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    肺孤立性病變的ADC直方圖的比較研究

    2021-07-28 12:39:28鄧穎詩魏新華
    廣州醫(yī)藥 2021年4期
    關(guān)鍵詞:參數(shù)值性病變直方圖

    鄧穎詩 魏新華

    廣州市第一人民醫(yī)院放射科(廣州 510180)

    肺孤立性病變是目前肺部CT檢查中最為常見的病變類型之一,對其性質(zhì)的判斷有助于臨床治療方式的選擇。然而基于CT形態(tài)學評估有時仍難以完全將肺良惡性病變進行區(qū)分。據(jù)報道約30%肺內(nèi)良性病變術(shù)前曾被誤診為惡性腫瘤[1]。

    近年來,MRI在胸部病變的應用逐漸增多,其中擴散加權(quán)成像(diffusion-weighted imaging,DWI)是目前唯一可無創(chuàng)、實時監(jiān)控腫瘤異質(zhì)性的存在及變化。表觀擴散系數(shù)(apparent diffusion coefficient,ADC)可量化水分子運動并從分子水平反映病變組織微觀變化,基于此進行直方圖分析,可以更好地反映目標組織內(nèi)的異質(zhì)性。ADC直方圖在腦部、乳腺病變的應用已有較多研究報道,并已運用于各種腫瘤的分級[2-3]、預測生存時間及化療后的療效評估[4- 6],有關(guān)肺部良惡性病變鑒別的ADC直方圖分析報道仍較少。因此,本研究將對肺部孤立性實性良惡性病變分別進行病灶最大截面(2D ROI)及體積(3D ROI)的測量、對照研究,分析不同病變的最大截面(2D ROI)及體積(3D ROI)ADC特征參數(shù)值的差異,篩選出最佳影像學標志物。

    1 資料與方法

    1.1 研究對象

    回顧性搜集2020年1月—2021年1月本院進行肺部MR檢查的肺內(nèi)孤立性實性病變患者69例,其中男46例,女23例,年齡23~77歲,平均(56.12±11.78)歲。69例患者均經(jīng)病理確診,惡性病變56例:包括浸潤性腺癌(n=33)、鱗癌(n=11)、小細胞肺癌(n=5)、腺鱗癌(n=3)、轉(zhuǎn)移瘤(n=2)、滑膜肉瘤(n=1)、間葉來源惡性腫瘤(n=1);良性病變13例:包括結(jié)核(n=5),硬化性肺泡瘤(n=2)、慢性感染性病變(n=2)、錯構(gòu)瘤(n=2),機化性肺炎(n=1)、曲霉菌感染(n=1)。納入標準:①MR上病灶可顯示,且病灶最大徑≥1 cm。② 病灶內(nèi)空洞或鈣化大小<同層病變徑線的1/3。

    1.2 MRI檢查設備、掃描序列及方法

    應用3.0 T(Philip Achieva TX) 雙源雙梯度MRI檢查設備對所有患者進行胸部檢查,掃描使用SENSE XL-TORSO 16 通道相控陣線圈。掃描序列及參數(shù)如下:軸位T1WI/TFE:TR/TE=10/2.3 ms, FOV=340 mm×430 mm,NSA=1,矩陣448×448,層厚/層間=5.0/0.5mm。T2WI/TSE:TR/TE=998/80 ms, FOV=340 mm×430 mm,NSA=1,矩陣=640×640,層厚/層間=5.0/0.5mm。DWI:采用單次激發(fā)平面回波成像,TR/TE=1 087/55 ms,b值0,600 s/mm2,F(xiàn)OV= 300 mm×375 mm, NSA=4,矩陣=256×256,層厚/層間=3.0/0.3 mm。

    1.3 方法

    ADC直方圖參數(shù)測量 原始DWI圖像傳至飛利浦工作站,生成相應ADC圖像,再導入由GE公司提供的Omni-Kinetics軟件(OK軟件)進行分析,由兩名有8年及4年肺部MRI診斷經(jīng)驗的影像診斷醫(yī)生共同分析,沿病灶邊界內(nèi)緣勾畫感興趣區(qū)域(ROI)分別進行病變最大截面2D ROI(圖1、圖2)及病變所有層面3D ROI(圖3、圖4)放置,畫取范圍包括瘤體實性成分及內(nèi)部液化壞死、出血等,盡量避開病灶邊緣偽影及周圍組織結(jié)構(gòu)(如血管、氣道、鄰近正常肺組織),軟件自動計算并獲得ADC直方圖及各參數(shù)值。

