ROC曲线评价（精选7篇）
ROC曲线评价 篇1
降钙素原 (PCT) 近年来被认为是一种机体对细菌感染的全身炎症反应的特异性指标[1~3], 它含有116个氨基酸, 正常生理状态下只由甲状腺C细胞合成, 在血浆内含量很少, 当全身炎性反应和败血症时, PCT可由甲状腺以外组织大量产生, PCT在血中的半衰期约25~30h, 室温下、体内稳定性好, 血清和血浆中的检测值无明显差异, 因此可作为早期感染的快速诊断。本文通过观测血清PCT水平的变化, 以评价PCT在感染性疾病的临床应用价值及在干预抗生素使用方面的作用。
1 资料与方法
1.1 一般资料
根据《内科学》第八版疾病诊断分类标准[4], 选取16~76岁, 2012年10月~2013年5月我院住院病人, 将其分为细菌感染, 包括上细菌性腹膜炎、败血症等83例, 所选病例经血液培养阳性、抗核抗体、自身抗体谱检查排外结缔组织病及风湿病;病毒感染70例, 根据《传染病学》第八版疾病诊断分类标准[5], 包括甲、乙、丙型病毒性肝炎。选取16~66岁健康体检, 经胸片、B超、血常规、血生化等结果正常, 体检结论正常成人242例为对照组, 常规采集样本, 按照质量控制体系, 进行血清感染性标志物检测。
1.2 方法
1.2.1 样本检测
受检者空腹12h以上, 取静脉血3ml于含分离胶的真空采血管中, 颠倒混合后静置20min, 3000转/min, 离心10min, 室温静置备用 (2h内测定完毕) 。严格按照试剂盒要求设定样参数, 并用校准物校准, 检测其准确度符合要求后, 进行临床标本的检测。
1.2.2 仪器
罗氏全自动化学发光分析仪 (德国罗氏公司生产) 。
1.2.3 检验方法
PCT原采用电化学发光分析法, 试剂由德国罗氏诊断提供。
1.2.4 质量控制
每天检测高、低二个质控品, 分别绘制L-J质控图, 采用Westgard规则。
1.3 统计学方法
采用SPSS17.0软件进行统计学分析, 计量资料比较采用t′检验, P<0.05为差异具有统计学意义;应用ROC曲线分析选择诊断的最佳临界点、曲线下面积、特异度、敏感度、阳性似然比、阴性似然比。
2 结果
2.1 成人对照组与细菌、病毒感染组结果比较
对照组与细菌感染组、疾毒感染等组间比较, 均有显著性差异 (F=11.57, P=0.001) , 见表1。
2.2 ROC曲线下PCT在细菌感染性疾病中的诊断价值
应用ROC曲线分析细菌感染性疾病中的诊断价值, 分析结果显示:PCT在细菌感染性疾病的诊断效率较好, 其灵敏度0.916、特异性0.992, 曲线下面积为0.975, 诊断界值点0.053ng/L。见图1。
2.3 血清PCT在病毒感染性疾病中的诊断价值
应用ROC曲线分析PCT在病毒感染性疾病的诊断价值, 分析结果显示:PCT诊断病毒感染性疾病, 其灵敏度0.66、特异性0.92, 曲线下面积为0.91;见图2。
2.4 血清PCT在细菌、病毒感染性疾病诊断中的比较评价
PCT对细菌感染性疾病有较好的敏感度和特异度, PCT曲线下面积0.975, 阳性似然比较大, 阴性似然比较小, 因此, 当PCT检验结果阳性时, 诊断细菌感染的概率越大, 而阴性似然比越小, 当检验结果阴性时, 患病的概率就越小[6], 见表2。
3 讨论
本文建立了我室PCT在诊断细菌、病毒感染性疾病的最佳界值点, 通过ROC曲线分析, 对临床诊断试验评价采用敏感度、特异度、诊断准确度、阳性似然比、阴性似然比等, 从循证检验医学的临床价值角度, 对新开展的诊断试验 (血清PCT) 从其方法学、诊断价值等方面去重新观察、评估从而达到优选最具有诊断价值试验和诊断界值。
临床基本特征及基本炎症指标如心率、体温、WBC计数、中性粒细胞百分比等对于全身细菌感染的严重度判断价值有限。PCT在细菌感染性疾病的诊断效率较好, 其灵敏度0.916、特异性0.992, 曲线下面积为0.975, 诊断界值点0.053ng/L, 是感染的有效指标。本实验室正常参考范围<0.044ng/L与试剂盒提供的基本相似, 诊断界点值在0.053ng/L时对诊断细菌、病毒感染具有较高的效率。且PCT阴性似然比0.08, 当PCT小于正常参考值时患细菌感染的概率很低, 可以防止不必要的抗生素使用, 减少抗生素的耐药性、毒性及高消费。
摘要：应用受试者工作曲线 (ROC曲线) 评价血清降钙素原对细菌、病毒感染的诊断的价值。收集242名健康成人、细菌感染患者83例、病毒感染患者70例、分别测定各组的血清降钙素原 (PCT) 水平, 采用ROC曲线分析该指标诊断最佳临界点 (诊断阈值) 、曲线下面积、灵敏度、特异度、阳性似然比、阴性似然比。结果1健康成人组、细菌感染性疾病与病毒感染性疾病PCT结果具有统计学意义 (P<0.001) ;细菌感染性疾病、病毒感染性疾病PCT水平与健康成人结果存在明显差异, 具有统计学意义 (P<0.001) ;2ROC曲线分析PCT诊断细菌感染性疾病曲线下面积为0.975, 灵敏度0.916、特异性0.992, 诊断界值点0.053ng/L;PCT最佳诊断临界点0.053ng/L时, 对细菌感染性疾病诊断效率较高, 当PCT小于正常参考值时患细菌感染的概率很低, 可以防止不必要的抗生素使用, 减少抗生素的耐药性、毒性及高消费。
关键词：感染性疾病,降钙素原,ROC曲线,曲线下面积
参考文献
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[6]申子瑜, 李萍.临床实验室管理学[M].北京:人民卫生出版社, 2008, 162-169.
