3D非剛性運(yùn)動校正在肝腫瘤動態(tài)增強(qiáng)MRI中的應(yīng)用

趙 麗

趙振華ZHAO Zhenhua

章 俞ZHANG Yu

楊建峰YANG Jianfeng

盧增新LU Zengxin

王 挺WANG Ting

作者單位

紹興市人民醫(yī)院（浙江大學(xué)紹興醫(yī)院）放射科 浙江紹興 312000

3D非剛性運(yùn)動校正在肝腫瘤動態(tài)增強(qiáng)MRI中的應(yīng)用

趙 麗ZHAO Li

趙振華ZHAO Zhenhua

章 俞ZHANG Yu

楊建峰YANG Jianfeng

盧增新LU Zengxin

王 挺WANG Ting

作者單位

紹興市人民醫(yī)院（浙江大學(xué)紹興醫(yī)院）放射科 浙江紹興 312000

中國醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志

2016年 第24卷 第11期：820-824，829

Chinese Journal of Medical Imaging 2016 Volume 24 (11): 820-824, 829

目的探討3D非剛性運(yùn)動校正在肝腫瘤動態(tài)增強(qiáng)MRI（DCE-MRI）中的應(yīng)用價(jià)值。資料與方法回顧性分析2013年1月－2014年11月紹興市人民醫(yī)院經(jīng)病理證實(shí)為原發(fā)性肝細(xì)胞肝癌（HCC）及結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移的患者37例，分為原發(fā)性肝癌組（27例）與結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移組（10例）。分別對兩組患者數(shù)據(jù)行3D非剛性運(yùn)動校正，并使用肝臟雙血供雙室血流動力學(xué)Extended Tofts模型計(jì)算各組容量轉(zhuǎn)移常數(shù)（Ktrans）、速率常數(shù)（Kep）、血管外細(xì)胞外容積分?jǐn)?shù)（Ve）、血漿容積分?jǐn)?shù)（Vp）、肝動脈供血比例（HPI）等定量參數(shù)，同時(shí)測量病灶面積值，比較各組間運(yùn)動校正前后腹主動脈和門靜脈時(shí)間-濃度曲線、病灶面積差異。運(yùn)用ROC曲線比較各定量參數(shù)診斷效能。結(jié)果3D非剛性運(yùn)動校正后，門靜脈時(shí)間-濃度曲線具有更好的平滑性。運(yùn)動校正前后原發(fā)性肝癌組Ktrans值均大于結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）；運(yùn)動校正后原發(fā)性肝癌組Vp值大于結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移組，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。運(yùn)動校正前Ktrans值的曲線下面積（AUC）為0.80，閾值為0.18/min，靈敏度為81%；運(yùn)動校正后Ktrans的AUC為0.85，閾值為0.20/min，靈敏度為87%。Vp的AUC為0.80，閾值為0.16/min，靈敏度為72%，特異度為89%。結(jié)論3D非剛性運(yùn)動校正在肝腫瘤DCE-MRI定量灌注中具有一定價(jià)值，可提高HCC與結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移的靈敏度。

