彌散加權(quán)成像-表觀擴(kuò)散系數(shù)圖紋理分析對腹膜后去分化及高分化脂肪肉瘤的鑒別診斷價值

閻偉偉，丁玉芹，戴辰晨，周建軍*，曾蒙蘇，陸維琪

1.復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院放射科，上海 200032 2.上海市影像醫(yī)學(xué)研究所，上海 200032 3.復(fù)旦大學(xué)上海醫(yī)學(xué)院影像學(xué)系，上海 200032 4.復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院普通外科，上海 200032

軟組織腫瘤是一類來源于結(jié)締組織的少見腫瘤[1-3]。脂肪肉瘤是成人最常見的軟組織腫瘤之一，主要見于腹膜后，以去分化型、高分化型最常見[4]。兩者常規(guī)影像學(xué)的特征表現(xiàn)較類似，鑒別診斷困難。術(shù)前明確腹膜后脂肪肉瘤的病理類型對制定手術(shù)方案、明確治療目標(biāo)及預(yù)后的判斷具有重要價值[5]。紋理分析法不依賴于影像科診斷醫(yī)師的臨床經(jīng)驗(yàn)或主觀因素，能夠有效地對腫瘤的細(xì)微差別進(jìn)行量化分析，可鑒別腫瘤惡性病變與良性病變，對腫瘤進(jìn)行病理分型，發(fā)現(xiàn)早期轉(zhuǎn)移，預(yù)測預(yù)后，并規(guī)劃治療方案等[6-14]。因此，本研究采用彌散加權(quán)成像(DWI)-表觀擴(kuò)散系數(shù)(ADC)圖像紋理分析法對腹膜后去分化與高分化脂肪肉瘤進(jìn)行鑒別診斷，探討其鑒別診斷價值，為后續(xù)研究奠定基礎(chǔ)。

1 資料與方法

1.1 一般資料 入選2009年11月至2018年12月在復(fù)旦大學(xué)附屬中山醫(yī)院診治的符合以下標(biāo)準(zhǔn)的患者。納入標(biāo)準(zhǔn)：(1)經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)的腹膜后去分化脂肪肉瘤或高分化脂肪肉瘤患者；(2)術(shù)前2個月內(nèi)行MRI檢查；(3)MRI檢查資料完整，包括常規(guī)MRI平掃、DWI及多期增強(qiáng)掃描。排除標(biāo)準(zhǔn)：圖像偽影明顯，不能用于分析。

1.2 MRI掃描 MR設(shè)備技術(shù)與圖像后處理：采用Siemens 1.5 T MR掃描儀行進(jìn)行常規(guī)腹部MRI平掃、DWI及多期增強(qiáng)掃描檢查。軸面脂肪抑制快速自旋回波T2WI序列：TR 2 800 ms，TE 94.00 ms，層厚5.6 mm，層間距1.0 mm；DWI：TR 8 000 ms，TE 67 ms，層厚5.0 mm，層間距1.0 mm，b=0.500 s/mm2，自動生成ADC圖。增強(qiáng)掃描前先行脂肪抑制T1WI序列平掃，采用三維屏氣容積內(nèi)插法，TR 3.55 ms，TE 1.40 ms，層厚3.0 mm。再經(jīng)肘靜脈以2 mL/s流率推注Gd-DTPA 0.1 mmol/kg，分別延遲25～35 s、60～80 s和2～3 min，行動脈期、門靜脈期和延遲期掃描，掃描層厚3.0 mm，層間隔0.5 mm。

1.3 MRI圖像分析 在一位放射科主任醫(yī)師(具有20多年腹部及腹膜后腫瘤診斷經(jīng)驗(yàn))的指導(dǎo)下，利用德國Siemens工作站的Multiparametric軟件，參考各序列圖像，由兩位主治醫(yī)師在不知病理結(jié)果的情況下獨(dú)立閱片，意見不一致經(jīng)討論達(dá)成一致，在DWI腫瘤所有層面勾畫腫瘤的感興趣區(qū)(ROI)，并避開脂肪區(qū)、壞死、囊變、血管及鈣化。

1.4 紋理分析參數(shù) ROI勾畫完畢后，軟件可以自動得出ADC圖像紋理參數(shù)，獲得腹膜后去分化脂肪肉瘤和腹膜后高分化脂肪肉瘤ADC圖紋理參數(shù)，包括Skewness、E.Kurtosis、DiffEntropy、Contrst、Entropy、ADC均值、ADC中位值、5%ADC值(P5)、95%ADC值(P95)、ADC三等分值(低、中、高)多個紋理分析相關(guān)參數(shù)，并獲得直方圖模式、散點(diǎn)圖模式。

