南京醫(yī)科大學附屬南京醫(yī)院(南京市第一醫(yī)院)放射科
(江蘇 南京 210006)
姜 亮 殷信道
磁共振功能成像在腦腫瘤診斷中的應用價值
南京醫(yī)科大學附屬南京醫(yī)院(南京市第一醫(yī)院)放射科
(江蘇 南京 210006)
姜 亮 殷信道
磁共振成像;功能成像;腦腫瘤
腦腫瘤是一種較常見的疾病,占全身腫瘤發(fā)生率的20%。包括起源于神經(jīng)上皮組織、外周組織、腦膜、生殖細胞的腫瘤以及淋巴和造血組織腫瘤,也包括蝶鞍區(qū)的顱咽管瘤與顆粒細胞瘤以及轉移性腫瘤等。腦腫瘤無論是良性還是惡性,占位效應都會造成腦功能損害,甚至威脅生命。不同腫瘤以及同一種腫瘤的不同分級臨床治療方案會有所不同,因此,仔細研究腫瘤的部位、性質、大小、血供、發(fā)展方向及對周圍結構的累及程度,作出定位與定性診斷以及鑒別診斷,對治療的選擇及患者的預后尤為重要。MRI具體良好的軟組織分辨力,多平面成像使病變定位更準確,由于異病同影,常規(guī)MRI掃描很難做出定性和定量診斷,且傳統(tǒng)的MRI在腫瘤潛在的侵襲評估等方面具有一定的局限性[1]。近年來隨著3.0T磁共振的應用,一些新的功能成像技術,如彌散加權成像(diffusion weighted imaging,DWI)、彌散張量成像(diffusion tensor imaging,DTI)、腦功能成像(brain function MRI,fMRI)、灌注成像(perfusion weighted imaging,PWI)、磁共振波普(magnetic resonance spectroscopy,MRS)等飛速發(fā)展,不僅能夠更好的觀察和鑒別腦腫瘤,而且能夠更好的描述腦腫瘤微觀結構,這對治療方式的選擇至關重要。隨著治療方案的改變,它還能夠鑒別出腫瘤的最活躍的生物學部分[2]。
磁共振彌散成像技術是目前在活體上測量水分子彌散運動與成像的唯一方法。DWI成像原理是在自旋回波(SE)或梯度回波(GRE)的基礎上,依賴水分子的運動而不是依賴自旋質子密度的一種新的對比成像技術。常用表觀彌散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)來描述不同方向的水分子彌散運動的速度和范圍。ADC值與腫瘤細胞結構密切相關,通過測量ADC值并結合常規(guī)MRI可以很好的描述腦腫瘤[3]。大部分研究表明腫瘤的ADC值較正常腦實質高,且隨著腫瘤級別的增加ADC值逐漸減少[4]。
DWI能夠從細胞水平對腦腫瘤進行鑒別和分級[5]。如多形性膠質細胞瘤與孤立性轉移瘤在常規(guī)MRI上一般難以區(qū)分,而在DWI上前者的最小平均ADC值和平均ADC比率明顯高于后者,可以為兩者的鑒別提供信息[6]。測量ADC值還有助于淋巴瘤和膠質瘤的鑒別,Doskaliyev等[7]對10例淋巴瘤和14例膠質瘤患者進行了研究,結果表明所有淋巴瘤的ADC值均低于膠質瘤,且在b-4000條件下當臨界值為0.500×10-3mm2/s時其敏感性及特異性分別為90.9%、91.7%。除此以外;Alam[8]等認為DWI有助于將環(huán)形強化的腫瘤與膿腫區(qū)分開來;根據(jù)ADC值也可以鑒別腦膿腫和囊性轉移瘤[9]。DWI還可以判斷星形細胞瘤的級別[10-12],浸潤生長的低級別星形細胞瘤的ADC值相對高,在ADC像上表現(xiàn)等或稍高信號,DWI上表現(xiàn)高信號;高級別星形細胞瘤的ADC值相對較低,在ADC表現(xiàn)低信號,DWI上也表現(xiàn)為高信號。DWI和ADC較傳統(tǒng)的MRI提供了更多的腦組織空間結構的信息,對病變的診斷和治療具有指導意義。