肝腫瘤；腫瘤，多原發(fā)性；腫瘤轉(zhuǎn)移；結(jié)直腸腫瘤；磁共振成像；圖像增強(qiáng)；灌注成像

動態(tài)增強(qiáng)MRI（dynamic contrast-enhanced MRI，DCE-MRI）定量參數(shù)分析是一種基于追蹤及定量分析血管內(nèi)注射的對比劑藥代動力學(xué)特征的方法，可評估腫瘤組織的微環(huán)境，反映腫瘤組織內(nèi)的血容量、血流量和內(nèi)皮通透性等微觀特征[1]。DCE-MRI定量參數(shù)分析用于肝臟時(shí)存在一些問題：①易受呼吸和心臟搏動等運(yùn)動位移的影響。運(yùn)動位移的存在將導(dǎo)致圖像的變形、連續(xù)圖像之間的序列失調(diào)等[2]；同時(shí)，運(yùn)動位移嚴(yán)重干擾時(shí)間-濃度曲線，而該曲線常被用來作為藥物動力學(xué)模型或定量分析的輸入信號。因此，運(yùn)動位移將導(dǎo)致定量參數(shù)在臨床診斷的準(zhǔn)確性上存在偏差[3]。②肝臟具有雙重血液供應(yīng)[4]。傳統(tǒng)的單血供數(shù)學(xué)模型不能準(zhǔn)確反映肝臟真實(shí)的生理功能，其臨床應(yīng)用相對較局限[5]。因此，肝臟雙血供模型和運(yùn)動校正技術(shù)及方法的合理運(yùn)用能夠真實(shí)反映肝臟組織灌注和微血管循環(huán)的情況；而3D非剛性運(yùn)動校正是一種有效解決運(yùn)動位移的方法。在腹部掃描中，即使采用呼吸訓(xùn)練以及呼吸門控采集數(shù)據(jù)，肝臟圖像仍有較嚴(yán)重的運(yùn)動位移及噪音影響。已有文獻(xiàn)證明，對于軟組織的滲透性以及灌注定量研究運(yùn)動校正具有重要意義[3,6]。3D非剛性運(yùn)動校正使用自由變形非剛性醫(yī)學(xué)圖像配準(zhǔn)算法作為總體圖像校正方法，不同時(shí)相的同一層面圖像像素點(diǎn)信息匹配方式采用Mutual-Information-Based方法[7-8]。本研究將3D非剛性運(yùn)動校正和符合肝臟生理學(xué)的雙血供血流動力學(xué)模型應(yīng)用于肝腫瘤定量DCE-MRI檢查中，評價(jià)3D非剛性運(yùn)動校正在肝腫瘤DCE-MRI定量灌注中的應(yīng)用價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 研究對象 回顧性分析2013年1月－2014年11月紹興市人民醫(yī)院42例經(jīng)病理證實(shí)（手術(shù)或穿刺活檢）的原發(fā)性肝細(xì)胞肝癌（hepatocellular carcinoma，HCC）和結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移患者，病灶直徑均>2.0 cm。HCC患者均為首次確診，結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移患者均為結(jié)直腸癌術(shù)后經(jīng)隨訪再次確診。其中5例因病灶較?。▓D像后處理后直徑<2.0 cm）被剔除，最終共37例納入研究。其中HCC組27例，男20例、女7例，平均年齡（47.2±3.4）歲；結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移組10例，男8例、女2例，平均年齡（58.6±5.4）歲。

1.2 儀器與方法 采用Siemens Verio 3.0T MR掃描儀，患者取仰臥位，采用體部表面相控陣線圈掃描。先行常規(guī)平掃：T2WI冠狀位、T1WI橫斷位、T2WI橫斷位、擴(kuò)散加權(quán)成像（DWI）橫斷位。再行多期DCE-MRI掃描。動態(tài)增強(qiáng)采用3D VIBE T1加權(quán)動態(tài)灌注序列掃描，所有序列均采用自由呼吸。動態(tài)增強(qiáng)掃描前先行多翻轉(zhuǎn)角掃描，掃描參數(shù)：TR 3.25 ms、TE 1.17 ms，翻轉(zhuǎn)角：5°、10°、15°，視野350 mm×284 mm，矩陣288×164，層厚5 mm，層數(shù)30，每期時(shí)間分辨率為6.5 s，每個翻轉(zhuǎn)角掃1個時(shí)相。動態(tài)增強(qiáng)掃描序列參數(shù)：翻轉(zhuǎn)角10°，掃描35個時(shí)相，其余參數(shù)同上，多翻轉(zhuǎn)角掃描與動態(tài)增強(qiáng)掃描總時(shí)間為247 s。動態(tài)增強(qiáng)掃描至第3時(shí)相時(shí)，采用高壓注射器經(jīng)肘正中靜脈內(nèi)注射對比劑釓雙胺，劑量為0.1 mmol/kg，注射速度為3.5 ml/s。隨后采用20 ml生理鹽水沖洗。

