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    體素不相干運動多模型參數(shù)鑒別診斷宮頸癌并預判其病理類型

    2018-03-22 02:29:06王帥娜段金輝殷慧佳韓東明
    中國醫(yī)學影像技術 2018年3期
    關鍵詞:參數(shù)值鱗癌腺癌

    孟 楠,岳 巍,王帥娜,段金輝,殷慧佳,韓東明

    (新鄉(xiāng)醫(yī)學院第一附屬醫(yī)院磁共振科,河南 衛(wèi)輝 453100)

    宮頸癌是女性生殖系統(tǒng)三大惡性腫瘤之一,死亡率居第1位[1]。我國宮頸癌發(fā)病率逐年遞增并呈年輕化趨勢[2]。DWI可一定程度定量反映病變組織類型、病理分型等[3-4]生物學特征,但受限于體內水分子運動的復雜性,其ADC值并不可靠?;隗w素不相干運動(intravoxel incoherent motion, IVIM)的雙指數(shù)模型[5]和拉伸指數(shù)模型[6],可從擴散、灌注、異質性等多個方面定量反映病變特點,為疾病的診斷及預后的評估提供更全面信息,并已用于前列腺癌[7]、乳腺癌[8]、肝癌[9]的診斷。本研究探討IVIM多模型參數(shù)鑒別診斷宮頸癌及預判其病理類型的可行性。

    1 資料與方法

    1.1 一般資料 收集2016年9月—2017年4月在我院接受MR檢查的宮頸癌患者33例(宮頸癌組),年齡38~69歲,平均(52.5±7.3)歲。納入標準:①患者及家屬知情同意;②宮頸病變;③掃描后1周內接受手術或病理檢查獲得明確病理結果。排除標準:①檢查前接受過放化療;②掃描序列不完整或圖像存在明顯運動或金屬偽影。另收集同期接受盆腔MR檢查,宮頸正?;颊?0例(宮頸正常組),年齡27~68歲,平均(51.7±11.7)歲。納入標準:①MRI顯示宮頸正常;②圖像清晰,滿足診斷及后處理需要。

    1.2 儀器與方法 采用GE Discovery MR750 3.0T MR掃描儀,8通道相控陣體線圈。囑患者適度憋尿,并對其進行陰道填塞。掃描參數(shù):常規(guī)矢狀位T2WI,TR 3 000 ms,TE 85 ms,軸位T1WI, TR 372 ms,TE 86 ms,軸位脂肪抑制T2WI, TR 2 899 ms,TE 68 ms,F(xiàn)OV 36 cm×28 cm,層厚6.0 mm,層間距2.0 mm;斜軸位(垂直于宮頸長軸)IVIM SE-EPI,TR 3 014 ms,TE 76 ms,F(xiàn)OV 36 cm×28 cm,層厚5 mm,層間距1 mm,b值分別取0、20、40、80、160、200、400、600、800、1 000 s/mm2。NEX分別為2、2、2、2、2、4、4、6、6。

    1.3 圖像分析 將IVIM序列圖像傳至GE AW 4.6工作站,采用Functool工具包的MADC軟件進行后處理。由2名分別具有5年及10年臨床診斷經驗的醫(yī)師共同閱片,于腫瘤實性部分勾畫3個形狀、大小近似,面積約50 mm2的ROI,測量參數(shù)值2次,最終結果取2名觀察者的平均值。ROI選擇標準:①選取腫塊最大的軸位圖像,盡量包括DWI明顯高信號區(qū)域;②ROI需與病灶保持一定距離,以避免容積效應;③盡量避開肉眼可見的囊變、出血和壞死;④宮頸正?;颊逺OI置于宮頸顯示最佳部分。測量參數(shù)包括標準擴散系數(shù)(ADC-stand)、慢速擴散系數(shù)(ADC-slow)、快速擴散系數(shù)(ADC-fast)、擴散分數(shù)(f)、分布擴散系數(shù)(distributed diffusion coefficient, DDC)和拉伸因子(α)。

    1.4 統(tǒng)計學分析 采用SPSS 21.0統(tǒng)計分析軟件。計量資料以±s表示。采用獨立樣本t檢驗比較宮頸癌組與宮頸正常組、宮頸癌不同病理類型間各參數(shù)值的差異及宮頸癌組ADC-slow與ADC-stand值、ADC-slow與DDC值的差異;采用單因素方差分析比較不同分化程度宮頸癌間各參數(shù)值的差異。采用Pearson雙側檢驗法分析宮頸癌組ADC-stand值與其他參數(shù)值的相關性;利用ROC曲線評價各參數(shù)值的診斷效能及最佳診斷閾值。P<0.05為差異有統(tǒng)計學意義。

