ADC直方圖在椎體壓縮性骨折時間判定中的應(yīng)用

徐良洲， 黃波， 程曉光， 程克斌， 張鑫， 劉華， 汪鵬， 劉堅， 蔡青蓉

椎體壓縮性骨折(vertebralcompressionfractures,VCF)常見于老年人，是臨床最常見的因骨質(zhì)疏松引起的骨折。在壓縮性骨折的診斷中，骨折發(fā)生時間的判斷對臨床治療有重要的指導(dǎo)意義[1]。椎體骨折的修復(fù)過程不同于長骨，無骨皮質(zhì)骨痂形成，因此常規(guī)的放射檢查在確定其是新鮮或是陳舊性骨折上存在困難。磁共振傳統(tǒng)對比成像可以通過觀察骨髓水腫的方法判斷骨折發(fā)生時間，但信號的高低變化完全基于主觀判斷，并不能廣泛推廣。擴散加權(quán)成像(diffusion weighted imaging，DWI)可通過觀察水分子運動反映組織內(nèi)的結(jié)構(gòu)，而其相應(yīng)的表觀擴散系數(shù)(apparent diffusion coefficient，ADC)可以得到相對客觀的量化結(jié)果[2-4]。直方圖分析能更全面的反映數(shù)據(jù)組成和分布，在腫瘤鑒別診斷中的價值已有報道[5,6]，本研究將探討ADC值直方圖在骨折時間確定中的應(yīng)用。

表1 骨折不同時間ROI及直方圖ADC值對比

材料與方法

1.一般資料

搜集我院2015年6月-2017年8月因負(fù)重或跌倒摔傷兩周之內(nèi)就診，排除有腫瘤病史，經(jīng)MR診斷為胸腰椎單純壓縮性骨折的患者64例，以受傷當(dāng)日為首日計算，分別在傷后第30天和90天對研究對象進行兩次MR隨訪。其中，失訪22例，最終有42獲得完整的MR圖像資料。其中男16例，女26例。年齡58～74歲，平均年齡(64.5±11.8)歲。

2.儀器與方法

采用GE Signa HDxt 1.5T超導(dǎo)型MR系統(tǒng)。掃描線圈使用8通道脊柱相控陣線圈，受試者仰臥位，頭先進。掃描序列：①T2STIR序列，掃描參數(shù)：矢狀面定位，視野32～36 cm，回波時間68 ms，重復(fù)時間4500 ms，矩陣288×224，層厚4 mm，間距1 mm，帶寬41.67 KHz，激勵次數(shù)4；②DWI序列，掃描參數(shù)：矢狀面定位，視野32～36 cm，回波時間86 ms，重復(fù)時間4500 ms，b值600 s/mm2，矩陣96×128，層厚4 mm，間距1 mm，帶寬167 KHz，激勵次數(shù)4，復(fù)制STIR序列定位線。

3.圖像分析及直方圖

掃描完成的圖像在GE AW 4.6工作站上進行后處理。兩名具有8年以上骨關(guān)節(jié)放射科醫(yī)師對DWI圖像利用Functool軟件進行后處理。首先基于ROI的方法測量ADC值，在骨折區(qū)放置50～80 mm2矩形興趣區(qū)(regionofinterest,ROI)，測定3次取平均值，同樣的方法測量臨近正常椎體的ADC值。其次，使用ImageJ軟件，勾畫骨折的整個范圍，對不同天數(shù)時骨折椎體的ADC值生成直方圖，同時計算包括平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度值和偏度值。

4.統(tǒng)計學(xué)分析

使用SPSS 19.0 軟件，計量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示。采用 K-S檢驗分析數(shù)據(jù)的正態(tài)分布性，檢驗結(jié)果服從正態(tài)分布。采用獨立樣本t檢驗比較不同天數(shù)時基于ROI的ADC值和ADC值直方圖參數(shù)(平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度值、偏度值)的差異。利用受試者特性曲線(receiver operating characteristic，ROC)評估存在統(tǒng)計學(xué)差異的各參數(shù)值對于鑒別新鮮陳舊骨折的診斷效能。P<0.05表示存在統(tǒng)計學(xué)差異。

結(jié) 果

影像表現(xiàn)及直方圖定量參數(shù)在STIR序列上，壓縮性骨折早期信號升高，隨著愈合過程的進展，信號逐漸下降，影像表現(xiàn)及ADC值直方圖如圖1。正常椎體、30d時骨折椎體及90d時骨折椎體基于ROI的ADC值、直方圖ADC平均值、中位數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、峰度值及偏度值結(jié)果見表1。其中，30d時基于ROI的ADC值，直方圖ADC平均值以及中位數(shù)均高于90d時的參數(shù)，有顯著統(tǒng)計學(xué)差異 (P<0.05)，而標(biāo)準(zhǔn)差、峰度值和偏度值無明顯差異(表1，圖2)。骨折后30d及90d的所有參數(shù)均顯著高于正常椎體，有顯著統(tǒng)計學(xué)差異(P<0.05)。

ROC曲線分析：在新鮮及陳舊骨折的鑒別中，基于ROI的ADC平均值、直方圖ADC平均值及中位數(shù)曲線下面積(AUC)分別為0.811、0.902和0.870(圖3)，其中直方圖ADC平均值具有最大的診斷效能。

