IVIM-DWI多模型參數(shù)分析對宮頸癌的診斷價值

程楠， 呂星海， 任克， 盧濤， 王永峰

·腹部影像學(xué)·

IVIM-DWI多模型參數(shù)分析對宮頸癌的診斷價值

程楠， 呂星海， 任克， 盧濤， 王永峰

目的：探討體素不相干運(yùn)動擴(kuò)散加權(quán)成像(IVIM-DWI)多模型參數(shù)分析對宮頸癌的診斷價值。方法：對經(jīng)病理證實(shí)的、未經(jīng)化放療的29例宮頸癌患者(宮頸癌組)和23例宮頸正常患者(正常宮頸組)行11個b值的(0～1000 s/mm2)IVIM-DWI掃描，分別測量宮頸癌組織和正常宮頸內(nèi)膜組織的單指數(shù)模型、雙指數(shù)模型及拉伸指數(shù)模型參數(shù)值，使用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)比較兩組間各參數(shù)值的差異，采用受試者工作特征(ROC)曲線評價各參數(shù)值的預(yù)測值及診斷效能，采用Pearson雙側(cè)檢驗(yàn)法分析宮頸癌組ADCstand值與其他參數(shù)值間的相關(guān)性，P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)果：宮頸癌組的ADCstand、ADCslow、Ffast、DDC、α值明顯低于正常宮頸組，ADCfast高于正常宮頸組(P均<0.05)。宮頸癌組的Ⅱb期和Ⅲb期病例間各參數(shù)值差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。宮頸癌組的ADCslow的ROC曲線下面積最大(0.986)，DDC的ROC曲線下面積次之(0.97)。宮頸癌組的ADCstand與ADCslow、DDC均呈正相關(guān)(r=0.898、0.629，P均<0.05)。結(jié)論：IVIM-DWI能夠有效區(qū)分宮頸癌組織與正常宮頸組織,雙指數(shù)模型參數(shù)ADCslow和拉伸指數(shù)模型參數(shù)DDC的診斷效能優(yōu)于單指數(shù)模型參數(shù)ADCstand，對宮頸癌的診斷具有重要價值。

體素內(nèi)不相干運(yùn)動； 拉伸指數(shù)模型； 子宮頸癌； 磁共振成像； 擴(kuò)散加權(quán)成像

宮頸癌是女性最常見的婦科惡性腫瘤之一，且列為全球婦女癌癥死亡原因的第3位，近年來呈增長趨勢[1]。擴(kuò)散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging，DWI)技術(shù)雖然廣泛應(yīng)用于宮頸癌的術(shù)前診斷、個體化治療方案的選擇及預(yù)后療效評價等方面，但其不能準(zhǔn)確地反映水分子的微觀運(yùn)動信息。體素內(nèi)不相干運(yùn)動(intravoxel incoherent motion，IVIM)掃描是DWI技術(shù)的延伸，可定量測量多個解析模型的參數(shù)值，用于量化體素內(nèi)水分子運(yùn)動的微循環(huán)灌注成分和擴(kuò)散運(yùn)動成分[2，3]，較傳統(tǒng)DWI更具優(yōu)勢，近年來，已應(yīng)用到前列腺癌的診斷[4]、肝纖維化嚴(yán)重程度評估[5]、乳腺良惡性病變的鑒別診斷[6]等方面。本研究采用多b值的單指數(shù)模型、雙指數(shù)模型、拉伸指數(shù)模型，探討IVIM-DWI在宮頸癌診斷中的價值。