    圖1 右中肺內(nèi)側(cè)段浸潤性腺癌注:(A~B):腫瘤在橫斷位T2WI及冠狀位T2WI呈稍高信號。(C):b=600 s/mm2時ADC圖,病灶呈稍低信號,ADC值為1.208×10- 3 mm2/s,低于閾值1.57×10- 3 mm2/s。(D):腫瘤橫斷位最大層面2D ROI畫取后使用OK軟件計算得到的ADC直方圖,高峰較陡峭,曲線右邊的尾部較左邊略長。

    圖2 右上肺尖段硬化性肺泡瘤注:(A~B):腫瘤在T2WI上呈高信號;(C):b=600 s/mm2時的ADC圖,病灶呈高信號,相應ADC值為1.844×10- 3 mm2/s,高于閾值1.57×10- 3 mm2/s;(D):腫瘤橫斷位最大層面2D ROI畫取后應用OK軟件計算所得的ADC直方圖,高峰較平緩,曲線右邊的尾部長于左邊的尾部。

    圖3 右中肺浸潤性腺癌注:(A~G):b=600 s/mm2時各層腫瘤的ADC圖,病灶部分呈低信號,部分呈稍高信號。(H):3D ROI放置于腫瘤各層面,用OK軟件計算出的ADC直方圖,部分高峰較陡峭,曲線右邊的尾部相對于左邊的尾部要短。

    圖4 右上肺尖段硬化性肺泡瘤注:(A~D):b=600 s/mm2時各層腫瘤的ADC圖,病灶呈高信號。(E):3D ROI放置于腫瘤各層面,用OK軟件計算出的ADC直方圖,高峰較平緩,曲線右邊的尾部長于左邊的尾部。

    1.4 統(tǒng)計學分析

    計量參數(shù)用均值±標準差表示。統(tǒng)計分析基于SPSS 22.0進行,組間對比使用Mann-WhitneyU檢驗,對統(tǒng)計學有意義的參數(shù)使用ROC曲線分析,以P<0.05認為有統(tǒng)計學意義。

    2 結(jié) 果

    2.1 ADC直方圖各特征參數(shù)值比較

    3D直方圖組中ADC最大值、ADC 25分位數(shù)(25th)在鑒別肺內(nèi)良惡性病變不具有統(tǒng)計學意義(P>0.05)。余2D、3D組中肺惡性病變(圖1、圖3)的ADC最小值、中位數(shù)、最大值、平均值均低于良性組(P值均<0.05)(圖2、圖4),差異有統(tǒng)計學意義(表1、表2),以ADC 50分位數(shù)(50th)、75分位數(shù)(75th)、90分位數(shù)(90th)差異有統(tǒng)計學意義(P<0.001)。

    2D、3D組中惡性病變的偏度(P2D=0.01、P3D=0.044)較良性病變高,而峰度在組間比較無差異(P2D=0.071、P3D=0.083)(表1、表2)。

    表1 肺部良惡性實性病變2D ROI的ADC直方圖參數(shù)值 (×10- 3 mm2/s)

    表2 肺部良惡性實性病變 3D ROI的ADC直方圖參數(shù)值 (×10- 3 mm2/s)

    2.2 2D與3D ROI診斷效能對比

    3D ROI中診斷效能最佳依次為ADC 50分位數(shù)(50th)、ADC中位數(shù)(ADC median)及ADC 75分位數(shù)(75th),對應AUC為0.894、0.887及0.881;2D ROI中對于肺內(nèi)良惡性病變診斷效能最高前三者依次為ADC 75th、ADC 90th及ADC平均值(ADC mean),對應AUC依次為0.891、0.887及0.883,以3D的ADC 50th及2D的ADC 75th(AUC=0.894、0.891)有較高的診斷效能。當3D ADC 50th取1.41×10- 3mm2/s時,其診斷準確性最高,敏感度為80.00%,特異度為92.86%(表3)。再者為2D ADC 75th取1.57×10- 3mm2/s時,診斷效能亦較高,AUC為0.891,敏感度和特異度分別為72.70%、92.86%(表3)。