ROC曲线评价 篇2
1 对象和方法
1.1 研究对象
连续收集2010年1月-2014年4月85例我院甲状腺CT显示甲状腺结节环状钙化的患者作为研究对象。其中,男20例,女65例,年龄36~70岁,平均(44.3±5.4)岁。单个结节30例,多个结节55例,左叶35例,右叶40例,双侧10例。排除标准:甲状腺功能异常、其他部位恶性肿瘤、出血性疾病、肝肾功能不全和结缔组织病等。
1.2 研究方法
所有患者均行GE16排传统平扫、增强检查,层厚2.5 mm,扫描层厚为2.5~5.0 mm,间距为1.2mm;120 k V,100 m A。对比剂采用碘海醇注射液(欧乃派克,通用电气药业有限公司,国药准字H20000592,规格100 m L∶30 g),剂量为80~100m L,采用高压注射器以3.0 m L/s经肘静脉注射,注射后30 s、60 s分别行动脉期、实质期扫描,并根据具体病变行冠状和矢状面重建。
1.3 判定标准
环状钙化:平行于结节边缘的连续或不连续的曲线状结构,曲线长度总和≥结节周长的2/3;高强化:增强后结节的强化程度高于周围甲状腺组织;等强化、低强化:增强后结节内部强化程度等于或低于周围甲状腺组织。以手术及病理结果为金标准,评价CT环状钙化对甲状腺结节良恶性的诊断价值。
1.4 统计学分析
采用SPSS11.5软件包进行数据处理。计量资料经检验为正态分布者,且方差齐者(均数±标准差)采用t检验。计数资料用百分数表示,组间比较用χ2检验。灵敏度=真阳性/(真阳性+假阴性)×100%,特异度=真阴性/(真阴性+假阳性)×100%,阳性似然比=真阳性/(真阳性+假阳性)×100%,阴性似然比=真阴性/(真阴性+假阴性)×100%。联合检验公式(并联):联合灵敏度=A灵敏度+[(1-A灵敏度)×B灵敏度],联合特异度=A特异度×B特异度。联合检验公式(串联):联合灵敏度=A灵敏度×B灵敏度,联合特异度=A特异度+[(1-A特异度)×B特异度]。P<0.05被认为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 一般资料分析
85例患者均行手术治疗,根据病理结果发现良性结节65例,占76.5%。其中,男15例,女50例,平均年龄(44.6±5.1)岁,单个结节13例,多个结节52例;恶性结节20例,占23.5%。其中,男5例,女15例,平均年龄(44.4±5.2)岁,单个结节17例,多个结节3例。良恶性患者性别、年龄比较,差异无统计学意义(P>0.05),恶性结节单个结节比例明显高于良性结节,差异有统计学意义(P<0.05)。见表1。
良性结节CT显示:平扫环状钙化内部呈均匀的低密度;增强后环状钙化内部呈高强化;病理检查镜下见结节表面包膜增厚、玻璃样变伴钙化,内见腺瘤呈微滤泡性生长。恶性结节CT显示:平扫钙化环内密度均匀;增强后环状钙化内部呈等、低强化,且与周围甲状腺分界不清;病理检查镜下见肿瘤组织呈实性生长,包膜增厚伴胶原化、钙化,局灶肿瘤组织穿透包膜全层呈蘑菇状向外生长。
2.2 CT增强后环状钙化对良恶性结节的诊断价值
以病理诊断为金标准;单独诊断良性结节:高强化灵敏度为90.0%,特异度为92.0%,阳性似然比为0.96,阴性似然比0.79。增强后边缘清晰灵敏度为81.7%,特异度为60.0%,阳性似然比为0.83,阴性似然比0.58;联合诊断良性结节:行并联公式计算显示,灵敏度为98.2%,特异度为55.2%;串联公式计算显示,灵敏度为73.5%,特异度为96.8%。见表2。ROC曲线见附图。
附图以病理结果为金标准,CT增强后高强化、增强后边缘清晰单独及联合对良性结节诊断的ROC曲线图
3 讨论
目前由于多种因素的影响,甲状腺结节的发生率越来越高,临床上可以表现为结节性甲状腺肿、甲状腺癌及甲状腺囊肿等多种形式[3]。在临床实际中对甲状腺结节的诊断以甲状腺彩超检查最多,但其对良恶性结节的鉴别诊断较差,特别是对于环状钙化的结节,由于回声衰减的影响,超声对钙化整体及内部、周围结构观察能力较差[4,5]。CT由于不受回声衰减的限制,可以更好的对环状钙化进行鉴别。
一般而言,环状钙化作为甲状腺结节钙化的特殊类型,其病理多为营养不良性,且多为良性结节。但韩志江等[6]分析67例甲状腺结节环状钙化发现,环状钙化均为营养不良性钙化,其中良性结节49例,占73.1%,恶性结节18例,占26.9%。与本研究结果相似。本研究亦发现85例环状结节张良性结节65例,占76.5%;恶性结节20例,占23.5%。可见环状结节中有约1/5的结节为恶性结节。因此,临床上当遇到环状结节时不能依靠形态诊断为良性结节。
本研究CT检查发现,良性结节CT平扫环状钙化内部呈均匀的低密度,增强后环内强度不明显,环状钙化内部呈高强化。分析其可能与良性结节内部纤维组成、玻璃样变等有关,该类环内及周围血管减少而引起强化不明显,进而与钙化内部及周围强化的甲状腺组织差异较大,界限明显[7,8]。亦有研究认为[9],高强化与甲状腺细胞及滤泡成分、滤泡大小等因素有关;细胞成分多、滤泡小,CT增强扫描强化明显。符合本研究病理检查镜下见微滤泡性生长结果。恶性结节CT平扫钙化环内密度均匀;增强后环状钙化内部呈等、低强化,且与周围甲状腺分界不清。分析可能与恶性结节环内滤泡成分多,而纤维组成、玻璃样变少有关。
本研究进一步以病理诊断为金标准评价CT增强扫描对良恶性结节的鉴别结果发现,单独诊断良性结节:高强化灵敏度为90.0%,特异度为92.0%,阳性似然比为0.96,阴性似然比0.79。增强后边缘清晰灵敏度为81.7%,特异度为60.0%,阳性似然比为0.83,阴性似然比0.58。ASPINALL等[10]研究发现,高强化在良性结节和恶性结节分别为16.3%和0.0%,差异无统计学意义(χ2=3.337,P>0.05),诊断敏感度和特异度分别为16.3%和100.0%。该研究认为高强化对排除恶性结节有较好的特异度。与本研究结果不一致,虽然恶性结节高强化少,但尚有部分结节出现高强化。分析认为可能与增强后扫描延迟时间有关。有研究认为[11],延迟时间与对比剂的注射速度对甲状腺的强化峰值有直接影响。亦有研究[12]对增强后边缘清晰情况的诊断价值研究发现,增强后边缘清晰在良性结节和恶性结节中分别占61.2%和16.7%,差异有统计学意义(χ2=10.457,P<0.05),其诊断良性结节的敏感度和特异度分别为61.2%和83.3%。支持本研究结果。
本研究进一步对高强化与增强后边缘清晰联合诊断价值研究发现,行并联公式计算显示,灵敏度为98.2%,特异度为55.2%;串联公式计算显示,灵敏度为73.5%,特异度为96.8%。高强化与增强后边缘清晰并联诊断良性结节的灵敏度明显高于单独高强化与单独增强后边缘清晰对良性结节的诊断,高强化与增强后边缘清晰串联诊断良性结节的特异度明显高于单独高强化与单独增强后边缘清晰对良性结节的诊断[13]。可见采取不同的联合检验方式可以更好的提高诊断的灵敏度与特异度,降低诊断的漏诊率及误诊率。
ROC曲线评价 篇3
1 资料与方法
1.1 一般资料