圖1 女，57歲，宮頸癌。a) 矢狀面DWI(b=800s/mm2)示子宮頸后壁可見類圓形擴(kuò)散受限高信號影，鄰近宮頸基質(zhì)及深肌層受累； b) 雙指數(shù)模型各b值擴(kuò)散信號強(qiáng)度圖顯示病灶擴(kuò)散信號強(qiáng)度隨b值增加逐漸衰減； c) ADCstand偽彩圖示病變部位呈偏藍(lán)色信號； d) ADCslow偽彩圖示病變部位信號呈混雜藍(lán)色； e) ADCfast偽彩圖示病變內(nèi)可見紅色信號； f) Ffast偽彩圖示病變部位呈黃色信號； g) DDC偽彩圖示病變部位呈深藍(lán)色信號； h) α偽彩圖示病變部位呈藍(lán)色信號。

1.研究對象

選取經(jīng)病理證實(shí)的、未經(jīng)化放療的29例宮頸癌患者(其中鱗癌25例，腺癌4例)作為宮頸癌組，同期選取23例因子宮肌瘤行MRI檢查的宮頸正?；颊咦鳛檎m頸組。宮頸癌組：年齡41～79歲，中位年齡52歲；按照FIGO分期，其中Ⅱb期9例，Ⅲb期20例。正常宮頸組：年齡29～80歲，中位年齡53歲。

2.儀器與方法

采用美國GE 3.0T signa HDxt磁共振掃描儀，8通道陣列體線圈。入組患者均行仰臥位盆腔掃描。掃描序列及參數(shù)：①橫軸面TSE T1WI，TR 450 ms，TE 102 ms，視野34 cm×34 cm，層厚6 mm，層間距0.6 mm，激勵次數(shù)2；②橫軸面TSE T2WI，TR 6000 ms，TE 102 ms，視野34 cm×34 cm，層厚6 mm，層間距0.6 mm，激勵次數(shù)2；③矢狀面TSE T2WI，TR 5000 ms，TE 102 ms，視野33 cm×33 cm，層厚6 mm，層間距0.6 mm，激勵次數(shù)2；④矢狀面IVIM-DWI,選取11個b值(b=0、10、30、50、75、100、150、300、500、800、1000 s/mm2，激勵次數(shù)分別為2、2、2、2、2、2、2、2、2、6、8)，TR 4000 ms，TE 88 ms，視野36 cm×36 cm，層厚5 mm，層間距0.5 mm，層數(shù)15，矩陣160×160，掃描時間6 min 12 s。

3.圖像分析與測量

所得數(shù)據(jù)經(jīng)GE ADW 4.4工作站進(jìn)行后處理，使用Functool MADC軟件得出多b值IVIM各模型參數(shù)圖。宮頸癌組：避開囊變和壞死區(qū)域，選取b=800 s/mm2時，病灶實(shí)性部分面積最大的掃描層面內(nèi)，擴(kuò)散受限信號較高部位手動繪制ROI，ROI面積≥50 mm2，測量3次取平均值。正常宮頸組：選取宮頸內(nèi)膜顯示清晰層面，沿正常宮頸內(nèi)膜的輪廓手動繪制ROI，ROI面積≥50 mm2，測量3次取平均值；所有入組病例測量的參數(shù)包括標(biāo)準(zhǔn)表觀擴(kuò)散系數(shù)(standard apparent diffusion coefficient,ADCstand)、慢速表觀擴(kuò)散系數(shù)(slow apparent diffusion coefficient,ADCslow)、快速表觀擴(kuò)散系數(shù)(fast apparent diffusion coefficient,ADCfast)、快速擴(kuò)散所占比例(Ffast)、分布擴(kuò)散系數(shù)(distributed diffusion coefficient,DDC)和擴(kuò)散異質(zhì)性指數(shù)(α)值。

4.統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

采用SPSS 17.0軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。使用Kolmogorov-Smirnov檢驗(yàn)方法檢測各參數(shù)值是否符合正態(tài)分布；采用兩獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)比較兩組間各參數(shù)值的差異，同時采用同樣方法比較宮頸癌組內(nèi)不同分期病例間各參數(shù)值的差異；采用Pearson雙側(cè)檢驗(yàn)法分析宮頸癌組ADCstand值和其他參數(shù)值的相關(guān)性；利用受試者工作特征(ROC)曲線評價各參數(shù)值對宮頸癌的診斷效能及最佳診斷閾值。以α=0.05為檢驗(yàn)水準(zhǔn)，P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