DTI是建立在彌散加權成像的基礎上,在6~55個線性方向上施加彌散敏感梯度而獲取的圖像。目前常用的指標參數(shù)包括:各向異性分數(shù)(fractional anisotropy FA)或稱為部分各向異性、相對各向異性(relative anisotropy,RA)、容積比(volume rate,VR),均代表水分子彌散運動各向異性大小的參數(shù),其中FA最常用。
根據(jù)FA值可以鑒別不同的顱內(nèi)腫瘤。如腦膜瘤和高級別神經(jīng)膠質瘤的鑒別,前者的FA腫瘤/FA正常白質區(qū)比值較高;而且腦膜瘤瘤周水腫FA值通常比高級別膠質瘤高[13]。此外,DTI還有助于腦膜瘤亞型的鑒別[13-14],非典型及纖維型腦膜瘤的平均FA值均高于其他型。DTI可以對膠質瘤的分級進行評估[15-17]。如術前繪制膠質瘤體積的DTI直方圖可以觀察腫瘤的級別并將低級別和高級別膠質瘤區(qū)別開[18]。根據(jù)DTI可以判斷白質纖維的走形方向,并對其量化,反映纖維束的完整性及方向性,由此可以觀察腦腫瘤所引起的白質纖維束的變化情況[19-20]:(1)DTI顯示白質纖維束未受累,僅表現(xiàn)為推移,F(xiàn)A值不變或略有升高;(2)腫瘤組織部分浸潤白質纖維束且有移位,其FA值部分下降;(3)腫瘤鄰近白質纖維束受破壞,其FA值明顯下降,各向異性消失。因此,DTI可以更好的了解腫瘤的性質、與周圍組織的關系及界定腫瘤的浸潤范圍和鄰近白質纖維束受累情況,為臨床的診斷、術前評估、術式的選擇及放療方案的制訂提供參考價值。
fMRI能在特定的腦功能活動時對腦組織進行實時功能成像,具有很高的時間和空間分辨率,利用MRI在獲得其解剖學特征的同時可獲取生理學信息。目前應用最廣泛的是血氧水平依賴功能磁共振成像(blood oxygenation level dependent-functional magnetic resonance imaging,BOLD-fMRI):腦激活期間,神經(jīng)元興奮性增強,局部腦組織血流量、血容積及血氧消耗均增加,但增加的比例不同,腦血流量增加超出了氧耗量的增加,導致腦激活區(qū)血液中氧合血紅蛋白增加,脫氧血紅蛋白相對減少。脫氧血紅蛋白是順磁性物質,其直接作用是引起T2縮短,T2WI信號減低。而當其濃度減低時導致T2*和T2時間延長,在T2*WI上信號增強。1990年Ogawa等首先報道了這種T2*血氧效應。對腦腫瘤病人,它可在無創(chuàng)及不需注射對比劑的情況下觀察病灶與皮層功能區(qū)之間的關系及功能區(qū)的狀況。
fMRI在腦腫瘤患者中的臨床應用中具有重要的價值,如腫瘤術前腦功能區(qū)的定位及評估。切除腫瘤同時腦功能區(qū)又不受損害是手術的理想目的,因此在腦手術中正確區(qū)分腫瘤與功能區(qū)至關重要。Manqlore等[21]對發(fā)生在運動皮層的6例腦腫瘤患者進行靜息態(tài)及任務態(tài)的分析,同時對患側和對側初級運動皮層、前運動皮層和初級軀體感覺皮層進行連接性及連接強度對比,結果顯示兩組病例均顯示了相應的皮層區(qū),而且患側皮層間的連接較對側變少,因此,靜息態(tài)MRI及連接性的分析對腦腫瘤術前評估具有重要意義,尤其適用于不配合者及兒科患者。它還對手術或放射治療方案的制定具有重要的指導意義,目前放療計劃都是基于腫瘤的解剖學影像,其不足之處在于未考慮腫瘤本身即腫瘤周圍生物學方面的信息。將瘤周功能區(qū)的信息集成到放療計劃中,可使瘤周功能區(qū)射線的受量減少。