1.3 圖像后處理 將3D VIBE T1加權(quán)動態(tài)增強(qiáng)序列掃描的多翻轉(zhuǎn)角及動態(tài)增強(qiáng)圖像通過血流動力學(xué)軟件Omni.Kinetics進(jìn)行3D非剛性運(yùn)動校正以及肝臟灌注及滲透性后處理。所有操作由2名副主任醫(yī)師獨(dú)立完成。

1.4 3D非剛性運(yùn)動校正 將所有動態(tài)增強(qiáng)數(shù)據(jù)導(dǎo)入軟件后，采用3D非剛性運(yùn)動校正方法校正MR掃描時(shí)所產(chǎn)生的運(yùn)動位移以及大部分噪音影響。

1.5 微血管滲透性及肝臟灌注定量后處理 將3D非剛性運(yùn)動校正前后數(shù)據(jù)分別導(dǎo)入軟件后，擬合肝動脈和門靜脈血管輸入函數(shù)（vascular input function，VIF）。由2名副主任醫(yī)師勾畫VIF感興趣區(qū)（ROI），肝動脈ROI由腹主動脈代替。門靜脈選擇主干層面，腹主動脈和門靜脈的ROI為直徑8～10 mm的圓形，擬合腹主動脈和門靜脈的對比劑時(shí)間-濃度曲線作為肝臟動脈和門脈供血比例參照。血管滲透性參數(shù)以及肝臟灌注參數(shù)計(jì)算采用雙血供雙室血流動力學(xué)模型Extended Tofts。病灶ROI選擇病灶最強(qiáng)增強(qiáng)層面（對于多發(fā)轉(zhuǎn)移瘤患者選取病灶較大，實(shí)性成分較多較易測量的1個病灶），同樣采用直徑8～10 mm圓形，盡可能避開囊變、壞死及周圍血管區(qū)。每個病灶選擇5個增強(qiáng)最強(qiáng)區(qū)域勾畫ROI，測量5個ROI的參數(shù)并取平均值，重復(fù)3次測量并計(jì)算各參數(shù)平均值，將2位醫(yī)師的測量數(shù)據(jù)平均值作為最終測量值。運(yùn)動校正前后各例數(shù)據(jù)的VIF 及病灶ROI均保持相同位置及大小。同時(shí)測量運(yùn)動校正前后病灶組織最大層面的病灶面積。根據(jù)腹主動脈和門靜脈的時(shí)間-濃度曲線分析其校正前后曲線受噪音和運(yùn)動影響的平滑性。分別計(jì)算校正前后各病灶定量灌注參數(shù)，包括容量轉(zhuǎn)移常數(shù)（Ktrans）、速率常數(shù)（Kep）、血管外細(xì)胞外容積分?jǐn)?shù)（Ve）、血漿容積分?jǐn)?shù)（Vp）和肝動脈供血比例（HPI），記錄運(yùn)動校正前后病灶面積。

1.6 統(tǒng)計(jì)學(xué)方法 采用SPSS 21.0軟件，計(jì)量資料如符合正態(tài)分布，采用配對t檢驗(yàn)，否則采用非參數(shù)秩和檢驗(yàn)。比較HCC和結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移的各參數(shù)值及病灶面積的差異，P<0.05表示差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。采用受試者工作特征（ROC）曲線確定各參數(shù)在運(yùn)動校正前后診斷HCC和結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移的閾值及相應(yīng)的敏感度與特異度。

2 結(jié)果

2.1 腹主動脈、門靜脈時(shí)間-濃度曲線平滑性比較運(yùn)動校正后門靜脈的時(shí)間-濃度曲線平滑性較運(yùn)動校正前受到運(yùn)動位移和噪音影響更少；而校正前后腹主動脈的平滑性無太大改變（圖1）。

