腫瘤相關(guān)擴(kuò)散加權(quán)成像模型在乳腺癌預(yù)后因素預(yù)測(cè)中的研究進(jìn)展

董測(cè)測(cè)，許茜

世界衛(wèi)生組織國(guó)際癌癥研究機(jī)構(gòu)公布的2020年全球最新癌癥負(fù)擔(dān)數(shù)據(jù)顯示，乳腺癌已首次取代肺癌成為全球第一大癌癥，并且在女性癌癥發(fā)病率及死亡率中遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他癌癥，嚴(yán)重威脅著女性生命健康[1]。乳腺癌不同的預(yù)后因素可影響疾病的進(jìn)展、治療效果及預(yù)后[2]。乳腺癌的預(yù)后因素主要包括病灶大小、組織學(xué)分級(jí)、淋巴結(jié)狀態(tài)及分子相關(guān)因素，其中分子相關(guān)因素包括雌激素受體（estrogen receptor，ER）、孕激素受體（progesterone receptor，PR）、人表皮生長(zhǎng)因子受體2（human epidermal growth factor receptor 2，HER2）、Ki-67表達(dá)水平及分子分型[3]。目前上述多數(shù)預(yù)后因素狀態(tài)的確定仍依靠穿刺活檢或手術(shù)等有創(chuàng)方式獲得，因此通過(guò)影像檢查無(wú)創(chuàng)甚至定量地預(yù)測(cè)乳腺癌預(yù)后因素狀態(tài)具有重要的臨床價(jià)值。MR擴(kuò)散加權(quán)成像（DWI）可以從活體水平反映人體內(nèi)水分子的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)，但由于體內(nèi)組織結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，水分子的擴(kuò)散呈現(xiàn)出異質(zhì)性。為了更“真實(shí)”地反映組織中水分子的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)情況，一些研究者相繼建立了多種擴(kuò)散相關(guān)數(shù)學(xué)模型，并且已應(yīng)用于乳腺良惡性病變的鑒別、乳腺癌的分級(jí)與分期、分子分型的預(yù)測(cè)及新輔助化療療效的評(píng)價(jià)[2，4-5]。此外，近些年提出的分?jǐn)?shù)階微積分（fractional order calculus，F(xiàn)ROC）模型[6]及連續(xù)時(shí)間隨機(jī)游走（continuous time random walk，CTRW）擴(kuò)散模型[7]可以更真實(shí)地反映水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)的時(shí)空特異性，其應(yīng)用潛能有待進(jìn)一步探究。本文就腫瘤相關(guān)擴(kuò)散模型在乳腺癌相關(guān)預(yù)后因素中的研究進(jìn)展予以綜述。

1 DWI模型及其主要參數(shù)

1.1 單指數(shù)模型 單指數(shù)模型是假設(shè)水分子在人體的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)處于理想狀態(tài)（即水分子在人體中的運(yùn)動(dòng)遵循自由擴(kuò)散原則，呈各向同性，并且滿(mǎn)足高斯分布）且影響MR信號(hào)變化的因素只有水分子擴(kuò)散受限程度。該模型的主要參數(shù)為表觀(guān)擴(kuò)散系數(shù)（ADC），ADC值越大，代表水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)越自由；ADC值越小，代表水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)越受限。單指數(shù)模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：S（b）=S0exp（-bADC），其中S（b）代表擴(kuò)散加權(quán)信號(hào)強(qiáng)度，S0代表未施加擴(kuò)散梯度時(shí)的信號(hào)強(qiáng)度，b代表擴(kuò)散敏感因子[下文數(shù)學(xué)表達(dá)式中符號(hào)S（b）、S0和b代表的含義與此相同]。