    2 結果

    2.1 參數(shù)比較 宮頸癌組和宮頸正常組ADC-stand、ADC-slow、DDC、f值及α值差異均有統(tǒng)計學意義(P均<0.05),ADC-fast值差異無統(tǒng)計學意義(P>0.05,表1)。宮頸癌組ADC-stand與ADC-slow、DDC值呈正相關(r=0.703、0.942,P均<0.05),且ADC-slow值低于ADC-stand值、DDC值(t=7.42、3.17,P均<0.05)。

    33例宮頸癌患者中,宮頸鱗癌27例、宮頸腺癌6例,兩者ADC-stand、ADC-slow、DDC值差異均有統(tǒng)計學意義(P均<0.05),ADC-fast、f、α值差異均無統(tǒng)計學意義(表2)。33例宮頸癌患者中,高分化5例、中分化24例、低分化4例,不同分化程度宮頸癌的多模型參數(shù)值差異均無統(tǒng)計學意義(表3)。IVIM DWI的各參數(shù)偽彩圖見圖1。

    表1 2組各模型參數(shù)比較(±s)

    表1 2組各模型參數(shù)比較(±s)

    組別ADC?stand值(×10-3mm2/s)ADC?fast值(×10-3mm2/s)ADC?slow值(×10-3mm2/s)f值(%)DDC值(×10-3mm2/sα值宮頸癌組(n=33)0.98±0.1575.27±27.040.67±0.180.19±0.050.83±0.220.59±0.11宮頸正常組(n=30)1.61±0.43106.23±35.161.12±0.250.37±0.092.05±0.960.78±0.07t值7.834.288.229.497.127.84P值<0.010.190.010.04<0.010.04

    表2 宮頸鱗癌和宮頸腺癌患者各模型參數(shù)比較(±s)

    表2 宮頸鱗癌和宮頸腺癌患者各模型參數(shù)比較(±s)

    病理類型ADC?stand值(×10-3mm2/s)ADC?fast值(×10-3mm2/s)ADC?slow值(×10-3mm2/s)f值(%)DDC值(×10-3mm2/s)α值宮頸腺癌(n=6)1.23±0.0568.51±27.090.88±0.110.21±0.051.16±0.090.61±0.12宮頸鱗癌(n=27)0.92±0.1073.47±27.470.63±0.170.19±0.050.75±0.150.59±0.11t值7.36-0.403.530.686.370.38P值<0.010.690.010.50<0.010.71

    表3 不同分化程度宮頸癌患者各模型參數(shù)比較(±s)

    表3 不同分化程度宮頸癌患者各模型參數(shù)比較(±s)

    分化程度ADC?stand值(×10-3mm2/s)ADC?fast值(×10-3mm2/s)ADC?slow值(×10-3mm2/s)f值(%)DDC值(×10-3mm2/s)α值高分化(n=5)0.95±0.2184.42±25.250.73±0.200.17±0.060.73±0.280.57±0.07中分化(n=24)0.98±0.1472.01±27.010.65±0.180.20±0.060.85±0.190.59±0.12低分化(n=4)1.03±0.1861.15±30.730.72±0.140.19±0.020.85±0.280.63±0.14F值0.270.830.491.080.610.35P值0.770.450.620.350.550.71

    圖1 患者女,51歲,宮頸中分化鱗癌 A.ADC-stand偽彩圖示病變部位呈偏藍色信號; B.ADC-slow偽彩圖示病變部位呈藍綠色混雜信號; C.ADC-fast偽彩圖示病變部位可見紅色信號; D.f偽彩圖示病變部位呈紅黃色混雜信號; E.DDC偽彩圖示病變部位呈深藍色信號; F.α偽彩圖示病變部位呈藍綠色混雜信號 (箭示病灶)

    圖2 ADC-stand、ADC-slow、f、DDC及α值診斷宮頸癌的ROC曲線 圖3 ADC-stand、ADC-slow、DDC鑒別診斷宮頸鱗癌與腺癌的ROC曲線

    2.2 診斷效能 ADC-stand、ADC-slow、DDC、f及α值診斷宮頸癌的曲線下面積分別為0.93、0.94、0.96、0.94和0.93(P均<0.05),診斷閾值分別為1.03×10-3mm2/s、0.99×10-3mm2/s、30.50%、1.21×10-3mm2/s和0.699。ADC-stand、ADC-slow、DDC值鑒別診斷宮頸鱗癌和腺癌的曲線下面積分別是0.98、0.91和0.98(P均<0.05),診斷閾值分別為1.11×10-3mm2/s、0.81×10-3mm2/s和0.98×10-3mm2/s(圖2、3)。