圖1 運(yùn)動校正前（A）、校正后（B）腹主動脈（紅線）和門靜脈（綠線）時(shí)間-濃度曲線。曲線的波動幅度較大，平滑性較差（箭）

2.2 HCC和結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移校正前后各定量參數(shù)之間的比較 Ktrans、Kep、Ve、Vp、HPI各參數(shù)運(yùn)動校正前后比較，差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。但各參數(shù)在HCC組和結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移組中卻存在差異：運(yùn)動校正前HCC組和結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移組Ktrans差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）；運(yùn)動校正后HCC組和轉(zhuǎn)移瘤組Ktrans、Vp差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）；運(yùn)動校正前后，HCC組Ktrans和Vp值均高于結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移組（P<0.05）；運(yùn)動校正后兩組間Kep、Ve、HPI差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。見表1。運(yùn)動校正前兩組Ktrans值的曲線下面積（AUC）為0.80，閾值為0.18/min，靈敏度為81%，特異度為78%（圖2）；運(yùn)動校正后兩組Ktrans值的AUC為0.85，閾值為0.20/min，靈敏度為87%，特異度為68%。Vp值的AUC為0.80，閾值為0.16/min，靈敏度為72%，特異度為89%（圖3）。

2.3 HCC、結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移校正前后病灶面積大小比較運(yùn)動校正前后HCC病灶面積的平均值分別為（20.48± 12.60）和（19.36±12.05）cm2，轉(zhuǎn)移瘤病灶面積的平均值分別為（5.42±2.16）和（5.13±2.25）cm2。運(yùn)動校正前后病灶的面積對比，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）；但病灶在原始圖像以及功能性參數(shù)的面積均值運(yùn)動校正前大于運(yùn)動校正后（圖4、5）。

表1 3D非剛性運(yùn)動校正前后原發(fā)性肝癌組和轉(zhuǎn)移瘤組各參數(shù)比較

3 討論

磁共振動態(tài)增強(qiáng)定量參數(shù)分析能夠反映微循環(huán)結(jié)構(gòu)和組織功能，并且提供腫瘤性病變的解剖、生理和病變血流動力學(xué)信息[9]。其中血流動力學(xué)動態(tài)變化的定量參數(shù)包括Ktrans、Kep、Ve、Vp和HPI。DCE-MRI定量參數(shù)分析對于血管通透性的改變較為敏感，故在評估血管生成和（或）破壞方面具有重要價(jià)值[10]。目前該方法已廣泛應(yīng)用于呼吸運(yùn)動影響較小的器官，如顱腦[11]、前列腺[12]、乳腺[13]等；但由于運(yùn)動影響及其自身雙血供的生理特點(diǎn)，定量參數(shù)分析在肝臟運(yùn)用中受到一定限制，單血供模型更加無法適用于肝臟定量研究。而3D非剛性運(yùn)動校正可以有效解決運(yùn)動位移的問題[6]。

3.1 3D非剛性運(yùn)動校正在肝臟動態(tài)增強(qiáng)磁共振成像中的優(yōu)勢 由于3D非剛性運(yùn)動校正可以很大程度減少由于容積效應(yīng)和呼吸運(yùn)動對參考血管ROI繪制帶來的影響，很大程度上提高門靜脈時(shí)間-濃度曲線的平滑性。原因可歸結(jié)為門靜脈管徑小，隨著腹部運(yùn)動位移影響其位置相對不固定；而腹主動脈不存在上述情況，其位置相對固定，管腔較大，對于ROI的測量影響較小，故校正前后對腹主動脈曲線的影響不大。