2013年3月—2013年9月于我院住院并符合1999年WHO糖尿病诊断标准的2型糖尿病患者145例, 其中男80例, 女65例, 年龄27岁~81岁 (57.66岁±11.58岁) 。排除标准:有肾脏疾病和泌尿系结石病史, 或有尿路感染、血尿等影响尿白蛋白检测因素者;24h尿蛋白定量≥0.5g/L, 或尿常规检测蛋白阳性, 或肾功能异常者;有糖尿病急性并发症或严重伴发疾病者;妊娠期妇女。
1.2 方法
所有研究对象均知情同意后空腹采血并留取晨尿。尿微量白蛋白和尿肌酐由美国贝克曼库尔特公司BECK-MANDXC800生化仪测定, 计算尿微量白蛋白/尿肌酐 (ACR) ;血清Cys-C由罗氏Rochep800生化仪测定。以ADA推荐的ACR为诊断糖尿病早期肾病的金标准, 将研究对象分为两组。早期肾损害组:ACR≥30μg/mg (3.39g/mol) , 共72例其中男38例, 女34例, 年龄59.00岁±11.69岁;对照组:ACR<30μg/mg, 共73例, 其中男42例, 女31例, 年龄56.33岁±11.40岁。两组在性别和年龄方面比较差异无统计学意义 (P>0.05) 。
1.3 统计学处理
所有数据采用SPSS17.0软件进行统计学处理。ACR和血清Cys-C呈偏态分布, 以中位数、四分位数间距表示。组间比较用Mann-Whitney U检验法。用ROC曲线评估血清Cys-C发现糖尿病早期肾损害的诊断价值并估计诊断界点, 计算其诊断糖尿病早期肾损害的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及Kappa值。血清Cys-C与ACR的相关分析采用Spearman相关分析。P<0.05为差异有统计学意义。
2 结果
2.1 两组ACR和血清Cys-C的比较 (见表1)
与对照组相比, 早期肾损害组ACR和血清Cys-C均增高 (P<0.001) 。
2.2 血清Cys-C诊断糖尿病早期肾损害的ROC曲线
以ACR为30μg/mg作为区分是否为糖尿病早期肾病的诊断界点, 血清Cys-C的ROC曲线下面积 (AUC) 为0.725, 95%可信区间 (0.64~0.81) ;取最大约登指数 (0.408) 对应的血清Cys-C水平 (0.79mg/L) 为糖尿病早期肾损害的诊断界点, 其灵敏度为77.78%, 特异度为63.01%。
2.3 血清Cys-C诊断试验评价
以ACR为金标准, 以血清Cys-C 0.79mg/L为糖尿病早期肾损害的诊断标准, 由诊断试验评价四格表计算其灵敏度为77.78% (56/72) , 特异度为63.01% (46/73) , 阳性预测值为67.47% (56/83) , 阴性预测值为74.19% (46/62) , Kappa值为0.407。详见表2。
例
2.4 血清Cys-C与ACR的相关分析
Spearman相关分析显示相关系数r=0.464, P<0.001, 提示血清Cys-C与ACR呈正相关。
3 讨论
DN有较高的致残率和致死率, 严重影响着糖尿病患者的生活质量。张勉之等[3]在2004年慢性衰竭原发病的流行病学调查中发现, 在我国透析治疗的患者中, DN占34.39%, 由此导致的劳动力下降和大额的医疗费用给家庭和社会造成了严重的负担。按照DN国际公认的Mogensen分期标准[4], 其发生发展可分为V期, 其中Ⅰ期和Ⅱ期不能通过常规实验室检测发现, 而病情一旦进入Ⅳ期 (DN期) , 肾功能多不可逆转, 并会向Ⅴ期 (肾功能衰竭期) 快速发展。因此, 及时发现Ⅲ期病变 (早期糖尿病肾病期) 并予以有效治疗成为临床上防治DN的关键。
Mogensen分期中, 早期糖尿病肾病期的病理特点为基底膜增厚和系膜基质增加更明显, 已有肾小球结带型和弥漫型病变以及小动脉玻璃样变, 并已开始出现肾小球荒废。其临床特征是出现过量的微量白蛋白尿, 即尿白蛋白排泄率 (UAER) 持续在20μg/min~200μg/min。但UAER检测需要留取患者24h的尿液, 费时费力。2007年ADA推荐[4]使用随机尿液标本, 测定的ACR值代替UAER。刘丹等[5]比较了ACR与UAER的临床诊断价值, 认为ACR是一项简单、快捷、准确反映尿微量白蛋白排泄的指标。ACR不仅与UAER有较好的一致性, 而且与UAER相比还有较小的误差。目前ACR已经因其操作简便, 结果可靠而广泛应用于临床。
Cys-C又称半胱氨酸蛋白酶抑制剂C, 在体内有核细胞中以恒定速度产生, 持续转录及表达, 不受年龄、性别、体重、炎症等影响, 自由从肾小球滤过, 完全被近端肾小管上皮细胞重吸收并于细胞内降解, 不返回血液, 肾小管不分泌Cys-C。因此, 血清Cys-C成为反映肾小球滤过率较可靠的指标之一[6,7]。当肾小球轻微受损时, 血清Cys-C浓度会迅速升高, 并随病情加重逐渐升高。目前多数医院已将血清Cys-C纳入常规生化检测, 但尚缺乏利用该指标评估肾脏早期受损的诊断界点。
早期糖尿病肾病诊断的金指标是病理结果, 但却难以获得, 因此本研究以ACR作为金标准, 探讨血清Cys-C在糖尿病早期肾损害中的诊断价值。研究发现, 血清Cys-C与ACR呈正相关 (r=0.475, P<0.001) ;与对照组相比早期肾损害组血清Cys-C水平明显增高 (P<0.001) , 与文献报道相符[8]。血清Cys-C的ROC曲线下面积为0.7 2 5, 提示以血清Cys-C≥0.79mg/L作为糖尿病早期肾损害的诊断界点, 有一定的准确性, 且其敏感度和特异度较高, 阳性和阴性预测值较大, 作为诊断试验真实性较好。经一致性分析, 其Kappa值为0.407, 提示有相对较好的可靠性。本研究中用血清Cys-C评估糖尿病早期肾损害的界点为0.79mg/L, 低于正常参考范围上限1.03mg/L, 提示使用目前实验室确定的血清Cys-C正常参考范围上限评价早期肾损害不敏感, 也就是说当患者血清Cys-C接近正常参考值范围上限时可能已经出现早期肾损害, 提醒临床医生警惕。
血清Cys-C在糖尿病早期肾损害的诊断中具有一定的优势, 但由于本研究的样本含量相对较小, 期待大规模的多中心前瞻性的研究结果。
参考文献
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ROC曲线评价 篇4
关键词：ROC曲线评价,多层螺旋CT,冠状动脉钙化积分,冠心病,诊断价值
冠状动脉钙化 (coronary artery calcification, CAC) 是冠状动脉粥样硬化的特异性标志, 也是检测粥样斑块负荷程度的标志, 检出CAC为冠心病早期诊断提供了研究思路和方向。基于影像学检查无创性的优点, 多层螺旋CT冠状动脉钙化积分已经成为目前广泛使用的方法, 这种积分评价也逐渐变成冠心病评估的重要标准, 因此, 本文运用了ROC曲线评价冠状动脉钙化积分法, 分析探讨冠心病诊断价值。
1 材料与方法
1.1 研究对象