通過調整射線的入射角度與強度,使腫瘤周邊的治療劑量曲線盡可能避開臨近功能區(qū),在完成對腫瘤組織進行有效劑量治療的同時,盡可能減少對功能區(qū)的損害。fMRI還可以對腫瘤進行術中導航,它可以在保留語言、運動等功能的情況下盡可能完整的切除腫瘤。此外,fMRI可用于預測術后出現(xiàn)神經(jīng)功能障礙及病變復發(fā)的可能性。根據(jù)fMRI了解運動皮層激活區(qū)與腫瘤的關系,可預測腫瘤切除術后出現(xiàn)運動功能障礙的風險程度及腫瘤復發(fā)的可能性。據(jù)報道,切除腫瘤邊緣與主要皮層功能區(qū)的距離在1cm以上,術后引起的神經(jīng)功能障礙的概率將明顯減低[22-23]。
動態(tài)對比增強磁共振灌注加權成像(dynamic contrast enhanced MR perfusion weighted imaging)是目前應用較為廣泛,技術較為成熟的外源性示蹤法灌注成像技術。它是利用團注對比劑通過毛細血管網(wǎng)時,引起周圍組織局部磁場短暫變化所導致的磁共振信號強度變化,從而獲得組織微血管分布及血流灌注等血流動力學情況。常用的參數(shù)包括:相對腦血容量(relative cerebral blood volume,rCBV)、相對腦血流量(relative cerebral blood flow,rCBF)、相對對比劑平均通過時間(relative mean transit time,rMTT)、達峰時間(time to peak,TTP)。在腦腫瘤中以rCBV最為常用。
PWI在腫瘤性病變中可以得到常規(guī)MRI無法得到的信息,它可反映腫瘤微血管結構方面的變化,以及由此造成的血流動力學變化,可用于多種顱內(nèi)腫瘤及其良惡性的鑒別。Halshtok等[24]發(fā)現(xiàn)多形性膠質母細胞瘤(GBM)瘤周水腫的灌注比率高于轉移瘤,通過瘤周水腫的灌注成像,可以用于GBM和顱內(nèi)轉移瘤之間的鑒別。通過測量rCBV值還有助于鑒別星形細胞瘤與少突膠質細胞腫瘤,Saito等[25]對24例發(fā)生于幕上的星形細胞瘤和少突膠質瘤患者進行平均rCBV比較,發(fā)現(xiàn)星形細胞瘤的平均rCBV(2.01±0.68)明顯低于少突星形細胞瘤(4.60±1.05)和少突膠質細胞瘤(6.17±0.867),將3作為兩者鑒別的臨界值時,其敏感性和特異性分別為100%、87.5%。Morita等[26]認為動態(tài)磁敏感對比增強磁共振灌注成像(DSC-MRI)對無強化的星形細胞瘤的分級具有較高的敏感性和特異性。高級別星形細胞瘤的相對腫瘤血容量(rCBV) (1.11±0.13)高于低級別星形細胞瘤(0.66±0.17),且臨界值為0.94時其敏感性和特異性分別為90.9%、100%。
MRS成像的基本原理是依據(jù)化學位移(chemical shift)和J-耦合(J coupling)兩種物理現(xiàn)象。它是一種無創(chuàng)性檢測活體組織器官能量代謝、生化改變和特定化合物定量分析的技術。MRS無需放射性示蹤劑,沒有放射性損害,可以在MRI形態(tài)學診斷的基礎上,從代謝方面對病變進行進一步研究。MRS中常見的代謝物包括:(1)N-乙酰天門冬氨酸(N-acetylaspartate,NAA),腫瘤可引起NAA濃度的下降,而腦膜瘤和轉移瘤MRS表現(xiàn)為NAA缺失。(2)膽堿(choline,Cho),Cho峰是評價腦瘤的重要共振峰之一,在幾乎所有的原發(fā)性和繼發(fā)性腫瘤中(除顱咽管瘤以外)均升高。腫瘤增殖的CHo/Cr和CHo/NAA比值隨惡性程度的增高而增高。(3)肌酸(creatine,Cr),Cr在許多疾病發(fā)展過程中維持一定。(4)乳酸(lactate,Lac),在腦腫瘤中會出現(xiàn)Lac峰。(5)脂質(lipids,Lip),在高級別星形細胞瘤中,脂質峰升高可反映壞死存在。
