單指數(shù)、雙指數(shù)及拉伸指數(shù)模型擴(kuò)散加權(quán)成像在卵巢良惡性腫瘤鑒別中的價(jià)值

孟楠， 翟戰(zhàn)勝， 殷慧佳， 金興興， 劉文玲， 韓東明

在女性生殖系統(tǒng)諸多惡性腫瘤中，卵巢癌以高發(fā)病[1]、高致死[2]、多種類而聞名，準(zhǔn)確的早期診療對(duì)于患者的生存和預(yù)后意義非凡[3]。隨著定量MRI的發(fā)展，擴(kuò)散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging，DWI)在卵巢良惡性腫瘤的鑒別診斷方面展現(xiàn)出一定優(yōu)勢(shì)[4]，但鑒于人體內(nèi)水分子運(yùn)動(dòng)方式復(fù)雜多樣，其可靠性逐漸令人質(zhì)疑。體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)(intravoxel incoherent motion，IVIM)成像，彌補(bǔ)了傳統(tǒng)DWI成像僅靠單指數(shù)分析病變特征的不足，以雙指數(shù)[5]模型和拉伸指數(shù)模型[6]為基礎(chǔ)，能夠從擴(kuò)散、灌注、異質(zhì)性等多個(gè)角度反映病變特點(diǎn)，并已在前列腺癌[7]、乳腺癌[8]的診療及預(yù)后評(píng)估領(lǐng)域獲得認(rèn)可。本研究旨在探討單指數(shù)、雙指數(shù)及拉伸指數(shù)模型DWI在卵巢良、惡性腫瘤鑒別診斷中的價(jià)值，為臨床診療提供參考。

材料與方法

1.研究對(duì)象

搜集2016年9月-2017年6月在本院行MRI檢查的卵巢腫瘤患者。納入標(biāo)準(zhǔn)：①患者及家屬知情同意；②卵巢腫瘤患者；③掃描后1周內(nèi)行手術(shù)/病理檢查獲得明確病理結(jié)果。排除標(biāo)準(zhǔn)：①檢查前接受過(guò)放化療；②掃描序列不完整或圖像存在明顯運(yùn)動(dòng)/金屬偽影。符合納入標(biāo)準(zhǔn)的卵巢惡性腫瘤患者共34例，年齡(59±11)歲；卵巢良性腫瘤患者36例，年齡(56±12)歲。

2.檢查方法

采用Discovery MR750 3.0T MR掃描儀和8通道相控陣體線圈對(duì)患者進(jìn)行盆腔MRI掃描。掃描序列軸位T1WI序列(視野36 cm×28 cm，層厚5.0 mm，層間距1.0 mm，矩陣288×256；TR 659 ms，TE minimum)，脂肪抑制T2WI序列(TR 2959 ms，TE 68 ms，矩陣，層厚、層間距同T1WI)；橫軸面單指數(shù)模型DWI(b=0、600 s/mm2，NEX 4)，橫軸面雙指數(shù)及拉伸指數(shù)模型DWI序列(SE-EPI序列，F(xiàn)OV 36 cm×28 cm，層厚5.0 mm，層間距1.0 mm，b=0，20，40，80，160，200，400，600，800，1000 s/mm2，NEX=2、2、2、2、2、4、4、6、6，矩陣288×256，TR 3014 ms，TE minimum)。

3.圖像處理及分析

圖像后處理方法：將多b值DWI圖像傳至GE AW 4.6工作站，利用Functool工具包中的MADC軟件進(jìn)行后處理。由1名主治醫(yī)師和1名副主任醫(yī)師(分別具有5年及10年臨床診斷經(jīng)驗(yàn))共同閱片。測(cè)量單指數(shù)模型參數(shù)(ADCstand值)、雙指數(shù)模型參數(shù)(ADCslow、ADCfast和f值)、拉伸指數(shù)模型參數(shù)(DDC和α 值)。

ROI的選取方法：手動(dòng)選取ROI，在腫瘤實(shí)性部分勾畫3個(gè)形狀、大小近似的ROI，面積為50～200 mm2，獲取每個(gè)ROI的平均參數(shù)值，每位觀察者連續(xù)測(cè)量2次，最終取2次的平均值。參考標(biāo)準(zhǔn)：①選取腫塊最大的橫斷層面，盡量包括腫塊DWI明顯高信號(hào)區(qū)域；②ROI邊緣與病灶邊緣保持一定距離，以避免容積效應(yīng)；③所有ROI的選擇應(yīng)盡量避開肉眼可見的囊變、出血和壞死區(qū)域。

4.統(tǒng)計(jì)方法

采用SPSS 21.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)比較良性腫瘤組與惡性腫瘤組各參數(shù)值的差異；采用Pearson雙側(cè)檢驗(yàn)法分析良、惡性腫瘤組ADCstand值和其他參數(shù)值的相關(guān)性 ；采用受試者操作特征(ROC)曲線評(píng)價(jià)各參數(shù)值的診斷效能及最佳診斷閾值，以P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