所有研究对象均来自2010年5月至2013年5月于我院住院或门诊疑诊102例冠心病患者, 102例患者皆签署了本文研究知情通知书, 且本研究通过了本院伦理会批准。入组者心率<65/分, 心率变异度<5/分, 排除标准为冠心病病史, 心肌缺血, 心力衰竭, 肝肾功能不全, 结缔组织病, 糖尿病, 脂代谢紊乱, 严重心律失常, 碘对比剂过敏及屏气不良者。共有患者102例, 其中男患者58例, 女患者44例。按照世界卫生组织制定的缺血性心脏病诊断标准分为2组:冠心病组, 男28例, 女24例, 年龄35~78岁, 身高、体质量指数 (BMI) 19.2~33.0 kg/m2;对照组, 男26例, 女25例, 年龄40~81岁, 身高、体质量指数 (BMI) 18.9~32.2 kg/m2。
1.2 研究方法
采用Siemens Somatom 16层螺旋CT进行扫描。先行定位象扫描, 采用定位片进行范围界定, 然后采用前瞻性心电门控技术行冠状动脉扫描, 范围从气管分叉下1.0至心脏隔面下1.0 cm。CACS扫描参数:采集期相75%, 转速0.4 s/r, 准直器宽度2.5 mm×16层, 管电压120 k V, 管电流100 m A, 扫描视野25 cm, 重建采用锐化算法, 矩阵512×512。
1.3 后处理方法
扫描结束后, 原始数据传入Siemens syngo工作站上进行后处理, 将钙化积分扫描数据重建55%R-R间期平扫图像, 行层厚/层间距重建3 mm/3 mm, 卷积函数值B35f, 用于钙化积分分析。采用Ca Scoring钙化分析软件, 画出血管内的兴趣区, 钙化斑块会被自动识别而被染色, 标记冠状动脉各分支的钙化区域, 自动得出冠状动脉各分支的钙化积分制, 如左前降支、左主干、右冠动脉等, 亦可得出其总积分值, 并进行钙化积分的分析。
1.4 统计学处理
数据采用SPSS17.0软件分析, 数据资料对比采用t检验, 计量资料以均数±标准差 (±s) 表示, 以 (P<0.05) 为数据对比差异显著。采用ROC曲线分析评价冠状动脉钙化总积分值对冠心病组的诊断价值, 首先应绘制曲线图, 以Youden's指数最大值为最佳切点, 以灵敏度为纵坐标, (1-特异性) 为横坐标, 绘制ROC曲线, 计算ROC曲线下面积。
2 讨论
就冠状动脉钙化这种情况来看, 其是冠状动脉粥样硬化病变, 常发生于冠状动脉粥样硬化患者中, 从目前的研究来看, 冠状动脉硬化和钙化程度有一定的关联性, 运用冠状动脉钙化灶的量化检测, 其对冠心病患者的诊治有重要的临床价值。本文采用了CACS对冠心病患者做诊断, 通过分检测发现, CACS可以反映出患者的冠状动脉钙化程度, 患者的冠状动脉钙化程度和积分值成正比关系。CACS作为检测冠状动脉钙盐沉积的一种方法[2], 自1990年Agaston等首次报道CT冠状动脉钙化积分用于评估CAC以来, 随着多层螺旋CT技术的发展及后处理软件的进步, 已经成为在定性定量研究冠状动脉的最佳无创方式。既往研究表明, 从CACS的诊断来看, 冠心病患者的钙化积分高于非冠心病患者, 且差异明显, P<0.05, 差异有统计学意义。但是, CACS诊断冠心病的界限值目前还没有一个统一的标准, Agaston等人认为, 对于CACS检测冠心病患者的冠状动脉情况, 其应有300分的界限值, 如果是>300分, 那么诊断冠心病的敏感性应为70.5%, 特异性为66.6%, 而从本文研究来看, 当CACS值≥300分, 查冠心病的敏感性为79.08%, 特异性为49.26%, 与文献报道相比, 本研究中CACS诊断冠心病敏感性较高, 说明从两组中检测出的冠心病患者占总人数的比例较高;但是特异性偏低, 说明有部分对照组的健康人群会被误诊为冠心病。本研究表明CACS适合冠心病早期筛查, 筛查的疑似病例需要通过其他检查方法进一步确诊, 与张源芳等利用钙化积分筛查冠心病的敏感性为80.58%, 特异性为48.7%的结果类似。从美国专家共识来看, 美国心脏学会和美国心脏病学会基金会都一直认为多拍螺旋CT检测CACS是无创简单的筛选法, 对于疑诊冠心病患者的检测有一定的效果, 如果在筛选中发现患者并没有冠状动脉钙化的情况存在, 那么可以初步评估其患有冠心病的概率变小。对冠心病的早期诊断有一定帮助。故CACS仍不失为一种无创性的筛查冠心病的方法, CACS≥300分时可列为疑似病例, 可提醒患者潜在的危险性, 及时改变生活方式, 控制危险因素, 从而达到冠心病一级预防的目的。
参考文献
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ROC曲线评价 篇5
1 对象和方法
1.1 对象
随机选择2008年12月～2009年4月在我院消化内科门诊或住院患者,排除4周内服用过抗生素、铋剂或质子泵抑制剂等对Hp检测有影响的药物以及严重腹泻或水样便患者。入选患者共353例,其中男206例,女147例,男女比为1.40︰1,年龄14～89岁,平均年龄(49.00±15.73)岁,各年龄段具体分布见图1。所有入选患者均次日空腹至少6 h以上留取新鲜粪便标本,应用EIA法检测HpSA,同时行13C-尿素呼气试验(13C-UBT)。
1.2 方法
1.2.1 仪器与试剂
(1)13C-UBT质谱仪(ZHP-2001型);(2)13C胶囊呼气试验药盒(国药准字H20050572);(3)粪便幽门螺杆菌检测试剂盒(台湾德克国际有限公司提供)。
1.2.2 原理
(1)13C-UBT:幽门螺杆菌(Hp)具有较强的尿素酶,它能分解胃中的尿素,当摄入稳定同位素13C-标记的尿素后,13C-尿素即在尿素酶作用下,分解为氨和二氧化碳,二氧化碳经血液循环进入肺而呼出体外,收集患者呼出的二氧化碳,测量呼气中13C/12C同位素比值的变化,即可诊断Hp的存在与否。(2)HpSA:主要由纯化的Hp兔抗人特异性多克隆抗体包被微孔板,用山葵过氧化酶标记于纯化的Hp兔抗人特异性多克隆抗体,经纯化制成酶标多克隆抗体,再配以缓冲液及其他试剂,应用双抗体夹心法原理以EIA法进行HpSA检测。
1.2.3 方法
(1)设盲:13C-UBT和EIA法检测HpSA均由不同的实验技术人员操作,分别保存各自的检验结果,试验结束后揭盲。(2)13C-UBT和HpSA严格按说明书进行操作。
1.3 诊断标准
参照中华医学会消化病学分会幽门螺杆菌学组2007年庐山会议提出的《第三次全国幽门螺杆菌感染若干问题共识报告》[2],设定13C-UBT为诊断Hp现症感染的“金标准”。
1.4 统计学处理
应用ROCKIT for windows 1.1β软件(该软件是METZ等1998年利用FORTRAN语言编写的ROC曲线分析专用程序,是基于ROC曲线分析中拟合双正态模型的方法原理,利用最大似然估计法估计双正态模型的两个参数,可得到的结果有两个参数及其标准误、ROC曲线下的面积及其标准误、面积的可信区间、协方差分析的结果等)和SPSS15.0软件对数据进行统计学分析,具体如下:
采用配对计数资料χ2检验对EIA法检测HpSA和“金标准”进行比较,设α=0.05为检验水准。