MRS作為一種無創(chuàng)性檢查,可以提供腫瘤的生化狀態(tài)、瘤周水腫及正常腦實質方面的信息[27],因此應用MRS研究腦腫瘤,有助于判斷腫瘤的性質、分化程度,了解腫瘤的代謝狀態(tài)和監(jiān)測腫瘤對治療的反應。一般垂體瘤波普特點為NAA峰明顯減低、Cho中等、小Lip峰和Lac峰較少存在;膠質瘤的NAA峰和Cr峰降低、Cho峰升高、有時可伴有Lac峰;顱咽管瘤中所有代謝產(chǎn)物都明顯減低并出現(xiàn)多個峰;脊索瘤的NAA峰和Cr峰顯著降低、有時可見Lip峰和Cho峰,這四種腫瘤的Lip/nCr比值具有統(tǒng)計學意義,且Cho含量和Cho/ nCr比值的臨界值都具有重要意義,可為這四種腫瘤的鑒別提供重要的信息[28]。Bulik等[29]發(fā)現(xiàn)大部分低級別膠質瘤的NAA較高、Cho較低、Lac和Lip缺失,隨著腫瘤的進展(Ⅲ和Ⅳ),NAA和MI減低、Cho升高。各級別膠質瘤的MRS不同,因此MRS有助于在無創(chuàng)的條件下評估膠質瘤分級。Yue等[30]認為1H-MRS有利于鑒別良惡性腦膜瘤,兩者的T2弛豫時間及Cho濃度均具有統(tǒng)計學意義。
功能性磁共振成像技術已經(jīng)廣泛應用于腦腫瘤的臨床研究中,對于了解腫瘤的性質、級別及其與周圍組織的關系等方面,具有常規(guī)MRI掃描無法企及的優(yōu)勢,但都必須結合常規(guī)MRI進行診斷。對于不同的腦腫瘤,可以采用一種或者多種進行綜合分析。如Wang等[31]發(fā)現(xiàn)聯(lián)合DTI指標(度量)和rCBV測量有助于將膠質瘤與腦轉移瘤和原發(fā)性顱內(nèi)淋巴瘤鑒別開來。Peng等[32]對41例患者(19例顱內(nèi)結核瘤;22例高級別膠質瘤)研究發(fā)現(xiàn),顱內(nèi)結核瘤和高級別膠質瘤的最大Cho/Cr值、Cho/ NAA值、Cho/Cho-n比率和最小ADC值具有顯著差異,聯(lián)合應用DWI和1H-MRS對兩者的鑒別具有重要作用。Jia等[33]發(fā)現(xiàn)綜合應用DTI和fMRI可展現(xiàn)出皮質脊髓束、皮質功能區(qū)與膠質瘤的相互關系,并可在術前對發(fā)生在皮質區(qū)的膠質瘤與皮質脊髓束的關系進行很好的評估;Tong T等[34]發(fā)現(xiàn)在某種程度上,聯(lián)合應用DWI和(1H-MRS)可以將松果體區(qū)四種常見的腫瘤(生殖細胞瘤、畸胎瘤、松果體母細胞瘤與膠質瘤)區(qū)分開來。Zou等[35]認為聯(lián)合應用(1H-MRS)和DTI能夠提高幕上膠質瘤分級的準確度,為臨床治療提高指導意義。綜上所述,聯(lián)合應用常規(guī)MRI和功能磁共振成像,能夠明顯提高腦腫瘤的診斷和鑒別診斷,具有較高的臨床應用價值。
1. Sadeghi N, D'Haene N, Decaestecker C,et al. Apparent diffusion coefficient and cerebral blood volume in brain gliomas: relation to tumor cell density and tumor microvessel density based on stereotactic biopsies[J]. AJNR Am J Neuroradiol, 2008, 29(3): 476-482.