1.2 體素內(nèi)不相干運(yùn)動(dòng)（intravoxel incoherent motion magnetic resonance imaging，IVIM）模型1986年Le Bihan等[8]首次提出了該模型，即通過(guò)雙指數(shù)擬合的方式分離微循環(huán)灌注和水分子真性擴(kuò)散，在b值較低時(shí)（b＜200 s/mm2）主要反映微血管灌注情況；b值較高時(shí)（b≥200 s/mm2）主要反映水分子的擴(kuò)散受限情況。主要參數(shù)包括：①偽擴(kuò)散系數(shù)（D*），反映灌注信息，主要代表灌注對(duì)擴(kuò)散信號(hào)衰減的貢獻(xiàn)，與平均毛細(xì)血管長(zhǎng)度及平均血流速度密切相關(guān)；②真實(shí)擴(kuò)散系數(shù)（D），反映真實(shí)的擴(kuò)散信息，主要代表真實(shí)擴(kuò)散對(duì)擴(kuò)散信號(hào)衰減的貢獻(xiàn)；③灌注分?jǐn)?shù)（f），可間接反映病變中新生血管數(shù)量。IVIM模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：S（b）=S0（1-f）exp（-bD）+S0fexp[-b（D+D*)]。

1.3 擴(kuò)散峰度成像（diffusion kurtosis imaging，DKI）模型 在單位時(shí)間內(nèi)水分子在生物組織中從一個(gè)位置擴(kuò)散到另一個(gè)位置的概率可以通過(guò)概率分布模型來(lái)反映；在單指數(shù)模型中，將其描述為高斯分布。然而，對(duì)于幾十毫秒量級(jí)的時(shí)間間隔，大多數(shù)組織的復(fù)雜結(jié)構(gòu)可能會(huì)導(dǎo)致擴(kuò)散位移概率分布偏離高斯形式，2005年Jensen等[9]提出DKI模型，并將這種偏離高斯特性的程度用一種無(wú)量綱度量——峰度來(lái)量化。主要參數(shù)包括：峰度（K），可以量化水分子擴(kuò)散位移偏離高斯分布的程度，大小取決于組織結(jié)構(gòu)的復(fù)雜程度，兩者呈正相關(guān)；擴(kuò)散系數(shù)（D），為經(jīng)過(guò)非高斯分布校正以后的ADC值，表示單位時(shí)間內(nèi)水分子的擴(kuò)散距離，反映組織水分子的整體擴(kuò)散水平及擴(kuò)散阻力。DKI模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：S（b）=S0exp（-bD+b2D2K/6）。

1.4 拉伸指數(shù)模型（stretched-exponential model,SEM）擴(kuò)散的形式除了在細(xì)胞間隙內(nèi)、毛細(xì)血管內(nèi)之外，還有在細(xì)胞內(nèi)與細(xì)胞外液之間、血管內(nèi)與組織間液之間的運(yùn)動(dòng)等。2003年Bennett等[10]提出SEM以量化體素內(nèi)擴(kuò)散系數(shù)分布的異質(zhì)性，前提是假設(shè)體素內(nèi)質(zhì)子池的擴(kuò)散系數(shù)是連續(xù)分布的，可以評(píng)估體素內(nèi)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性。主要參數(shù)有：α，反映體素內(nèi)擴(kuò)散成分的不均質(zhì)性，代表組織的復(fù)雜程度，α越接近0，代表擴(kuò)散不均質(zhì)性越高，反映組織結(jié)構(gòu)越復(fù)雜；分布擴(kuò)散系數(shù)（distributed diffusion coefficient,DDC），代表體素內(nèi)平均擴(kuò)散率，與組織細(xì)胞密度呈負(fù)相關(guān)。SEM的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：S（b）=S0exp（-bDDC）α。

1.5 FROC及CTRW模型FROC模型于2010年被提出[6]，利用分?jǐn)?shù)階微積分理論對(duì)人體組織內(nèi)的擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)情況進(jìn)行了更詳盡的分析，可以反映生物組織的基本微觀(guān)結(jié)構(gòu)和拓?fù)涮卣?。主要參?shù)有擴(kuò)散系數(shù)（D）、空間參數(shù)（μ）和空間分?jǐn)?shù)導(dǎo)數(shù)（β），其中D反映水分子擴(kuò)散受限程度，μ及β反映體素內(nèi)水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)的空間異質(zhì)性。FROC模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式 為：S（b）=S0exp{-Dμ2（β-1）（γGdδ）2β[Δ-（2β-1）δ/（2β+1）]}，其中γ代表磁旋比，δ和Δ代表擴(kuò)散梯度脈沖寬度和梯度分隔。