计算出EIA法检测HpSA的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值,阳性似然比、阴性似然比、假阳性率、假阴性率、符合率、优势比和Youden指数。采用kappa值评估诊断试验的一致性(kappa值<0为弱一致性,kappa值0～0.20为轻度一致,kappa值0.21～0.40为好,kappa值0.41～0.60为中度一致,kappa值0.61～0.80为高度一致,kappa值0.81～1.00为最强)。
对EIA法检测HpSA所有数据的OD值首先采用Shapiro-Wilk方法作正态性检验,其次应用不拘分布形式参数法(拟合双正态模型参数法)[3,4]和非参数法分别绘制光滑的受试者操作特征分析曲线(即光滑ROC曲线,该曲线可用两个参数表示,一个参数用a表示,是阳性组与阴性组试验结果的标准化均数之差;另一个参数可用b表示,是阴性组与阳性组试验结果的标准差之比)和经验ROC曲线,以曲线下面积(Az)评价Hp SA试验的诊断价值(ROC曲线下面积准确度评价标准为Az=0.5～0.6判定为无意义,Az=0.6～0.7判定为差,Az=0.7～0.8判定为一般,Az=0.8～0.9判定为好,Az=0.9～1.0判定为优秀)。
2 结果
2.1 S hapiro-W ilk正态性检验
Shapiro-Wilk正态性检验发现EIA法检测HpSA数据的OD值不服从正态分布(P<0.001),由茎叶图亦可直观看到(图2,图3)。
2.2 E IA法检测H pS A同“金标准”比较
2种方法检测Hp阳性差异无显著性(χ2=2.77,P=0.092>0.05)(表1)。EIA法检测HpSA敏感度94.35%,特异度98.30%,阳性预测值98.24%,阴性预测值94.54%,阳性似然比55.5,阴性似然比0.06,假阳性率1.70%,假阴性率5.65%,符合率96.32%,优势比963.03,Youden指数0.93,优势比963.03,Kappa值=0.93,不拘分布形式参数法(拟合双正态模型参数法)绘制的光滑ROC曲线见图4,非参数法绘制的经验ROC曲线见图5,各相关指标见表2。
由图2和图3可知,EIA法检测HpSA在金标准诊断Hp阳性组和阴性组中检测结果的OD值均呈明显的偏态分布。
注:a,b为拟合双正态模型的光滑ROC曲线的两个参数,A为曲线下的面积,SE为曲线下面积的标准误,95%CI为曲线下面积的95%可信区间,覮曲线下面积与0.5比较的P值
3 讨论
流行病学调查显示,Hp感染在世界各地均较为常见,具有很高的发病率。国外一项关于Hp感染率调查的分析显示幽门螺旋杆菌感染率为67%,并且随着年龄的增大而增加,女性发病率高于男性[5]。我国及其他发展中国家属于Hp感染的高发区。2001～2004年由中华医学会全国幽门螺杆菌分会进行的一项涉及全国20个省市的自然人群Hp流行病学调查显示,我国Hp感染率40%～90%,平均59%[6]。人是目前肯定的Hp传染源,但传染的载体尚不清楚,KORI等的研究表明大多数婴幼儿在出生的第1年已经感染幽门螺旋杆菌[7],该研究与OKUDA等[8]在日本的研究报道一致。1994年国际癌症研究中心(international agency for research on cancer,IARC)将Hp列为Ⅰ类致癌物[9]。目前对Hp的研究已进入分子生物学水平,从Hp的基因角度研究Hp的定植,与宿主的胃炎、消化性溃疡、胃MALT淋巴瘤(gastric lymphoma of mucosa-associated lymphoid tissue)以及胃肠道以外有关疾病的发生有一定的关系[10,11]。至于幽门螺杆菌和胃癌的发生是否具有相关性,各国学者报道不一[12,13]。故应用准确的检测方法诊断幽门螺杆菌感染对于指导临床诊疗极为重要,美国胃肠病周会议摘要首先报道了HpSA的检测方法,敏感性和特异性均在90%以上[14]。
本研究采用EIA法进行HpSA的检测,统计学结果表明HpSA检测Hp感染与“金标准”比较差异无显著性(P>0.05)。其敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和符合率与国内外报道相符[15,16,17]。Youden指数表EIA法进行HpSA检测真实性较好。优势比表明与金标准诊断Hp阴性组相比,在金标准诊断Hp感染患者中,EIA法检测HpSA获得阳性结果的可能性大小为963.03,Kappa值表明13C-UBT、HpSA(EIA法)一致性为最强。
美国生物统计百科全书[18]中关于ROC(receiver operating characteristic curves)的定义是:“对于可能或将会存在混淆的两种条件或自然状态,需要试验者、专业诊断学工作者以及预测工作者作出精细判别,或者准确决策的一种定量方法”。它源于信号探测理论(signaldetection theory),最早用于描述信号和噪声之间的关系,并用来比较不同雷达之间的性能差异,后在气象、材料检验、心理物理学等领域都有应用,1960年LUSTED[19]首先将ROC分析应用于医学诊断,随后经大量学者的研究、实践,目前ROC分析已成为广泛应用于临床诊疗的一种统计方法。在诊断试验的评价研究中,它是以每一个检测结果作为可能的诊断界值(cut-off point),计算得到相应的真阳性率(true positive fraction/rate,TPF)和假阳性率(false positive fraction/rate,FPF),以假阳性率(即1-特异度)为横坐标、以真阳性率(即灵敏度)为纵坐标绘制而成的曲线。曲线上的每一点代表了随着诊断阈值或置信阈值变化着的灵敏度与特异度的折中。ROC曲线下的面积(Az),可以直观的反映诊断试验的准确性。
ZHOU等[20]研究报道,参数法绘制光滑ROC曲线的应用条件为:患者与非患者的试验结果服从双正态分布,但这是指ROC曲线的函数形式,而不是指试验结果的基本分布,因为变量变换几乎可使任何试验结果转换为双正态分布,而且在样本量较大、相同值较少时参数法与非参数法估计的ROC曲线下面积常常近似相等。本研究分别应用不拘分布形式参数法(拟合双正态模型参数法)绘制光滑ROC曲线和非参数法绘制经验ROC曲线,两种方法曲线下面积相近,与ZHOU等研究一致。EIA法检测HpSA,其曲线下面积与0.05相比差异有显著性(P<0.001),说明该法诊断幽门螺杆菌感染均有较好的诊断价值,依据判断标准为优秀。