表1 宮頸癌組與正常宮頸組各模型參數(shù)值之間的差異

表2 各參數(shù)值對宮頸癌的診斷效能及最佳診斷閾值

結(jié) 果

IVIM-DWI掃描后經(jīng)后處理軟件擬合得出的各參數(shù)值圖見圖1。宮頸癌組的ADCstand、ADCslow、Ffast、DDC、α值明顯低于正常宮頸組，ADCfast值高于正常宮頸組(P均<0.05，表1)。宮頸癌組Ⅱb期、Ⅲb期病例間ADCstand、ADCslow、ADCfast、Ffast、DDC及α值差異均無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均>0.05)。

各參數(shù)值對宮頸癌的診斷效能及最佳診斷閾值見表2，其中，ADCslow的ROC曲線下面積(AUC)最大(0.986)，其敏感度為100%，特異度為91.30%，診斷閾值為0.92×10-3mm2/s；DDC的AUC次之(0.970)，其敏感度為87.5%，特異度為100%，診斷閾值為1.19×10-3mm2/s(圖2)。Pearson相關(guān)性檢測結(jié)果顯示，宮頸癌組的ADCstand與ADCslow、DDC均呈正相關(guān)(r=0.898、0.629，P均<0.05)。

討 論

本研究將拉伸指數(shù)模型與單、雙指數(shù)模型相結(jié)合，定量測量和分析宮頸癌患者IVIM-DWI各模型的參數(shù)值，結(jié)果顯示IVIM-DWI可以量化宮頸癌組織內(nèi)的微循環(huán)灌注和擴(kuò)散運(yùn)動成分，為臨床提供有利的影像學(xué)信息。

單指數(shù)模型的參數(shù)ADCstand，它是活體組織微循環(huán)灌注及水分子擴(kuò)散兩者綜合作用的擬合[2]，近似于傳統(tǒng)DWI的ADC。部分研究[7-10]指出ADC與細(xì)胞密度成反比。本研究中，宮頸癌組織的ADCstand值低于正常宮頸組織，這與宮頸癌細(xì)胞密度增大，細(xì)胞外間隙減少，水分子擴(kuò)散明顯受限有關(guān)。ADCstand值的減低有助于區(qū)分正常組織與腫瘤組織，這與Liu等[11]的研究結(jié)果一致。另外，本組宮頸癌Ⅱb期與Ⅲb期病例間的ADCstand值差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，可能與本組不同分期的宮頸組織的惡性分化程度相似有關(guān)。

雙指數(shù)模型的參數(shù)分別為ADCslow、ADCfast和Ffast。本研究測得的宮頸癌組織的ADCslow值明顯低于正常宮頸組織，源于宮頸癌細(xì)胞的異型性和過度增殖使細(xì)胞間純水分子擴(kuò)散明顯受限；腫瘤細(xì)胞核增大而胞漿減少，細(xì)胞內(nèi)的水分子擴(kuò)散亦受限，從而使代表細(xì)胞內(nèi)外的真正水分子擴(kuò)散效應(yīng)的ADCslow降低，這與Luciani等[3]的研究結(jié)果一致。另外，本研究得出，ADCslow與ADCstand呈明顯正相關(guān)(r=0.898，P<0.05)，表明ADCslow越低，ADCstand越低，惡性程度越高[12]，由此，通過ADCslow值的大小變化，可推測出不同部位腫瘤組織的惡性程度，為治療方案的選擇及預(yù)后提供更多有價值的信息。本研究結(jié)果顯示，宮頸癌組及正常宮頸組的ADCstand值均高于ADCslow值，即含有兩種運(yùn)動信息的ADCstand值高于代表一種真正水分子擴(kuò)散的ADCslow值，超出部分可認(rèn)為是受微循環(huán)灌注影響的部分，該結(jié)果從側(cè)面證實(shí)雙指數(shù)模型的優(yōu)勢，即提煉真正的水分子擴(kuò)散運(yùn)動信息，排除微循環(huán)灌注因素的影響。