討 論

本研究結(jié)果表明不同時期椎體壓縮骨折ADC值的直方圖中，平均值和中位數(shù)均存在不同，其中平均值的敏感度和特異度最高。本研究探討了整個骨折區(qū)ADC值的變化及分布特點，因此對病變區(qū)進行了更全面和準(zhǔn)確的分析。在筆者的搜索范圍內(nèi)，這是首次采用ADC值直方圖的方法進行不同時期骨折的鑒別。

椎體主要由松質(zhì)骨組成，骨折愈合過程是骨細(xì)胞和毛細(xì)血管增生、堆積新骨進行修復(fù)，因此X線或CT無法觀察骨折愈合過程，而MR可通過觀察出血、水腫的變化判斷骨折時間，但這種方法較為主觀，另外受掃描參數(shù)影響較大，因此本研究采用相對客觀的定量的方法，探討對水分子擴散程度的量化是否能反映骨折時間。研究發(fā)現(xiàn)在骨折30d時，基于ROI的方法得到的ADC值明顯高于正常椎體，可能原因是骨小梁是交織的網(wǎng)狀結(jié)構(gòu)，正常情況下水分子擴散會受到阻礙，而骨折以后骨小梁斷裂，使水分子的擴散更為自由，同時水腫的存在也使ADC值升高。隨著骨折的愈合，骨細(xì)胞和毛細(xì)血管增生、新骨的形成，水分子活動又受到限制，致使在90d時測量得到的ADC值降低。這與以前報道的結(jié)果類似[7]。

圖1 女，68歲，腰3椎體壓縮性骨折。a) 壓縮30d時STIR圖，見椎體形態(tài)變?yōu)樾ㄐ?，被壓縮椎體的信號升高(箭)； b) 壓縮30d時的DWI圖，被壓縮的椎體信號升高(箭)； c) 壓縮30d時ADC直方圖； d) 壓縮90d時STIR圖，被壓縮椎體的信號低于30d時(箭)； e) 壓縮90d時的DWI圖，被壓縮的椎體信號低于30d時(箭)； f) 壓縮90d時ADC直方圖。

圖2 骨折30d、90d時ROI的ADC平均值、直方圖ADC平均值及ADC值中位數(shù)箱式圖。 圖3 ROI的ADC平均值(藍(lán)線)、直方圖ADC平均值(紅線)及ADC值中位數(shù)(綠線)對新鮮陳舊骨折鑒別的ROC分析。

為了更完整的描述整個骨折區(qū)ADC值的變化，本研究勾勒的骨折整體范圍，并分別以ADC值和相同范圍內(nèi)的像素值作為X軸和Y軸，測量整個骨折區(qū)的平均信號值、像素數(shù)以及像素數(shù)變化范圍而進行直方圖分析[8,9]。直方圖的均數(shù)和中位數(shù)可以反映數(shù)據(jù)的集中趨勢和平均水平。本研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)骨折30d時的均數(shù)和中位數(shù)均高于90d時，這也表明骨折ADC值變化的整體趨勢。同時，平均值的診斷效能高于中位數(shù)，這與以前類似研究的數(shù)據(jù)分析結(jié)果一致。骨折后骨內(nèi)結(jié)構(gòu)復(fù)雜，既有出血水腫，同時存在修復(fù)，因此平均值能反映整體數(shù)據(jù)的特點，而中位數(shù)雖然不受最大值及最小值的影響，但受數(shù)據(jù)分布的影響，因此變異度較大。標(biāo)準(zhǔn)差是表明數(shù)據(jù)偏離平均值的分散程度，越大表明越不均勻。本研究中30d時的ADC值的標(biāo)準(zhǔn)差大于90d時，表明30d時組分更為不均勻，但無統(tǒng)計學(xué)差異。直方圖的峰度值可描述病變總體中數(shù)據(jù)分布形態(tài)的陡緩程度，以正態(tài)分布作為參照，正峰度表示數(shù)據(jù)分布比正態(tài)分布更尖銳，而負(fù)峰度則表示更平坦[10]。本研究中30d和90d的數(shù)據(jù)分布服從正態(tài)分布，因此峰度值之間并無顯著差異。姚偉武等[11]報道腫瘤內(nèi)部的峰度值顯著升高，但骨折的椎體內(nèi)組織成分多樣，修復(fù)過程并不存在腫瘤組織內(nèi)部的高異質(zhì)性，因此峰度值并無差異。偏度值描述病變特征值分布對稱的統(tǒng)計量，表明分布相對平均值的不對稱程度[12,13]，同樣以正態(tài)分布做為參照，向右向左分別對應(yīng)正負(fù)偏度。本研究中30d及90d的分布均偏向左側(cè)，即表現(xiàn)為負(fù)偏度。綜上，本研究采用ADC直方圖的方法，得到了比傳統(tǒng)的基于ROI的方法相比，獲得了更多的診斷參數(shù)，且其中直方圖ADC值的診斷效能更高。

本研究存在一定的不足之處。首先，因為在隨訪過程中存在很大比例的失訪，因此總體樣本量較小，需要大樣本量進行驗證。其次，因矢狀面擴散存在一定的圖像變形，雖然按照STIR序列上的骨折范圍在ADC圖上進行勾勒，但不可避免會存在誤差。再次，本研究僅分析骨折的最大層面的二維特征，未能分析整體三維特征的鑒別價值[14]，今后的研究可進一步探討。

總之，ADC直方圖參數(shù)分析能有效區(qū)分新鮮骨折及陳舊骨折，其中，平均值有最高的診斷效能，為臨床鑒別診斷提供了一定的依據(jù)。