2. Zamecnik P, Essiq M. Perspectives of 3 T magnetic resonance imaging in radiosurgical treatment planning[J]. Acta Neurochir Supppl, 2013, 116(5): 187-191.
3. Kitis O, Altay H, Calli C, et al. Minimum apparent diffusion coefficients in the evaluation of brain tumors[J]. Eur J Radiol, 2005, 55(3): 393-400.
4. Kono K, Inoue Y, Nakayama K,et al. The role of diffusionweighted imaging in patients with brain tumors[J]. AJNR Am J Neuroradiol, 2001, 22(6): 1081-1088.
5. Yamasaki F, Kurisu K, Satoh K, et al. Apparent diffusion coefficient of human brain tumors at MR imaging[J]. Radiology,2005,235(3):985-991.
6. Lee EJ, terBrugge K, Mikulis D,et al. Diagnostic value of peritumoral minimum apparent diffusion coefficient for differentiation of glioblastoma multiforme from solitary metastatic lesions[J]. AJR Am J Roentgenol,2011,196(1):71-76.
7. Doskaliyev A, Yamasaki F,Ohtaki M, et al. Lymphomas and glioblastomas: differences in the apparent diffusion coefficient evaluated with high b-value diffusion-weighted magnetic resonance imaging at 3T[J]. Eur J Radiol, 2012, 81(2): 339-344.
8. Alam MS, Sajjad Z, Azeemuddin M, et al. Diffusion weighted MR imaging of ring enhancing brain lesions[J]. J Coll Physicians Surg Pak, 2012, 22(7): 428-431.
9. Lai PH, Ho JT, Chen WL, et al. Brain abscess and necrotic brain tumor: discrimination with proton MR spectroscopy and diffusion-weighted imaging[J]. AJNR Am J Neuroradiol, 2002, 23(8): 1369-1377.
10.Bai X, Zhang Y, Liu Y, et al. Grading of supratentorial astrocytic tumors by using the difference of ADC value[J]. Neuroradiology,2011,53(7): 533-539.
11.崔恩銘,龍晚生,譚國強,等.彌散張量成像對腦內(nèi)囊性膠質瘤病理分級的價值[J].中國CT和MRI雜志, 2013, 11(1): 8-10.
12.黃文起.磁共振擴散張量成像在膠質瘤分級中的應用[J].中國CT和MRI雜志,2012,10(2): 14-16.
13.De Belder FE, Oot AR, Van Hecke W, et al. Diffusion tensor imaging provides an insight into the microstructure of meningiomas, high-grade gliomas, and peritumoral edema[J]. J Comput Assist Tomogr, 2012, 36(5): 577-582.
14.Jolapara M, Kesavadas C, Radhakrishnan VV, et al. Role of diffusion tensor imaging in differentiating subtypes of meningiomas[J].J Neuroradiol, 2010, 37(5): 277-283.
15. Tropine A, Dellani PD, Glaser M, et al. Differentiation of fibroblastic meningiomas from other benign subtypes using diffusion tensor imaging[J]. J Magn Reson Imaging,2007, 25(4): 703-708.
16.Jakab A, Molnár P, Emri M, et al. Glioma grade assessment by using histogram analysis of diffusion tensor imaging-derived maps[J]. Neuroradiology,2011,53(7): 483-491.
17.Smitha KA, Gupta AK, Jayasree RS. Total magnitude of diffusion tensor imaging as an effective tool for the differentiation of glioma[J]. Eur J Radiol, 2013, 82(5): 857-861.
18.Inoue T, Ogasawara K, Beppu T, et al. Diffusion tensor imaging for preoperative evaluation of tumor grade in gliomas[J]. Clin Neurol Neurosurg, 2005, 107(3): 174-180.