CTRW模型是在FROC模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步發(fā)展而來(lái)，于2014年由Ingo等[7]提出，該模型假設(shè)水分子擴(kuò)散位移的均方值和擴(kuò)散時(shí)間之間是成比例的，其中擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)的跳躍距離和跳躍等待時(shí)間不再符合高斯分布。主要參數(shù)有：時(shí)間參數(shù)（α）、空間參數(shù)（β）及反常擴(kuò)散系數(shù)（anomalous diffusion coefficient，Dm），其中α及β分別反映體素內(nèi)水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)的時(shí)間及空間異質(zhì)性，Dm反映水分子擴(kuò)散受限情況。CTRW模型的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：S（b）=S0Eα[-（bDm）β]。

2 不同DWI模型的b值選擇

DWI數(shù)據(jù)在低b值（b＜200 s/mm2）時(shí)主要反映血流灌注情況，隨著b值升高（b＞1 000 s/mm2），所得到的結(jié)果就越接近真實(shí)的體內(nèi)微觀(guān)結(jié)構(gòu)及微環(huán)境的變化；單指數(shù)模型只需2個(gè)b值就可以進(jìn)行ADC值的計(jì)算，非單指數(shù)模型各參數(shù)的計(jì)算需要多個(gè)b值，可選擇的b值個(gè)數(shù)依賴(lài)于硬件的梯度性能；可選擇的b值越多，在進(jìn)行多維度分析時(shí)結(jié)果的精確度越高[11]。

另外，在b值選擇時(shí)需要注意以下幾點(diǎn)：①b值的選擇需要結(jié)合所掃描的器官。對(duì)于平均擴(kuò)散系數(shù)較大的器官，應(yīng)選擇較低的b值，因?yàn)閎值越大，水分子相位離散越重，信號(hào)降低越明顯，所以高b值會(huì)降低影像信噪比，反之亦然。②b值選擇與用于分析的擴(kuò)散模型有關(guān)。例如，當(dāng)使用IVIM模型時(shí)，除了采用＞200 s/mm2的b值外，還建議采用6個(gè)b值（范圍0～200 s/mm2），以確保提取IVIM參數(shù)的可靠性和再現(xiàn)性[11]；使用DKI模型時(shí)，b＞2 000 s/mm2時(shí)參數(shù)準(zhǔn)確度更高，并且要求施加15個(gè)以上的非共線(xiàn)且非共面的擴(kuò)散梯度方向；使用CTRW或FROC模型時(shí)，通常需要10～15個(gè)b值，并且b值的上限通常應(yīng)超過(guò)3 000 s/mm2[12]。③b值的選擇還應(yīng)同時(shí)考慮信噪比和擴(kuò)散對(duì)比度。盡管較高的b值產(chǎn)生更好的擴(kuò)散對(duì)比度，但由于高b值所需的掃描時(shí)間較長(zhǎng)，更易造成偽影，并且較長(zhǎng)的采集時(shí)間引起的信號(hào)衰減會(huì)使影像信噪比顯著降低。平衡影像信噪比和對(duì)比度之間最佳b值的選擇通常由醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)確定。

3 腫瘤相關(guān)DWI模型在乳腺癌預(yù)后因素預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

3.1 分子生物標(biāo)志物因素與分子分型 乳腺癌的分子生物標(biāo)志物包括：ER、PR、HER2及Ki-67，在臨床實(shí)踐中，基于以上標(biāo)志物表達(dá)的免疫組織化學(xué)分型為乳腺癌的預(yù)后評(píng)估提供了重要信息，也為臨床系統(tǒng)性、個(gè)體化治療提供了必要的指導(dǎo)[13]。根據(jù)2011年St．Gallen國(guó)際乳腺癌大會(huì)的診斷標(biāo)準(zhǔn)，在免疫組化水平可以將乳腺癌分為以下4種亞型：管腔A型（Luminal A型）、管腔B型（Luminal B型）、HER2過(guò)表達(dá)型及三陰型[14]。