本研究中，宮頸癌組的ADCfast值高于正常宮頸組,表明腫瘤組織的灌注大于正常宮頸組織，這一結(jié)果符合宮頸癌組織動脈供血增加的特性，與Yamashita等[13]的研究結(jié)果一致。另外，ADCfast只反應(yīng)毛細(xì)血管網(wǎng)內(nèi)血液流動擴(kuò)散信息，排除其他細(xì)胞外水分子擴(kuò)散的影響，提示ADCfast可有效反映宮頸癌組織的微循環(huán)灌注情況。Lemke等[14]認(rèn)為至少選擇10個b值才能減小參數(shù)值的誤差，多個低b值更能有效減小ADCfast值的誤差，所得結(jié)果更能準(zhǔn)確反應(yīng)組織灌注擴(kuò)散的特點(diǎn)。鑒于此，本研究首次采用7個低b值(b<200 s/mm2)。即使有些研究指出ADCfast值不夠穩(wěn)定[15，16]，但本研究結(jié)果顯示其對于反映宮頸癌組織的微循環(huán)具有重要意義。

圖2 各參數(shù)值的ROC曲線。a) ADCslow的AUC最大(0.986)，DDC次之(0.970)； b) ADCfast的AUC為0.830。

本研究中，宮頸癌組的Ffast值低于正常宮頸組。Ffast是反映灌注因素在所有擴(kuò)散因素中所占比值。雖然惡性腫瘤組織內(nèi)不規(guī)則新生毛細(xì)血管網(wǎng)豐富，但腫瘤組織內(nèi)除了純水分子的擴(kuò)散，還存在微觀的囊變及壞死灶、毛細(xì)血管間隙內(nèi)的水分子擴(kuò)散運(yùn)動等，這些因素綜合作用導(dǎo)致宮頸癌組織內(nèi)的血流灌注絕對值增加的同時，灌注因素在所有復(fù)雜的擴(kuò)散形式(包括正常內(nèi)膜腺體的分泌及導(dǎo)管內(nèi)液體的流動[17])及相互影響中所占的比例減低。另外，F(xiàn)fast值的減低還可能與腫瘤組織中的微血管形態(tài)不規(guī)則及纖維組織的存在導(dǎo)致灌注減小有關(guān)[18]。由于Ffast能夠反映腫瘤組織的灌注信息，且不需要注射對比劑，因此有助于無創(chuàng)性的檢測宮頸癌的生物學(xué)特性。

拉伸指數(shù)模型有兩個參數(shù)值，分別為DDC和α值。本研究發(fā)現(xiàn)，由于宮頸癌組織細(xì)胞內(nèi)、外水分子擴(kuò)散受限，影響擴(kuò)散速率，DDC值較正常宮頸組織低；同時，DDC與ADCstand明顯正相關(guān)(r=0.629，P<0.05)，這與Kwee等[19]的研究結(jié)果一致。另外，Payne等[12]指出腫瘤組織內(nèi)DDC越小，ADC值越小，病理級別越高，惡性程度越大，提示DDC可評估宮頸腫瘤組織的惡性程度。本研究中，宮頸癌組織的α值比正常宮頸組織低，證明腫瘤組織異質(zhì)性的改變：包括細(xì)胞的高度異型現(xiàn)象，即細(xì)胞大小不一，形態(tài)不規(guī)則；腫瘤的新生毛細(xì)血管及血管結(jié)構(gòu)的異質(zhì)性；微觀壞死灶等。α值不僅適用于腫瘤術(shù)前異質(zhì)性的評估，也可以通過監(jiān)測α值的變化，評估宮頸腫瘤組織的預(yù)后及療效。