目前为止,大多数文献报道诊断试验的ROC分析法均为通过SPSS软件直接绘制的非参数法经验ROC曲线(SPSS软件只能实现非参数法ROC曲线),本研究创新之处在于分别应用不拘分布形式参数法(拟合双正态模型参数法)绘制光滑ROC曲线(可通过ROCKIT for windows 1.1β软件实现)和非参数法绘制经验ROC曲线,为临床工作者更好的评价诊断试验提供一种新的方法。但在应用时应注意如果样本含量较小,双正态参数的估计偶尔可能出现一些问题,如ROCKIT程序不收敛,参数b等估计值可能无穷大。或是当样本含量较小,且当试验结果在可能的反应类别间分布不佳时,此时某些格子往往有O值出现,此时用参数法算法可能不收敛,无法获得所需要的ROC曲线指标。此外,有学者认为当资料不服从双正态分布,这时采用双正态模型参数法估计ROC曲线下面积将会偏离其真实值[21],故在实践中应根据实际情况选择适宜的研究方法。随着数理统计方法的不断发展和完善及其在医学统计学中的应用,诊断试验评价方法也迅速发展,但目前还存在着一定的问题,例如在诊断试验研究中选择偏倚的控制、协变量存在的情况下资料的分析、ROC曲线下面积估计中拟合双正态模型时的模型拟合优度检验等等问题还有待进一步研究和完善。
本研究中EIA法检测HpSA的假阳性率和假阴性率分别为1.70%和5.65%,分析诊断试验出现假阳性率和假阴性率的原因,其一是由于粪便中含有多种细菌成分,抗原的成分亦较复杂,极可能存在两种或两种以上来源不同的抗原,彼此间有相同的抗原决定簇,它们都可以和已包被的抗体发生交叉反应,导致假阳性。而又由于粪便成分、黏稠度以及其他实验误差的原因所致的假阴性也同样存在。其二是本研究试剂是以抗Hp多克隆抗体进行包被。虽然多数研究都认为该法具有很好的敏感性,但是也有研究认为多克隆抗体的敏感性要低于单克隆抗体的敏感性,如LEODOLTER等[22]对148例成年患者进行的多克隆抗体和单克隆抗体HpSA检测的对照研究表明:多克隆抗体的敏感性(80.0%)要低于单克隆抗体的敏感性(94.3%),该研究与GOTO等[23]报道相符。其三是本研究所使用试剂盒的参考cut-off值均为0.160,不同于国外报道。OHKURA等[24]的调查认为日本人检测HpSA其cut-off值为0.300,而JULIA等[25]报道意大利人为0.135。本研究由于入选病例数较少,故未应用ROC曲线判定诊断试验的cut-off值,适合中国人的cut-off值尚有待进一步研究。
ROC曲线评价 篇6
ROC曲线是受试者工作特征曲线(Receiver operating characteristic curve,ROC curve)的缩写。美国生物统计百科全书中关于ROC的定义是:“对于可能或将会存在混淆的两种条件或自然状态,需要试验者、专业诊断学工作者以及预测工作者作出精细判别,或者准确决策的一种定量方法”[1]。自从八十年代起,ROC曲线已成为国际公认的比较、评价两种或两种以上诊断方法效能差异性的客观标准[2,3]。
ROC曲线目前在药物设计研究领域内应用很少,特别是在计算机药物虚拟筛选领域,一般是应用富集曲线来评估和挑选活性化合物,富集曲线的缺点是被筛选的化合物数据库中活性化合物比率对它的影响很大,而且在筛选过程中它只考虑灵敏度,没有考虑特异度,也就是没有假阳性化合物的因素,所以不能客观地对不同的虚拟筛选方法做出评估。到现在为止,研究人员还缺乏一种金标准,针对一个特定的靶蛋白,虚拟筛选后可以准确地挑选出活性分子,以及如何设定打分值,使得活性化合物最多,无活性化合物最少,其实这些问题可以通过研究ROC曲线加以解决。
乙酰胆碱酯酶(AChE)是一种水解乙酰胆碱(ACH)的特殊酶,分子量为8万,属于丝氨酸蛋白酶类,可抑制胆碱突触的兴奋传递。是胆碱能神经系统重要功能酶之一,其主要作用是迅速水解突触间隙的神经递质乙酰胆碱(ACH),保证神经冲动传导的灵敏性。某些AChE抑制剂可以减缓老年性痴呆、重症肌无力、小儿麻痹等疾病,而目前的AChE抑制剂在治疗这类神经系统疾病方面,还存在着诸如起效慢、疗效不高、负作用大等许多不足和缺憾。故筛选和设计新型的AChE抑制剂的对于神经系统疾病的治疗,具有重要的临床意义。
本研究以乙酰胆碱酯酶(AChE)的三维晶体结构为靶,采用分子对接软件Surflex虚拟筛选了40个AChE的抑制剂和3 960个无活性化合物,同时应用5种打分函数,Surflex_score[4],Dscore[5],Gscore[6],PMFscore[7],___ChemScore[8],对筛选的结果分别进行单个函数打分排序,根据绘制的ROC曲线分析,找出合适的打分函数以及合适的打分值作为阈值,为接下来的大规模虚拟筛选提供指导。
2 材料和方法
2.1 筛选用的数据库准备
从DUD数据库中(http://dud.docking.org)挑选出ACHE的3 960个无活性分子;从bindingDB数据库(http://www.bindingdb.org)中根据分子的多样性选出40个化合物作为ACHE抑制剂;将40个活性分子和3 960个无活性分子混合,利用Concord程序将它们转换为Sybyl mol2格式的三维结构。
2.2 大分子蛋白的准备
目前在PDB蛋白晶体数据库中已有100多个ACHE蛋白晶体复合物,我们下载其中一个编号为2VJC的蛋白晶体[9],加上氢原子,去除晶体中所有的水分子和辅基,将关键的催化氨基酸Asp32质子化,Asp228离子化。
2.3 基于分子对接的虚拟筛选和打分排序
利用分子对接软件Surflex 2.03[10],在Sybyl 8.1药物设计平台上(Tripos Inc.SYBYL 8.1)进行虚拟筛选,在protomol产生的过程中将参数proto_bloat调整为2,以便于扩大ACHE活性口袋的范围,搜索到更多的分子结合模式;对接时应用Surflex程序自带的Surflex_score函数搜索构象空间,每个化合物生成1个最佳结合模式,应用Dreiding力场对每一个结合模式进行能量优化。其它参数为Surflex给定的缺省值。对接完毕后应用Syby1 8.1所带的CScore模块对所有生成的1万个结合模式重新打分,Cscore模块目前包括4种打分函数,D_score,G_score,PMFscore,ChemScore。_
2.4 绘制ROC曲线
以假阳性率(1-特异度)为横轴,真阳性率(灵敏度)为纵轴,连接各点绘制曲线构建成光滑ROC曲线。然后计算曲线下的面积,即AUC值(area under curve)[1]。
2.5 虚拟筛选效果的判断
应用计算机虚拟筛选活性化合物已知的数据库,根据打分值的高低来计算灵敏度和特异度,比较实际(活性/无活性),计算(选择/丢弃)的情况,理解ROC曲线(表1)。
灵敏度=真阳性/真阳性+假阴性;特异度=真阴性/真阴性+假阳性
ROC曲线图是以假阳性率(1-特异度)为横轴,真阳性率(灵敏度)为纵轴。ROC曲线下的面积即为AUC值,以此反映虚拟筛选的效果。一般认为AUC值为0.5～0.7时筛选效果较差;为0.7～0.9时筛选效果中等;大于0.9时筛选效果较好。AUC因不受筛选分子库中活性化合物数量的影响,可对两个虚拟筛选的准确度进行综合比较,因而是最佳评价指标[1]。
3 结果