    3 討論

    3.1 宮頸癌組與宮頸正常組的IVIM各模型參數(shù)比較 ADC-stand和DDC值可綜合反映體內水分子運動狀態(tài),而ADC-slow值可反映去除灌注因素后體內水分子運動狀態(tài)。本研究宮頸癌組ADC-stand、ADC-slow及DDC值均低于宮頸正常組(P均<0.05),表明惡性腫瘤細胞密度大、細胞外間隙狹窄等阻礙了水分子的擴散,與既往研究[10]類似。此外,宮頸癌組ADC-stand與ADC-slow、DDC值呈正相關(r=0.703、0.9422,P均<0.05),且ADC-slow值低于ADC-stand、DDC值(P均<0.05);提示上述3個參數(shù)在反映水分子運動方面的一致性,同時也說明體內水分子運動狀態(tài)受微血管灌注等因素的影響[11]。ADC-fast和f 值均可反映人體內的微循環(huán)灌注信息,但略有差異:ADC-fast值主要反映血流容量信息,與微血管密度和微血管內血流速度有關;f值除與上述因素有關外,還與組織內水分子總體運動狀態(tài)有關。本研究中宮頸癌組ADC-fast值與宮頸正常組差異無統(tǒng)計學意義,但其f值小于宮頸正常組(P<0.05),可能因惡性病變細胞密度較大,細胞間質內的微血管受壓,減緩了血液流速,導致ADC-fast值無明顯變化;同時,宮頸癌組織結構復雜,內部存在出血、壞死、囊變等,影響水分子運動的因素較正常組織明顯增多,故f值較正常組織減小。α又稱拉伸因子,主要反映病變成分的復雜程度,取值0~1,α越趨向1,組織擴散的異質性越低,病變成分越單純,水分子運動方式越接近于自由擴散;相反,α越趨向0,組織擴散的異質性越高,病變成分越復雜,水分子運動方式越復雜。本研究宮頸癌組α值低于宮頸正常組(P<0.05),提示宮頸癌組織的成分較正常組織復雜,與惡性腫瘤組織成分較正常組織復雜的病理基礎一致[12]。

    3.2 宮頸鱗癌與宮頸腺癌的IVIM各模型參數(shù)比較 本研究宮頸鱗癌患者的ADC-stand、ADC-slow、DDC值均低于宮頸腺癌患者(P<0.05),提示以上3參數(shù)可反映并預測宮頸癌的病理組織學類型。原因可能是宮頸腺癌細胞結構較鱗癌松散,且腺體及分泌物含量較多,導致水分子容易擴散,故ADC-stand、ADC-slow、DDC值較鱗癌升高。ADC-fast、f和α主要受微循環(huán)灌注及組織成分復雜程度等因素影響,這些因素在鱗癌和腺癌中并無顯著差別,因此上述3個參數(shù)值在宮頸鱗癌和腺癌間并無明顯差異。

    3.3 高分化、中分化與低分化宮頸癌IVIM各模型參數(shù)比較 理論上隨著腫瘤分化程度降低,腫瘤惡性程度增高,組織結構更復雜,ADC-stand、ADC-slow、f、DDC及α值呈下降趨勢。但本研究宮頸癌高分化、中分化與低分化間IVIM各模型參數(shù)差異均無統(tǒng)計學意義,與葉曉華等[13]研究結果類似,但與周延等[14]的研究結果略不同。推測原因可能是由于腫瘤分化程度受多種因素影響,且各種影響因素連續(xù)性積累,不同分化程度不具備明確的界限,因此當樣本量小時,易出現(xiàn)彼此分化差距不大的病例被納入不同級別的現(xiàn)象。本研究中分化24例,高分化和低分化組分別有5例和4例,且未將鱗癌和腺癌分別進行討論,故有可能出現(xiàn)此種誤差。此外由于目前IVIM掃描的b值選擇仍缺乏統(tǒng)一標準,不同b值IVIM掃描所得參數(shù)值略有差異,可能影響病變的精確定性??傊?,IVIM多模型參數(shù)診斷宮頸癌病理分級的效能尚不明確,需要大樣本進一步明確。

    本研究的局限性:①ROI選擇集中在病變實性部分,且避開囊變、壞死區(qū)域,人為降低了腫瘤組織的異質性,可能影響α值的診斷效能;②ADC-fast計算準確率與b值(0~200 s/mm2)個數(shù)呈正相關[15],本研究低于200 s/mm2的b值僅5個,是否影響ADC-fast及f值的診斷效能還有待進一步研究;③病例數(shù)少,病理類型多為鱗癌且多為中分化,還需擴大樣本量進行更加細化的研究。

    綜上所述,IVIM-DWI多參數(shù)模型診斷宮頸癌、鑒別診斷宮頸鱗癌和腺癌有較好的效能,IVIM序列可以作為一種無創(chuàng)性的宮頸癌組織學特征評價手段應用于臨床。

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