結(jié) 果

1.病理結(jié)果

良性腫瘤36例，包括粘液性囊腺瘤13例，漿液性囊腺瘤9例，成熟性畸胎瘤5例，異位妊娠4例，平滑肌瘤3例，巧克力囊腫2例。惡性腫瘤34例，包括高級(jí)別漿液性癌16例，子宮內(nèi)膜樣腺癌6例，惡性畸胎瘤2例，黑色素瘤1例，顆粒細(xì)胞瘤1例，浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌2例，轉(zhuǎn)移癌6例。

2.惡性腫瘤組和良性腫瘤組各DWI模型的參數(shù)

各模型擬合得出的各參數(shù)偽彩見圖1。惡性腫瘤的ADCstand、ADCslow、DDC和α均低于良性腫瘤(P均<0.05)，惡性腫瘤的ADCfast和f值與良性腫瘤差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(表1)。ADCstand、ADCslow、DDC及α值鑒別良、惡性腫瘤的診斷效能及閾值見表2、圖2。

卵巢良、惡性腫瘤組中ADCstand與ADCslow、DDC之間呈正相關(guān)(r=0.914/0.871、0.923/0.882，P<0.05)。

表1 兩組的單、雙指數(shù)和拉伸指數(shù)DWI測(cè)量參數(shù)結(jié)果

表2 單、雙指數(shù)和拉伸指數(shù)DWI參數(shù)鑒別卵巢良惡性腫瘤的效能

討 論

卵巢良、惡性腫瘤之間有很多征象相互重疊[9]，但其治療及預(yù)后評(píng)估卻存在巨大差異。據(jù)統(tǒng)計(jì)[10]，65歲以下女性罹患卵巢惡性腫瘤的風(fēng)險(xiǎn)在發(fā)展中國(guó)家約為0.36%，發(fā)達(dá)國(guó)家約0.64%。由于早期鑒別診斷方法的特異性有限，約75%的患者確診時(shí)已處于FIGO分期的Ⅲ期或Ⅳ期，失去了最佳治療機(jī)會(huì)。因此，卵巢良惡性腫瘤的早期鑒別診斷極為重要。

圖1 女，66歲，高級(jí)別漿液性癌。a) 橫軸面壓脂T2WI圖示盆腔后部不規(guī)則稍高信號(hào)腫塊； b) b=600s/mm2，DWI圖示病變呈高信號(hào)； c) ADCstand偽彩圖示病變呈綠藍(lán)色混雜信號(hào)； d) ADCslow偽彩圖示病變呈藍(lán)綠色混雜信號(hào)； e) ADCfast偽彩圖示病變呈紅色信號(hào)； f) f偽彩圖示病變呈紅藍(lán)色混雜信號(hào)； g) DDC偽彩圖示病變呈深藍(lán)綠色混雜信號(hào)； h) α偽彩圖示病變呈藍(lán)綠色混雜信號(hào)。

圖2 ADCstand、ADCslow、DDC及α鑒別卵巢良、惡性病變的ROC曲線。

DWI技術(shù)的出現(xiàn)，在一定程度上緩解了之前僅依靠形態(tài)學(xué)特征鑒別卵巢良惡性腫瘤的尷尬，它能夠通過(guò)檢測(cè)組織中水分子的運(yùn)動(dòng)狀況來(lái)反映組織是否處于異常狀態(tài)，并通過(guò)信號(hào)強(qiáng)度和ADC值將組織的異常改變顯示出來(lái)。通常情況下，惡性病變?cè)鲋乘俣瓤?、?xì)胞密度高，水分子運(yùn)動(dòng)受限，在DWI圖像上表現(xiàn)出較高的信號(hào)強(qiáng)度和較低的ADC值。本研究中，DWI圖像卵巢良性病變實(shí)性部分信號(hào)強(qiáng)度普遍低于惡性病變實(shí)性部分，ADCstand值普遍低于惡性病變實(shí)性部分，且差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，與部分研究結(jié)果一致[11-12]。但亦有研究表明，包括纖維卵泡膜瘤、退化的纖維瘤[13]等在內(nèi)的卵巢良性病變也可表現(xiàn)為明顯的擴(kuò)散受限。同時(shí)近期有研究發(fā)現(xiàn)，由于卵巢腫瘤具有明顯的異質(zhì)性，單指數(shù)模型ADC值的測(cè)量方法[14]以及ROI的選取方法[15]均可能影響卵巢良惡性腫瘤的鑒別。由此可見，單純依靠單指數(shù)模型DWI對(duì)卵巢腫瘤進(jìn)行定性診斷具有一定的局限性。