本研究应用Surflex分子对接软件针对ACHE的晶体结构2VJC进行虚拟筛选,成功地将4 000个化合物对接进ACHE的活性口袋(图1),各个化合物生成的一个最佳结合模式分别根据5种打分函数(Surflexscore,Dscore,__G_score,PMF_score,ChemScore)打分,根据分数值的大小进行排序,根据已知活性分子和无活性分子的信息,结合5种打分函数的打分值画出ROC曲线图(图2),在ROC曲线图上有5条曲线代表5种打分函数的曲线,从图中可以看出,ChemScore,D_score,G_score打分函数的ROC曲线都偏向左上角,AUC分别为0.91,0.81,0.87。它们均显著大于随机分布的AUC值(ROC曲线为对角线,值为0.5),表明应用这3种函数预测效果均好于随机分布模型。其中用ChemScore的AUC最大,曲线最靠近左上角,说明它可以更准确地预测活性分子。在5种函数中,Surflex_score和PMF_score的ROC曲线较差,AUC为0.64和0.67,ROC曲线下的面积较小,可以看做是随机筛选,没有富集。
ROC曲线上的每一点代表了打分阈值的灵敏度与特异度。严格的标准产生较低的灵敏度和较高的特异度,ROC点位于曲线的左下;宽松的标准产生较高的灵敏度和较低的特异度,ROC点位于曲线的右上方。
从表2和ROC曲线图中看出,在特异度一定的情况下,当横坐标(1-特异度)=0.1时,也就是当选择了400个假阳性分子时,应用ChemScore打分函数可以获得最高的灵敏度75%,其阈值设定为-44.97,因我们已知活性分子在筛选库中总共有40个,灵敏度75%表明获得了30个活性分子,这个结果和AUC的结果一致。
在药物虚拟筛选的实际研究过程中,主要考虑到研究的花费,我们不可能一次购买上千个化合物,一般只能从供货商那里购买几十个化合物进行实物测试,所以我们特别重视特异性,也就是尽可能地减少假阳性化合物的测试,所以当我们在ROC曲线上取横坐标(1-特异度)=0.025时,也就是选择100个假阳性分子时,结果如表2所示,经ChemScore打分函数可以获得最多的28个活性化合物,其灵敏度为70%,阈值设定为-47.99;其次为G_score,有21个活性化合物,阈值设定为-379.45;最少的是PMF_score,有7个活性化合物。
4 讨论
本研究以ACHE的三维晶体结构2VJC为靶,虚拟筛选了50个ACHE的抑制剂和9 950个无活性分子,评估5种打分函数,Surflex_score,D_score,G_score,PMF_score,ChemScore,打分排序应用ROC曲线进一步分析。Surflex_score考虑了分子间的立体互补性,静电互补性,以及焓和溶剂的作用,是一种基于经验性的打分函数,本研究表明,如果选择ROC曲线的左下角,即假阳性率=0.01时,在5种函数之中,ChemScore可以获得最多的活性化合物30个。
通过本研究和其它研究组的成果证明ChemScore针对ACHE无论是在判断大小分子间的结合模式上还是在虚拟筛选后的打分排序上都非常准确。D_score是基于AMBER力场的打分函数,主要考虑的是静电和立体互补性对于结合能的贡献,静电的作用具有距离依赖性。在本研究中,ChemScore的AUC值最高,为0.91,表明应用ChemScore虚拟筛选ACHE抑制剂是最准确的。G_score主要考虑的是氢键之间的相互作用,在ACHE的活性口袋中存在不少氢键供体和受体,所以G_score在本研究中也获得良好的结果。ChemScore也是一个基于经验性的打分函数,它是利用82个受体配体复合物训练集通过线性回归拟合出的方程,有4种参数项:亲脂性相互作用能,金属-配体结合能,氢键和配体柔性罚分来评估结合自由能,在一般情况下可以较好的预测结合能。PMF_score是基于知识的打分函数,对几千个蛋白配体复合物晶体的原子对相互作用势能进行了统计分析,将这些信息转换成距离依赖性的Helmholtz自由能。理论上说,它的应用范围更广,不像基于经验性的打分函数只训练几百个晶体,但PMF_score在本研究中与其它打分函数相比AUC值最低,接近于随机筛选,有可能这种打分函数太过宽泛,不象其它函数在设计时就考虑到了类似于ACHE这样的酶。
计算机虚拟筛选化合物数据库的优势是可以富集活性化合物,减少实物测试的成本。虚拟筛选后有大量的打分数据,经排序后如何设定打分值的阈值,使得活性化合物最多,无活性化合物最少,是研究人员必须考虑的问题,但是设定打分值的阈值与一般的统计理论无关,必须要根据实际的情况,这时利用ROC曲线可以极大地方便我们做出决定。如果是时间和经费方面占主导因素,如研究经费较紧张,研究领域竞争激烈,我们必须首先考虑特异性,即减少假阳性率,这是一种保守态度,在ROC曲线上我们一般选择左下角的点,在本研究中,当我们设定特异性为0.9,假阳性率=0.1时,通过ChemScore打分函数可以获得最高的灵敏度75%,也就是30个活性分子。当我们主要考虑创新因素,也就是想获得一种崭新架构的化合物(先导化合物)时,灵敏度优先,在本研究中,我们选择ROC曲线左上角的点,设定特异性为0.975,即有100个假阳性分子时,通过ChemScore打分函数的灵敏度最高为70%,可以获得28个活性分子。
利用ROC曲线进行虚拟筛选后的分析有很多优点,(1)ROC曲线考虑两个方面,灵敏度和特异度帮助我们如何设定打分阈值,选择活性化合物,丢弃无活性化合物;(2)ROC曲线不依赖与筛选化合物数据库中的活性化合物的数量;(3)ROC曲线图非常直观,在一张普通的图上可以包含各种不同筛选策略做出的曲线,进而挑选出最合适的方法,寻找先导化合物,另外可以方便地进行跨学科的交流。
参考文献
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ROC曲线评价 篇7
关键词：弥散加权成像,直结肠癌,肝转移灶,检出价值
直结肠癌肝转移灶的早期诊断几乎全部依赖于影像学检查, 合理的影像学检查方法的选择, 对术前肝转移灶的检出具有重要意义。磁共振弥散加权成像 (DWI) 是一种反映水分子运动的对比成像, DWI能利用肝脏病变与正常组织水分子弥散特性的不同, 从微观水平提供病变检出的信息, 有助于肝转移灶的检出[1]。本文对比研究DWI和多层螺旋CT (MSCT) 动态增强扫描对直结肠癌肝转移灶的检出率和阳性预测值, 利用受试者工作特征曲线 (ROC) 评价DWI的应用价值。
1 材料与方法
1.1 研究对象
直结肠癌根治术后患者53例, 临床高度怀疑肝转移。其中男32例, 女21例, 年龄38~65岁, 平均年龄53.9岁。确诊肝转移患者29例, 原发肿瘤为直肠癌4例, 结肠癌25例, 其中手术或穿刺活检病理证实3例, 其余26例经对照以往影像学资料或随访复查确诊, 随访时间均在12个月以上。
1.2 检查方法
所有患者均于2周内行肝脏磁共振常规扫描和MSCT动态增强扫描。磁共振常规扫描采用GE Signa EXCITE HDMR3.0T扫描仪, 扫描序列包括FSPGR-T1WI、T2WI及DWI, DWI采用单次激发自旋回波-平面回波成像 (SE-EPI) 序列, TR1 000 ms, TE 70 ms, 频率选择脂肪抑制技术, 采用全敏感方向, 弥散敏感系数 (b值) 为600 s/mm2。MSCT扫描使用SOMATOM Sensation 64排螺旋CT扫描仪进行上腹部平扫及三期增强扫描, 增强时从肘前静脉高压注射欧乃派克80~100ml, 注射速率3 ml/s, 三期增强分别于造影剂注射开始后25~30s (动脉期) 、65~80 s (门脉期) 及120~150 s (平衡期) 扫描。