19.Miller P, Coope D, Thompson G, et al. Quantitative evaluation of white matter tract DTI parameter changes in gliomas using nonlinear registration[J]. Neuroimage, 2012, 60(4): 2309-2315.
20.Li X, Yu RT, Xu K, et al. Application of diffusion tensor imaging in preoperation and postoperation patients of glioma with 3.0 Tesla MRI[J]. Zhonghua Yi Xue Za Zhi, 2009, 89(19): 1300-1304.
21.Manglore S, Bharath RD, Panda R, et al. Utility of resting fMRI and connectivity in patients with brain tumor[J]. Neurol India, 2013, 61(2): 144-151.
22.Chang CY, Peck KK, Brennan NM, et al. Functional MRI in the presurgical evaluation of patients with brain tumors: characterization of the statistical threshold[J]. Stereotact Funct Neurosurg, 2010, 88(1): 35-41.
23.H?berg A, Kvistad KA, Unsg?rd G, et al. Preoperative blood oxygen level-dependent functional magnetic resonance imaging in patients with primary brain tumors: clinical application and outcome[J]. Neurosurgery, 2004, 54(4): 902-914.
24.Halshtok Neiman O, Sadetzki S, Chetrit A, et al. Perfusion-weighted imaging of peritumoral edema can aid in the differential diagnosis of glioblastoma mulltiforme versus brain metastasis[J]. Isr Med Assoc J, 2013, 15(2): 103-105.
25.Saito T, Yamasaki F, Kajiwara Y, et al. Role of perfusionweighted imaging at 3T in the histopathological differentiation between astrocytic and oligodendroglial tumors[J]. Eur J Radiol, 2012, 81(8): 1863-1869.
26.Morita N, Wang S, Chawla S, et al. Dynamic susceptibility contrast perfusion weighted imaging in grading of nonenhancing astrocytomas[J]. J Magn Reson Imaging,2010, 32(4): 803-808.
27.Nelson SJ. Multivoxel magnetic resonance spectroscopy of brain tumors[J]. Mol Cancer Ther, 2003, 2(5): 497-507.
28.Chernov MF, Kawamata T, Amano K, et al. Possible role of singlevoxel (1)H-MRS in differential diagnosis of suprasellar tumors[J]. J Neurooncol, 2009, 91(2): 191-198.
29.Bulik M, Jancalek R, Vanicek J,et al. Potential of MR spectroscopy for assessment of glioma grading[J]. Clin Neurol Neurosurg, 2013, 115(2): 146-153.
30.Yue Q, Isobe T, Shibata Y, et al. Usefulness of quantitative proton MR spectroscopy in the differentiation of benign and malignant meningioma[J]. Sheng Wu Yi Xue Gong Cheng Xue Za Zhi, 2011, 28(6): 1103-1109.
31.Wang S, Kim S, Chawla S, et al. Differentiation between glioblastomas,solitary brain metastases,and primary cerebral lymphomas using diffusion tensor and dynamic susceptibility contrastenhanced MR imaging[J].AM J Neuroradiol,2011,32(3):507-514.
32.Peng J,Ouyang Y, Fang WD, et al. Differentiation of intracranial tuberculomas and high grade gliomas using proton MR spectroscopy and diffusion MR imaging[J]. Eur J Radiol,2012, 81(12): 4057-4063.
33.Jia XX, Yu Y, Wanq XD, et al. fMRI-driven DTT assessment of corticospinal tracts prior to cortex resection[J]. Can J Neurol Sci, 2013, 40(4): 558-563.
34.Tong T, Zhenwei Y, Xiao yuan F. MRI and 1H-MRS on diagnosis of pineal region tumors[J]. Clin Imaging,2012, 36(6): 702-709.
35.Zou QG,Xu HB, Liu F,et al.In the assessment of supratentorial glioma grade: the combined role of multivoxel proton MR spectroscopy and diffusion tensor imaging[J].Clin Radiol,2011,66(10):953-960.
(本文編輯: 汪兵)
R445.2;R739.4
A
10.3969/j.issn.1672-5131.2015.01.35
2014-11-10
殷信道