本研究中ROC曲線結(jié)果顯示，鑒別宮頸癌與正常宮頸組織的最佳參數(shù)為ADCslow，其次為DDC，由于兩者的AUC均>0.9，可認(rèn)為兩者的診斷價值高度準(zhǔn)確[20]。另外，本研究中，ADCslow敏感度較高，可用來排除宮頸癌的存在；而DDC特異度較高，可用來確定宮頸癌的存在。

本研究的不足之處：①所選ROI的實(shí)性程度不同，可能存在微觀囊變區(qū)，從而影響檢測結(jié)果；②由于高、低b值選擇個數(shù)的不同，可能影響某些參數(shù)的穩(wěn)定性。

總之，多b值的IVIM-DWI能有效的鑒別宮頸癌組織與正常宮頸組織；雙指數(shù)模型的ADCslow和拉伸指數(shù)模型的DDC的診斷效能最佳。

[1] Waggoner SE.Cervical cancer[J].Lancet,2003，361(9376):2217-2225.

[2] Le Bihan D，Breton E，Lallemand D，et al．MR imaging of intravoxel incoherent motions：application to diffusion and perfusion in neurologic disorders[J].Radiology，1986，161(2)：401-407.

[3] Luciani A,Vignaud A,Cavet M,et al.Liver cirrhosis:intravoxel incoherent motion MR imaging-pilot study[J].Radiology,2008,249(3):891-899.

[4] 葉錦棠，蔡文超，王岳，等.體素內(nèi)不相干運(yùn)動擴(kuò)散加權(quán)成像對前列腺癌的診斷價值[J].放射學(xué)實(shí)踐，2014，29(5)：474-476.

[5] 曾政，陸普選，黃華，等.磁共振體素內(nèi)不相干運(yùn)動成像診斷肝纖維化的初步研究[J].放射學(xué)實(shí)踐，2015，30(7)：775-778.

[6] 李嫣，艾濤，胡益祺，等.體素內(nèi)不相干運(yùn)動聯(lián)合擴(kuò)散峰度成像模型對乳腺良惡性病灶的鑒別診斷價值[J].放射學(xué)實(shí)踐，2016，31(12)：1191-1195.

[7] Sadeghi N，Camby I，Goldman S，et al.Effect of hydrophilic components of the extracellular matrix on quantifiable diffusion-weighted imaging of human gliomas:preliminary results of correlating apparent diffusion coefficient values and hyaluronan expression level[J].AJR,2003,181(1):235-241.

[8] Chenevert TL,Stegman LD,Taylor JM,et al.Diffusion magnetic resonance imaging:an early surrogate marker of therapeutic efficacy in brain tumors[J].J Natl Cancer Inst,2000,92(24):2029-2036.

[9] Guo AC,Cummings TJ,Dash RC,et al.Lymphomas and high-grade astrocytomas:comparison of water diffusibility and histologic characteristics[J].Radiology,2002,224(1):177-183.

[10] Lyng H,Haraldseth O,Rofstad EK,et al.Measurement of cell density and necrotic fraction in human melanoma xenografts by diffusion weighted magnetic resonance imaging[J].Magn Reson Med,2000,43(6):828-836.

[11] Liu Y,Bai R,Sun H,et al.Diffusion-weighted imaging inpredicting and monitoring the response of uterine cervical cancer to combined chemoradiation[J].Clin Radiol,2009,64(11):1067-1074.

[12] Payne GS，Schmidt M，Morgan VA，et al．Evaluation of magnetic resonance diffusion and spectroscopy measurements as predictive biomarkers in stage 1 cervical cancer[J]．Gynecologic Oncology,2010，116(2)：246-252．

[13] Yamashita Y,Takahashi M,Sawada T,et al.Carcinoma of the cervix:dynamic MR imaging[J].Radiology,1992,182(3):643-648.