1.3 图像分析
均在IW2000 (由浙江大学维科软件开发) 工作站内进行。图像判读由两位高年资主治医师分别独立完成, 仅被告知患者原发肿瘤及高度怀疑肝转移, 不提供其他临床及以往影像学资料。每位医师根据各自诊断的确定程度, 统计各枚病灶的大小及位置, 并按照5分信度法分别记录各枚病灶: (1) 肯定没有, (2) 可能没有, (3) 不清楚, (4) 可能有, (5) 肯定有。
1.4 统计分析
两位医师判读结果之间的一致性采用Kappa检验, k值<0.40表示一致性较差, 0.40~0.75表示一致性较好, >0.75表示有极好的一致性。采用受试者工作特征曲线 (ROC) 分析比较两种诊断方法对肝转移灶的检出率, 以曲线下面积 (Az) 进行评价, 比较采用U检验。以记分4~5分者为阳性, 计算灵敏度、特异度及阳性预测值。统计软件使用SPSS 16.0, 检验水平取0.05。
2 结果
2.1 病灶检出结果
经手术及随访, 53例直结肠癌根治术后患者中确诊肝转移29例, 转移灶共96枚, 病灶直径0.2~5.6 cm, 其中<1.0 cm 22枚, 1.0~1.5 cm 28枚, >1.5 cm 46枚。两种诊断方法各自的病灶检出数见表1。DWI共检出病灶93枚, 阳性预测值为96.9%;MSCT增强扫描共检出病灶77枚, 阳性预测值为80.2%。
2.2 ROC曲线分析
经Kappa检验, DWI与MSCT两种诊断方法的k值分别为:0.929和0.775, 显示两位医师的诊断一致性极高。两种诊断方法的ROC曲线见图1, 曲线下面积 (Az) 、灵敏度、特异度及阳性预测值见表2。DWI诊断方法曲线下面积为0.964, MSCT诊断方法曲线下面积为0.818, 两种方法均具有中高度的诊断价值, 经U检验得Z=0.256, P<0.05, 可认为两种诊断方法的诊断价值差别有显著性, DWI诊断方法优于MSCT诊断方法。
3 讨论
肝脏是直结肠癌最好发的远处转移器官, 大约20%~25%的直结肠癌患者在确诊时已有肝转移, 而在直结肠癌患者尸检中这一比率高达70%[2]。近年来的研究表明, 直结肠癌单纯肝转移患者, 同期手术转移灶切除后5年生存率达24%~38%[3]。因此, 早期发现肝转移灶 (包括数量、大小、区域位置的确定) 对于手术可切除性的判断至关重要, 能够为临床选择手术或非手术治疗方式提供影像学依据, 从而提高直结肠癌患者的生存率和生存质量。
直结肠癌患者术前影像学评估中, 肝脏MSCT是目前的常规检查, 但Ward等[4]认为MSCT增强扫描对肝脏小转移灶的检出率并不高, 我们在实际工作中也发现, 术前肝脏CT检查结果阴性的部分患者, 术中探查可发现肝脏小结节转移灶。Haider等[5]指出, 常规肝脏CT扫描 (5 mm层厚) 对直径小于1.5 cm的转移灶的检出率为75.0%, 与本组研究结果基本符合 (见表1) 。直结肠癌患者肝脏CT检查假阴性, 我们分析其原因有: (1) CT利用X线衰减产生密度差异成像, 而肝转移性肿瘤特别是小病灶大多呈实质性, 与正常肝组织密度差异较小。 (2) 直结肠癌肝转移灶大多数有少血供的特点, 也导致其动态增强扫描各期强化不明显。 (3) 当转移灶较小, 尤其是靠近膈面及肝缘等部位时, 受部分容积效应的影响而不易显示。 (4) 肝脏常见小囊肿, 由于部分容积效应的作用, 并不表现为典型的低密度病灶, 容易将强化程度较轻的小转移灶误诊为小囊肿。
DWI是一种检测水分子扩散状态的磁共振成像序列, 它利用组织间分子活动度和弥散系数不同产生的对比进行成像, 可以在分子水平对体内的组织结构和功能状态进行无创性检查, DWI图像实为组织形态与运动状态的结合图像。由于DWI对运动伪影敏感, 故早期多运用在中枢神经系统, 近年来随着快速成像技术日益成熟, 平面回波成像 (EPI) 技术, 特别是并行采集技术的运用, 显著缩短了成像时间, 减少了内脏运动伪影, 使DWI的应用延伸到了腹部特别是肝脏疾病影像诊断中[6]。在DWI成像中, b值的选择是最重要的因素, b值较大时信号衰减明显, 各种伪影增多, 容易造成漏诊;而b值较小时由于过强的T2透射效应, 容易将血管瘤、囊肿等误诊为转移灶。本研究采用聂玫等[7]推荐的b值600 s/mm2, 结果表明在该b值下图像质量及稳定性较高。本研究表明在直结肠癌肝转移灶检测中, DWI成像在灵敏度、特异度和阳性预测值等指标上均优于MSCT增强扫描 (见表2) , 特别是在直径小于1 cm的小转移灶检出率中, 更具有显著性差异 (见表1) 。
综上所述, DWI明显提高了直结肠癌肝转移灶的检出率, 对于直结肠癌肝转移灶的早期检出及灵敏度、特异度、阳性预测更具优势, 同时具备简便、无辐射等优点, 在临床工作中值得推广。
参考文献
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[2]Schima W, Kulinna C, Langenberger H, et al.Liver metastases of colorectal cancer:US, CT or MR?[J].Cancer Imaging, 2005 (5) :149-156.
[3]Hahnloser D, Nelson H, Gunderson L L, et al.Curative Potential of Multi-modality Therapy Foe Locally Recurrent Rectal Cancer[J].Ann Surg, 2003, 237 (4) :502-508.
[4]Ward J, Robinson P J, Guthrie J A, et al.Liver metastases in candidates for hepatic resection:comparison of helical CT and gadolinium-and SPIO-enhanced MR imaging[J].Radiology, 2005, 237 (1) :170-180.
[5]Haider M A, Amitai M M, Rappaport D C, et al.Multi-detector row helical CT in preoperative assessment of small (<or=1.5 cm) liver metastases:is thinner collimation better?[J].Radiology, 2002, 225 (1) :137-142.
[6]李晓娟, 刘志兰, 何冰峰.磁共振扩散加权成像在肝脏占位性病变诊断中的应用[J].实用放射学杂志, 2006, 22 (7) :814-816.