圖像運(yùn)動校正前后肝內(nèi)腫瘤病灶面積均值有一定程度的縮小，但變化不明顯，差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05）。推測面積均值縮小的主要原因是在運(yùn)動校正前，由于運(yùn)動位移的存在引起功能性參數(shù)彩圖上病灶邊界不清，相鄰圖像層間的信號不穩(wěn)定，導(dǎo)致準(zhǔn)確勾畫病灶完整的ROI相對比較困難[14]；且勾畫時(shí)，操作者的主觀因素影響較大。運(yùn)動校正后圖像邊界相對較清晰、穩(wěn)定，勾畫病灶ROI更加簡單和精準(zhǔn)。運(yùn)動校正前由于運(yùn)動位移，功能性參數(shù)彩圖上每個時(shí)相的同一層面組織不出現(xiàn)在同一位置，甚至出現(xiàn)錯層的情況，出現(xiàn)病灶和組織邊緣解剖學(xué)結(jié)構(gòu)與原始圖像不相符或有噪音出現(xiàn)，導(dǎo)致參數(shù)的統(tǒng)計(jì)結(jié)果出現(xiàn)誤差。圖像運(yùn)動校正前后肝內(nèi)腫瘤病灶面積準(zhǔn)確性提高的結(jié)論有待大樣本分級研究證明。

圖2 3D非剛性運(yùn)動校正前Ktrans值對HCC和結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移鑒別診斷的ROC曲線

圖3 3D非剛性運(yùn)動校正后Ktrans和Vp值對HCC及結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移鑒別診斷的ROC曲線

圖4 男，48歲，HCC。T1WI增強(qiáng)原圖（A）；3D非剛性運(yùn)動校正前（B）、校正后（C）KtransMap病灶ROI的偽彩圖；3D非剛性運(yùn)動校正前（D）、校正后（E）VpMap病灶ROI的偽彩圖

圖5 男，66歲，結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移。T1WI增強(qiáng)原圖（A）；3D非剛性運(yùn)動校正前（B）、校正后（C）KtransMap病灶的偽彩圖；3D非剛性運(yùn)動校正前（D）、校正后（E）VpMap病灶的偽彩圖

3.2 3D非剛性運(yùn)動校正在肝腫瘤鑒別診斷中的意義Ktrans在HCC和結(jié)直腸癌肝內(nèi)轉(zhuǎn)移瘤差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，其病理學(xué)原因?yàn)镠CC內(nèi)腫瘤血供較豐富，新生血管較多，微血管不成熟，基底膜不完整，導(dǎo)致腫瘤微血管通透性增加；而結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移瘤大部分都為乏血供腫瘤，微血管相對較少，腫瘤血供不豐富，導(dǎo)致其滲透性降低，故Ktrans值小于HCC[15]。

圖像運(yùn)動校正后，參數(shù)Ktrans、Ve差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，并可提高HCC和結(jié)直腸癌肝內(nèi)轉(zhuǎn)移瘤的敏感性。其原因主要為：①運(yùn)動校正前由于運(yùn)動位移使得病灶ROI周邊血管或正常組織也進(jìn)入ROI，極大地影響后期擬合病灶ROI曲線的真實(shí)度和準(zhǔn)確度；②運(yùn)動校正前由于運(yùn)動位移，圖像出現(xiàn)了不合理的噪聲值，從而使得參數(shù)的測量存在偏差[16]；③參考血管腹主動脈和門靜脈時(shí)間-濃度曲線對參數(shù)的影響。血管輸入函數(shù)擬合的真實(shí)程度越高，對病灶的血供測量越準(zhǔn)確。

通過3D非剛性運(yùn)動校正及定量DCE-MRI雙血供血流動力學(xué)模型檢測分析HCC和直結(jié)腸癌肝轉(zhuǎn)移的微血管滲透性和血流灌注的研究顯示，無論3D非剛性運(yùn)動校正與否，Ktrans值在HCC和直結(jié)腸癌肝轉(zhuǎn)移間均存在差異；但經(jīng)過運(yùn)動校正后，這種差異性進(jìn)一步增大，Ktrans值是兩者鑒別的一項(xiàng)重要指標(biāo)。Vp在3D非剛性運(yùn)動校正后，HCC與結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，提示3D非剛性運(yùn)動校正對改善定量DCE-MRI血管參數(shù)的準(zhǔn)確性有一定價(jià)值。需要說明的是，本研究選擇HCC和結(jié)直腸癌肝轉(zhuǎn)移的患者主要是因?yàn)閮烧咴谖⒀h(huán)血供方面存在明顯的差異性，通過機(jī)體較大的差異性，間接證實(shí)此校正的有效性和必要性。