    表3 肺部良惡性孤立性實性病變2D及3D ROI的AUC比較

    3 討 論

    由于惡性腫瘤細胞異常增生,水分子擴散空間有限,故在DWI上多呈高信號,相反大部分良性腫瘤由于細胞密度較低,在DWI上多呈低信號。然而肺部炎性病變中炎性細胞浸潤、細胞膿性滲出以及纖維、小血管成分的增生,使得部分病灶內(nèi)水分子擴散也會受到一定程度的限制,在DWI上亦可呈高信號[7]。因此,文獻報道肺惡性腫瘤與炎性肉芽腫依據(jù)DWI的信號難以鑒別;然而,仍有文獻報道兩者之間存在ADC值的差異[8]。ADC值的測量方法主要包括以下兩種:①在病灶最大截面或?qū)嵭圆糠址胖肦OI測量獲得2D ADC平均值;②測量病灶體積獲得3D ADC直方圖。文獻報道肺癌是異質(zhì)性明顯的腫瘤,因此,僅憑借某一層面實性部分測量的ADC平均值難以反映腫瘤整體的異質(zhì)性,而體積ROI的ADC直方圖則可以一定程度上降低取樣偏倚,病變內(nèi)所有異質(zhì)的區(qū)域均可從直方圖反映,從而有望更準確評估病變組織的特征。與2D ADC直方圖相比較,3D ADC直方圖可以獲得病灶體積的全部信息。

    本研究發(fā)現(xiàn)惡性病變的2D及3D ROI中ADC最小值、最大值、均值及各百分位數(shù)均低于良性病變,這與較多其他部位的ADC直方圖的研究結(jié)果相仿[9-11]。本組2D ADC直方圖參數(shù)中診斷效能最高的前三者依次為ADC 75th、ADC 90th及ADC mean(AUC分別為0.891、0.883、0.883),3D ADC直方圖組中診斷效能最高前三依次為ADC 50th、ADC median及ADC 75th(AUC分別為0.894、0.887、0.881),AUC均大于0.88,提示上述參數(shù)值在區(qū)分肺良惡性病變中均有較好的價值;其中以3D ADC 50th診斷效能最高,提示體積(3D)ROI可能優(yōu)于單層ROI,但與2D ADC直方圖參數(shù)差異沒有統(tǒng)計學意義,表明病灶最大截面的2D ADC直方圖測量同樣具有較好的鑒別價值,且能大大節(jié)省測量時間,更方便于臨床應用。

    較多文獻表示低分位ADC值用于良惡性鑒別以及腫瘤分級效果更佳,因為小ADC值代表病變細胞的高密集程度。而本研究結(jié)果表明在鑒別肺良惡性病變中,ADC值中高百分位數(shù)的診斷效能優(yōu)于低百分位數(shù)的高,與Tsuchiya N[12-13]等少數(shù)研究結(jié)果類似。因此考慮可能與以下因素有關(guān):①病種不同,病理類型不同,本組浸潤性肺癌占比例最高,易分泌黏液;②各研究中使用MRI機器、掃描參數(shù)及軟件等的不同可影響結(jié)果;③惡性腫瘤組織容易出現(xiàn)出血、壞死,導致病灶內(nèi)的存在ADC值較高的部分;④良性組存在部分炎性病變,使得部分良性組病變的ADC值相對降低。

    本研究表明偏度值對于肺內(nèi)病灶良惡性的鑒別有一定價值,本組2D和3D 的ADC直方圖惡性組均呈正偏度分布,這是由于惡性病變ADC值較小,較多分布于ADC直方圖的左側(cè),良性病變則相反;本組結(jié)果與大多數(shù)研究相符。本研究中2D及3D ADC直方圖中惡性組峰度值比良性組高,但無統(tǒng)計學意義,兩組標準差較大,這可能與良性病變病例較少、病種復雜有關(guān),使得惡性病變與良性病變的峰度值部分重疊有關(guān)。關(guān)于肺部病變的ADC直方圖分析報道仍較少,尚需進一步擴大數(shù)據(jù)容量。

    本研究有以下不足之處:①本組中良性病變組數(shù)量較少,可能會造成統(tǒng)計偏倚;②部分病灶由于磁敏感偽影導致變形,為減少偽影影響,故筆者將ROI放置在病灶邊界以內(nèi),可能會使得部分病灶未包含在測量之內(nèi);③本研究ROI放置并未區(qū)分病灶內(nèi)實性成分與壞死區(qū)。因此,今后研究中,將進一步擴大樣本量及排除壞死及出血區(qū),對比單純病灶實性區(qū)域的放置ROI與病灶體積ROI放置的ADC直方圖參數(shù)值的差異。

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