1.5 統(tǒng)計學(xué)處理 采用SPSS 20進(jìn)行統(tǒng)計分析，采用Shapiro-Wilk檢驗(yàn)數(shù)據(jù)。對于符合正態(tài)分布的數(shù)據(jù)，采用獨(dú)立樣本t檢驗(yàn)比較分組間差異性，非正態(tài)分布比較采用非參數(shù)Mann-WhitneyU檢驗(yàn)。采用MedCalc進(jìn)行受試者工作特征(recevier operating charasteristic cutrve，ROC)曲線判斷有統(tǒng)計學(xué)差異的紋理值并評估紋理分析參數(shù)的有效性，計算曲線下面積(area under curve，AUC)、靈敏度及特異度，最后篩選出能評價不同惡性程度的兩組間鑒別診斷的因素。檢驗(yàn)水準(zhǔn)(α)為0.05。

2 結(jié) 果

2.1 一般資料 最終納入腹膜后去分化脂肪肉瘤患者36例，包括6例前次手術(shù)病理為去分化脂肪肉瘤和4例高分化脂肪肉瘤，年齡38～79歲，平均年齡57歲，男性21例、女性15例；腹膜后高分化脂肪肉瘤81例，包括18例前次手術(shù)病理為高分化脂肪肉瘤和1例去分化脂肪肉瘤，年齡31～79歲，平均年齡54歲，男性36例、女性45例。兩組患者基線資料差異無統(tǒng)計學(xué)意義，具有可比性。

2.2 兩組間紋理參數(shù)比較 分化不同的腹膜后脂肪肉瘤間除ADCmean、ADCmedian、P5、DiffEntropy外，其他紋理參數(shù)均有差異(P<0.05，表1)。

表1 分化不同的腹膜后脂肪肉瘤紋理分析參數(shù)比較 N=117

2.3 紋理分析參數(shù)的診斷效能 結(jié)果(表2)表明：E.Kurtosis、Skewness、ADCmean、ADCmedian、P95、Volume的ROC曲線下面積分別約0.665、0.738、0.635、0.633、0.652、0.819，敏感度為63.89%、61.11%、83.33%、82.86%、62.27%、97.22%，特異度為77.78%、86.42%、53.75%、51.22%、66.71%、59.26%。Kurosis、Skewness、ADCmean、Median、P95、Volume可用來區(qū)分兩組患者，其中Skewness、ADCmean、Volume鑒別診斷效能較高。

表2 DWI-ADC圖紋理參數(shù)診斷效能 N=117

2.4 典型病例 2例典型病例的ROI、直方圖、散點(diǎn)圖分析見圖1。

3 討 論

去分化型、高分化型脂肪肉瘤是脂肪肉瘤中最常見的2種類型，分別占10%～15%、40%～45%，常見于腹膜后[15]。高分化脂肪肉瘤風(fēng)險等級低，病灶生長緩慢；去分化脂肪肉瘤風(fēng)險等級高，侵襲性強(qiáng)，易發(fā)生轉(zhuǎn)移。隨著外科技術(shù)和設(shè)備的發(fā)展、放化療及分子靶向等非手術(shù)治療技術(shù)的進(jìn)步，對腹膜后脂肪肉瘤認(rèn)識的不斷深入以及腫瘤治療模式的不斷優(yōu)化，外科治療的理念、形式和模式也有了很大改變[4]。為了能給患者提供精準(zhǔn)的個體化治療方案，治療前的影像學(xué)鑒別診斷至關(guān)重要。因此，術(shù)前準(zhǔn)確區(qū)分兩種類型對臨床決策有重要的指導(dǎo)價值。

圖1 2例典型病例ROC曲線下面積分析

A～C：女性，65歲，腹膜后去分化脂肪肉瘤，勾畫ROI(A)，病灶的直方圖呈正偏斜分布(B)，表示腫瘤內(nèi)大部分體素集中在較小的ADC值范圍內(nèi)，獲得散點(diǎn)圖(C)；D～F：女性，73歲，腹膜后高分化脂肪肉瘤，勾畫ROI(D)，病灶的直方圖呈負(fù)偏斜分布(E)，表示腫瘤內(nèi)大部分體素比較集中在較大的ADC值范圍內(nèi)(F)

DWI檢查其表觀擴(kuò)散系數(shù)(ADC)能夠?qū)λ肿拥臄U(kuò)散運(yùn)動進(jìn)行量化分析，ADC值與組織微環(huán)境的結(jié)構(gòu)和功能有密切的相關(guān)性。僅憑DWI及ADC圖像不能區(qū)分兩組病例，使用圖像紋理分析法可檢測圖像中信號強(qiáng)度的精細(xì)空間差異；基于圖像中ROI內(nèi)的像素研究，評價病灶內(nèi)部灰階模式來量化組織的異質(zhì)性[6-14]。通過獲取腫瘤異質(zhì)性可量化的參數(shù)，進(jìn)而區(qū)分不同類型的腫瘤。系列研究[6-14]表明，DWI-ADC圖紋理分析法可對腫瘤的良惡性及惡性腫瘤的分級進(jìn)行鑒別。