[14] Lemke A，Stieltjes B，Schad LR，et al．Toward an oplimal distribution of blues for intravoxel incoherent motion imaging[J]．Magn Reson Imaging，2011，29(6)：766-776．

[15] Lee EY,Yu X,Chu MM,et al.Perfusion and diffusion characteristics of cervical cancer based on intraxovel incoherent motion MR imaging-a pilot study[J].Eur Radiol,2014,24(7):1506-1513.

[16] 喬敏霞,時惠平,秦丹,等.3.0T MRI多b值擴(kuò)散加權(quán)成像對女性盆腔良、惡性病變的鑒別診斷價值[J].中國醫(yī)學(xué)影像學(xué)雜志,2013,21(12):951-954.

[17] Shinmoto H,Tamura C,Soga S,et al.An intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging study of prostate cancer[J].AJR,2012,199(4):W496-W500.

[18] B?uerle T，Seyler L，Munter M,et al.Diffusion-weighted imaging in rectal carcinoma patients without and after chemoradiotherapy:a comparative study with histology[J].Eur J Radiol,2013,82(3):444-452.

[19] Kwee TC，Galbán CJ，Tsien C，et al.Comparison of apparent diffusion coefficients and distributed diffusion coefficients in high-grade gliomas[J].J Magn Reson Imaging,2010,31(3):531-537.

[20] 趙耐清.臨床醫(yī)學(xué)研究設(shè)計(jì)和數(shù)據(jù)分析[M]．上海：復(fù)旦大學(xué)出版社，2005:2506.

Diagnostic value of intravoxel incoherent motion DWI multiple models parameter analyses in cervical cancer

CHENG Nan，LV Xing-hai，REN Ke，et al.

Department of Radiology，the First Hospital of China Medical University，Shenyang 110010，China

Objective:To investigate the diagnostic value of intravoxel incoherent motion diffusion-weighted imaging (IVIM-DWI) with multiple models parameter analyses in cervical cancer.Methods:29 cases of patients with pathologically confirmed cervical cancer without the radiotherapy and 23 cases of patients with normal cervix with uterus myoma underwent IVIM scan with 11 b values (0～1000s/mm2).The parameter values of the monoexponential model,the biexponential model and the stretched-exponential model were calculated respectively in cervical cancer tissue and the normal cervical endometrial tissue,and compared using two independent samplettest.The prediction parameters and diagnostic efficiency were compared by drawing receiver operating characteristic curve (ROC).The ADCstandwas correlated with the ADCslow、ADCfast、Ffast、DDC and α by using Pearson correlation analysis.P<0.05 was considered to indicate a significant difference.Results:The ADCstand、ADCslow、Ffast、DDC and α of cervical cancer were significantly lower than those of normal cervix,the ADCfastof cervical cancer was higher than that of normal cervix (P<0.05).Analysis revealed no statistically significant difference of all parameter values between the two stages (Ⅱb、Ⅲb) of cervical cancer (P>0.05).The largest areas under ROC curve was the cervical cancer ADCslow(0.986) and the second was the cervical cancer DDC (0.97 ).The ADCstandof cervical cancer was positively correlated with ADCslowand DDC (r=0.898,0.629,P<0.05).Conclusion:IVIM-DWI can be used to reflect the characteristics of the microenvironment of cervical cancer.Diagnostic efficiency of the ADCslowand DDC was better than that of ADCstand,ADCslowand DDC have important value for the diagnosis of cervical cancer.

Intravoxel incoherent motion; Streched exponential model; Cancer of cervix; Magnetic resonance imaging; Diffusion weighted imaging

110010 沈陽，中國醫(yī)科大學(xué)第一醫(yī)院放射科

程楠(1984-)，女，黑龍江克山縣人，碩士 ，主治醫(yī)師，主要從事腹部影像學(xué)診斷工作。

劉屹，E-mail：liuyicmu@sina.cn

R445.2; R737.33

A

1000-0313(2017)02-0157-05

10.13609/j.cnki.1000-0313.2017.02.013

2016-08-24

2016-12-25)