本研究中存在1例轉(zhuǎn)移病灶測量Ktrans值較大，經(jīng)過3D非剛性運(yùn)動校正之后，其值明顯減小。分析其原因還包括：病灶實(shí)質(zhì)成分較少，內(nèi)部信號對比較低，運(yùn)動位移影響較嚴(yán)重，造成腫瘤識別的邊界不清，圖像信噪比和對比度下降，導(dǎo)致無法對病灶位置和大小準(zhǔn)確診斷，從而使得ROI確定較困難。雖然該病例是極端現(xiàn)象，但可能進(jìn)一步提示3D非剛性運(yùn)動校正對定量DCE-MRI血流動力學(xué)參數(shù)準(zhǔn)確性提高具有幫助[17]。

本研究也存在一定局限性：①樣本量相對比較少；②對于參考血管平滑性的比較上，缺少合適并且標(biāo)準(zhǔn)的量化方式；③由于目前缺乏肝臟病變大樣本定量成像統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)方面的明確標(biāo)準(zhǔn)，故3D非剛性運(yùn)動校正對肝臟病變定量參數(shù)結(jié)果的評價(jià)相對困難[18]。

[1]Padhani AR, Khan AA. Diffusion-weighted (DW) and dynamic contrast-enhanced (DCE) magnetic resonance imaging (MRI) for monitoring anticancer therapy. Target Oncol, 2010, 5(1): 39-52.

[2] Karol K, Maciej S, Rafal S. Application of image registration techniques in dynamic magnetic resonance imaging of breast. J Med Inform Technol, 2011, 17, 275-280.

[3] Zoellner FG, Sancee R, Rogelj PA, et al. Assessment of 3D DCE-MRI of the kidneys using non-rigid image registration and segmentation of voxel time courses. Comput Med Imaging Graph, 2009, 33(3): 171-181.

[4] Sommer WH, Sourbron S, Huppertz A, et al. Contrast agents as a biological marker in magnetic resonance imaging of the liver: conventional and new approaches. Abdom Imaging, 2012, 37(2): 164-179.

[5] 潘丹, 梁長虹, 劉再毅. 動態(tài)增強(qiáng)MRI在肝臟惡性腫瘤療效評估中的臨床應(yīng)用. 中華放射學(xué)雜志, 2014, 48(6): 523-525.

[6] Marami B, Sirouspour S, Capson DW. Non-rigid registration of medical images based on estimation of deformation states. Phys Med Biol, 2014, 59(22): 6891-6921.

[7] Rueckert D, Sonoda LI, Hayes C, et al. Nonrigid registration using free-form deformations: application to breast MR images. IEEE Trans Med Imaging, 1999, 18(8): 712-721.

[8] Pluim JP, Maintz JB, Viergever MA. Mutual-information-based registration of medical images: a survey. IEEE Trans Med Imaging, 2003, 22(8): 986-1004.

[9] Saha A, Peck KK, Lis E, et al. Magnetic resonance perfusion characteristics of hypervascular renal and hypovascular prostate spinal metastases: clinical utilities and implications. Spine (Phila Pa 1976), 2014, 39(24): E1433-E1440.

[10] Yuan Y, Kuai XP, Chen XS, et al. Assessment of dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging in the differentiation of malignant from benign orbital masses. Eur J Radiol, 2013, 82(9): 1506-1511.

[11] Yun TJ, Park CK, Kim TM, et al. Glioblastoma treated with concurrent radiation therapy and temozolomide chemotherapy: differentiation of true progression from pseudoprogression with quantitative dynamic contrast-enhanced MR imaging. Radiology, 2015, 274(3): 830-840.

[12] Franiel T, Hamm B, Hricak H. Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging and pharmacokinetic models in prostate cancer. Eur Radiol, 2011, 21(3): 616-626.

[13] Cho N, Im SA, Park IA, et al. Breast cancer: early prediction of response to neoadjuvant chemotherapy using parametric response maps for MR imaging. Radiology, 2014, 272(2): 385-396.