腹膜后去分化脂肪肉瘤是高度惡性腫瘤，腹膜后高分化脂肪肉瘤是低度惡性腫瘤，其組織病理學(xué)基礎(chǔ)有差異。其實(shí)兩者并非“涇渭分明”，可以在同一患者同一腫瘤內(nèi)不同區(qū)域同時出現(xiàn)分化程度顯著不同的腫瘤組織。臨床上也有相對比較肯定的高分化脂肪肉瘤，但去分化脂肪肉瘤內(nèi)部常會有高分化部分。去分化腫瘤是指低度惡性的腫瘤向原始狀態(tài)逆轉(zhuǎn)或再分化而成為高度惡性的腫瘤，腫瘤的去分化成分是非脂肪源性肉瘤。本研究對典型病例進(jìn)行ROI區(qū)勾畫時，避開脂肪組織，也就是避開了分化較好的部分，對高分化脂肪肉瘤內(nèi)無脂肪部分與低分化脂肪肉瘤(無脂肪部分)進(jìn)行鑒別，可以避開混雜因素對圖像分割的干擾，從而把兩類病灶的病理組織不同之處取出。鑒于兩者病理生理特征的異質(zhì)性決定了DWI-ADC圖的灰階信息不同，如像素灰度值特征、像素灰度值分布模式及其變化規(guī)律。ADC圖的灰度直方圖各參數(shù)(如平均值、中間值，偏度、峰度、百分位數(shù)值等)以及熵、差分熵、方差不同，鑒別這兩種病變時能提供較多的紋理信息。因此，本研究通過DWI-ADC圖像紋理分析法區(qū)分去分化型及高分化型脂肪肉瘤，紋理參數(shù)E.Kurosis、Skewness、ADCmean、ADCmedian、P95、Volume可對此進(jìn)行區(qū)分。Skewness、E.Kurtosis、Mid敏感度和特異度較高，Volume、Meaian、Mean敏感度高，特異度偏低，而P95特異度和敏感度均偏高。

E.Kurtosis反映的是圖像灰度分布在接近均值時大致狀態(tài)，判斷圖像的灰度分布是否集中于平均灰度附近。峰態(tài)越小，表示越分布集中；峰態(tài)越大，表示越分散。峰度的正負(fù)、大小多與正態(tài)分布曲線相比較，峰度為正值，說明該曲線比正態(tài)分布要平緩，為負(fù)值則比正態(tài)分布要陡峭。本研究中惡性程度高組E.Kutosis中位數(shù)值高于惡性程度低組，說明惡性程度高的腫瘤病灶內(nèi)部信號分布相對較離散，一致性不佳。Skewness表示圖像內(nèi)灰度分布在直方圖中的分布不對稱程度，偏斜越大表示其直方圖分布越不對稱，反之越對稱，當(dāng)分布的大數(shù)值較多時，稱為負(fù)偏度分布，反之，稱為正偏度分布。偏度的正負(fù)、大小可以和對稱分布的曲線來比較[6-14]。本研究中惡性程度高組呈正偏斜分布，惡性程度低組呈負(fù)偏斜分布。這表明惡性程度高組病灶大部分?jǐn)?shù)值集中于較小數(shù)值附近，惡性程度低組大部分?jǐn)?shù)值集中于較大值附近，惡性程度高組均值低于惡性程度低組病灶。惡性程度高的腫瘤實(shí)質(zhì)成分Volume值較大，說明腫瘤細(xì)胞繁殖生長明顯活躍。ADCmean、ADCmedian、P95在惡性程度高組均低于惡性程度低組。以上紋理參數(shù)的差異均從不同方面體現(xiàn)了兩組病例的異質(zhì)性。

E.Kurtosis、Skewness、Volume的診斷價值較大，ADCmean、ADCmedian及P95診斷價值次之。紋理分析參數(shù)Volume、Skewness的ROC曲線下面積較大，敏感度更高。通過量化病灶ROI內(nèi)灰階信息，如像素灰度值特征、像素灰度值分布模式及其變化規(guī)律，獲得肉眼無法辨別的腫瘤微觀結(jié)構(gòu)異質(zhì)性，有較好的鑒別診斷價值。

綜上所述，DWI-ADC圖紋理分析法通過量化參數(shù)，一定程度上反映了腹膜后去分化和高分化脂肪肉瘤間的異質(zhì)性，紋理參數(shù)E.Kurtosis、Skewness、Volume對鑒別兩者有一定的參考價值，值得臨床深入探討。但是，本研究為回顧性研究，病例存在偏倚，相關(guān)結(jié)論有待前瞻性大樣本研究對結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。