組織內(nèi)水分子的運(yùn)動(dòng)情況不僅與細(xì)胞密度有關(guān)，同時(shí)與組織血管化程度即微灌注有關(guān)[16]，IVIM雙指數(shù)模型利用不同b值下參與擴(kuò)散和灌注的質(zhì)子信號(hào)衰減時(shí)機(jī)不同的原理[17]，將灌注信息和擴(kuò)散信息分離開來(lái)，得到反映擴(kuò)散信息的ADCslow和反映灌注信息的ADCfast、f。本研究中，卵巢良性病變的ADCslow值明顯高于惡性病變，推測(cè)原因，可能是惡性病變細(xì)胞密度較良性病變高，細(xì)胞間隙縮小，水分子擴(kuò)散受限，這與Woo等[18]的研究結(jié)果一致。同時(shí)，在卵巢良惡性病變組中，ADCslow與ADCstand呈正相關(guān)(r=0.914、0.817，P均<0.05)，且ADCslow值均明顯低于ADCstand值(P<0.05)，進(jìn)一步印證了單指數(shù)模型DWI包含微灌注效應(yīng)，并不能真實(shí)反映組織內(nèi)水分子的擴(kuò)散受限程度的理論。ADCfast、f均是用于反映組織灌注信息的參數(shù)，不同于DCE-MRI以及3D-ASL序列需要外源或內(nèi)源標(biāo)記物，IVIM的灌注信息是通過(guò)不同運(yùn)動(dòng)狀態(tài)下質(zhì)子的信號(hào)對(duì)比獲得[17]，且低于200s/mm2的b值個(gè)數(shù)越多，結(jié)果越準(zhǔn)確[19]。本研究中，卵巢良惡性病變組的ADCfast和f值并無(wú)明顯差異，這與Gaing等[20]的研究結(jié)果略有不同。除可能因?yàn)楸狙芯縝值選取個(gè)數(shù)較少外，還可能與惡性病變細(xì)胞密度較高、細(xì)胞間隙較小、微血管受壓進(jìn)而影響組織灌注水平有關(guān)。同時(shí)，Sumi等[21]研究表明長(zhǎng)T2的組織會(huì)低估其ADCfast值，而卵巢良惡性腫瘤中并不乏此類型病變。

IVIM拉伸指數(shù)模型摒棄了水分子來(lái)源于若干不同區(qū)間的觀點(diǎn)，力求通過(guò)分布擴(kuò)散系數(shù)(distributed diffusion coefficients，DDC)及拉伸因子(α)來(lái)反映水分子的整體運(yùn)動(dòng)情況和病變成分的復(fù)雜程度，其中α 取值范0～1，α越趨向1，病變成分越單一，α愈趨向0，病變成分越復(fù)雜。本研究中惡性病變組DDC和α值均低于良性病變組，一方面是因?yàn)閻盒圆∽兗?xì)胞密度大，阻礙了水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)；另一方面是由于惡性病變細(xì)胞異型性較大且增殖較快，易使自身出現(xiàn)缺血、壞死等改變，進(jìn)而增加了組織異質(zhì)性。Liu等[22]的研究顯示，前列腺腫瘤的DDC及α值顯著低于正常前列腺組織，這與本研究結(jié)果一致。同時(shí)本研究還進(jìn)行了DDC與ADCslow、ADCstand相關(guān)性分析，結(jié)果顯示在卵巢良惡性腫瘤組中DDC均與ADCstand、ADCslow顯示出良好的正相關(guān)(r=0.923/0.882、0.964/0.778，P均<0.05)，表明在反映水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)方面，三者之間具有一定的一致性。

本研究的局限性：①病例數(shù)及病種數(shù)較少，后續(xù)實(shí)驗(yàn)將進(jìn)行大樣本細(xì)化研究；②低b值取值及數(shù)量的選擇有待優(yōu)化，后續(xù)實(shí)驗(yàn)將結(jié)合更多權(quán)威研究成果優(yōu)化b值選擇；③ROI的選擇區(qū)域較為局限，有可能影響α值的診斷效能，后續(xù)實(shí)驗(yàn)中將進(jìn)行擴(kuò)大ROI選擇區(qū)域的嘗試，力求使結(jié)果更加準(zhǔn)確。

通過(guò)上述討論分析，可以發(fā)現(xiàn)在多模型擴(kuò)散加權(quán)成像中反映水分子擴(kuò)散信息的參數(shù)ADCstand、ADCslow、DDC以及反映組織成分的參數(shù)α具有較好的診斷效能，而反映組織灌注信息的ADCfast、f的價(jià)值則有待進(jìn)一步探討，這在一定程度上說(shuō)明了細(xì)胞密度及組織成分在良、惡性病變?cè)\斷中的重要性。在今后的工作中，應(yīng)繼續(xù)將上述三種模型聯(lián)合應(yīng)用，不僅可以進(jìn)一步探索ADCfast、f的診斷潛能，更能夠從多個(gè)角度反映病變組織的水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)情況及成分復(fù)雜程度，不斷提高診斷的準(zhǔn)確性。