨论进一步解释了这些结果。在 GLH 参数方面，STIR 序列中代表灰度值的 Mean、Mode 和 Min 在 AS 组更高，这意味着 AS 组图像的水肿信号更强。而且，Skew 与疾病活动度呈负相关，说明 AS 组的炎症病变更多，疾病活动度更高。相比之下，T2WI 序列只有 Min 有统计学意义，所以 STIR 序列在定量鉴别 AS 和非 AS 方面更有价值。在 GLCM 参数方面，T2WI 序列有更多有鉴别意义的参数，说明它在这方面的鉴别能力更强。AS 组的 BME 具有更低的异质性（Ent > Ent）和更均匀的灰度分布（ASM > ASM），这可能和 AS 的病理特点以及氧化应激机制有关。而非 AS 的病变主要是 Modic 改变，成分多样，导致其 Ent 值增加，ASM 值降低。

总的来说，这项研究通过对腰椎 MRI 图像进行纹理分析，发现 AS 和非 AS 的腰椎 BME 在 GLH 和 GLCM 的多个参数值上存在差异，并且这些参数有一定的诊断效能。定量纹理分析 BME 对 AS 的定性诊断很有帮助，为医生们诊断 AS 提供了一种简单可行的方法。不过，研究也存在一些不足，比如 AS 样本量较小，ROI 选择不够全面，没有对 AS 组进行临床分期等。但这些不足也为后续研究指明了方向，相信未来的研究能进一步完善对 AS 的诊断和理解，为更多患者带来希望。