[14] Braunagel M, Radler E, Ingrisch MA, et al. Dynamic contrastenhanced magnetic resonance imaging measurements in renal cell carcinoma effect of region of interest size and positioning on interobserver and intraobserver variability. Invest Radiol, 2015, 50(1): 57-66.

[15] Kekelidze M, D'errico L, Pansini M, et al. Colorectal cancer: current imaging methods and future perspectives for the diagnosis, staging and therapeutic response evaluation. World J Gastroenterol, 2013, 19(46): 8502-8514.

[16] Tanner C, Samei G, Székely G. Improved Reconstruction of 4D-MR images by motion predictions. Med Image Comput Comput Assist Interv, 2014, 17(1): 146-153.

[17] Buonaccorsi GA, Roberts C, Cheung S, et al. Comparison of the performance of tracer kinetic model-driven registration for dynamic contrast enhanced MRI using different models of contrast enhancement1. Acad Radiol, 2006, 13(9): 1112-1123.

[18] Crum WR, Camara O, Hill DL. Generalized overlap measures for evaluation and validation in medical image analysis. IEEE Trans Med Imaging, 2006, 25(11): 1451-1461.

（本文編輯 聞 浩）

Application of 3D Non-rigid Registration Quantitative Analysis of Dynamic Contrast-enhanced MRI in Hepatic Tumors

Department of Radiology, ShaoxingPeople's Hospital , Shaoxing 312000, China
Address Correspondence to:ZHAO ZhenhuaE-mail: zhao2075@163.com

PurposeTo explore the significance of 3D non-rigid registration of the quantitative analysis of dynamic contrast-enhanced MRI in hepatic tumors.Materials and MethodsThirty-seven patients with hepatic tumors in the ShaoxingPeople's Hospital from January 2013 to November 2014 were retrospectively analyzed. All the patients who underwent the whole-liver perfusion MRI were divided into primary hepatocellular carcinoma group (27 cases) and colorectal cancer liver metastases group (10 cases) according to the pathology. We used double blood supply Extended Tofts model in the both groups to compare the image findings before and after correction with 3D non-rigid registration.Perfusion parameters including volume transfer constant (Ktrans), flux rate constant (Kep), extravascular extracellular volume fraction (Ve), plasma volume fraction (Vp), and hepatic artery index (HPI) were calculated, and lesions sizes were measured. Differences of the time-concentration curve of abdominal aorta and portal venous before and after correction were compared, as well as the lesion areas. Diagnostic efficacy of the quantitative parameters was evaluated by ROC curve.ResultsThe time-concentration curve of the portal vein was more smooth after registration than that before registration. Ktransof HCC group was significantly greater than that of metastases group before and after correction (P<0.05). Vpof HCC group was greater than that of metastases group after correction (P<0.05). The AUC value of Ktransbefore registration was 0.80, and the best threshold was 0.18 min-1, with sensitivity of 81%. After registration, AUC value of Ktranswas 0.85, and the best threshold was 0.20/min, with the sensitivity of 87%. AUC value of Vpwas 0.80, and the best threshold was 0.16, with the sensitivity of 72% and specificity 89%.Conclusion3D non-rigid registration of DCE-MRI may be valuable in differentiating HCC from colorectal liver metastases and may improve sensitivity in diagnosis.

Liver neoplasms; Neoplasms, multiple primary; Neoplasm metastasis; Colorectal neoplasms; Magnetic resonance imaging; Image enhancement;Perfusion imaging

10.3969/j.issn.1005-5185.2016.11.005

趙振華

2016-07-07

2016-10-25

浙江省自然科學(xué)基金（LY16H180006）；浙江省公益性計(jì)劃（2014C33151）；浙江省醫(yī)藥衛(wèi)生一般研究計(jì)劃（2014KYA215）；浙江省醫(yī)藥衛(wèi)生一般研究計(jì)劃（2016KYB306）。

R735.7；R445.2