3.1.1 管腔型乳腺癌 管腔型是乳腺癌最常見(jiàn)的亞型（＞70%），又分為L(zhǎng)uminal A型（ER和/或PR（+）、HER2（-）、Ki-67低表達(dá)）及Luminal B型[ER和/或PR（+）、HER2（-）、Ki-67高表達(dá)]。管腔型被視為低增殖亞型，此型乳腺癌細(xì)胞的分化程度高，異型性及惡性程度相對(duì)較低，對(duì)內(nèi)分泌治療更敏感，預(yù)后較好，其中Luminal A型預(yù)后最好，5年總生存率可達(dá)95．1%[15]。

Chen等[16]對(duì)116例乳腺癌病人進(jìn)行DWI研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)ADC值不能用于鑒別管腔型及非管腔型乳腺癌。這一發(fā)現(xiàn)與先前研究[2]結(jié)果一致，推測(cè)可能是由于管腔型與非管腔型腫瘤的細(xì)胞密度均較高，導(dǎo)致水分子擴(kuò)散受限；盡管ER/PR陽(yáng)性會(huì)抑制腫瘤血管生成，導(dǎo)致灌注減少，突出擴(kuò)散受限的差異，但僅ADC值并不能反映這種差異。IVIM成像通過(guò)施加多個(gè)b值可以區(qū)分?jǐn)U散效應(yīng)及灌注效應(yīng)，Wang等[2]研究發(fā)現(xiàn)管腔型乳腺癌具有更低的D及D*值，與Ma等[17]研究結(jié)果一致，可能與該型病變具有較高細(xì)胞密度及相對(duì)低的血管密度有關(guān)，并且該研究還發(fā)現(xiàn)Luminal B型具有最低的D值，推測(cè)與該亞型ER/PR陽(yáng)性和較高的Ki-67指數(shù)下調(diào)了血管內(nèi)皮生長(zhǎng)因子的水平，抑制了血管生成途徑，細(xì)胞數(shù)量增加，從而限制了水的擴(kuò)散有關(guān)。Kang等[18]對(duì)383例乳腺癌病人行乳腺DKI檢查，研究發(fā)現(xiàn)，管腔型乳腺癌較非管腔型顯示出更高的K值。有研究者[19]推測(cè)這可能與其特有的形態(tài)模式有關(guān)，管腔型乳腺癌更容易表現(xiàn)為邊緣毛刺，在細(xì)胞水平上毛刺可能代表腫瘤浸潤(rùn)、相鄰間質(zhì)的粘連、增生反應(yīng)或乳腺導(dǎo)管周?chē)睦w維化，從而增加管腔型乳腺癌顯微結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性和異質(zhì)性，導(dǎo)致該亞型乳腺癌的峰度值較高。但也有研究[2,20]得出了相反的結(jié)果。上述差異需統(tǒng)一掃描標(biāo)準(zhǔn)后進(jìn)一步研究。

3.1.2 HER 2過(guò)表達(dá)型乳腺癌HER2過(guò)表達(dá)型乳腺癌[ER及PR（-）、HER2（+）、Ki-67任何水平]常與較高淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移率、較高腫瘤級(jí)別以及較高增殖活性有關(guān)，雖然對(duì)靶向治療較敏感，但HER2水平越高，腫瘤的侵襲性越強(qiáng)，預(yù)后越差[21]。近年已有多項(xiàng)研究[2，5，22]發(fā)現(xiàn)HER2（+）乳腺癌具有較高的ADC值。一方面這可能與HER2可促進(jìn)腫瘤組織中血管內(nèi)皮因子生成及血管和淋巴管的生長(zhǎng)，從而增加灌注效應(yīng)有關(guān)；另一方面HER2（+）乳腺癌中常見(jiàn)的微鈣化降低了細(xì)胞密度，也可導(dǎo)致擴(kuò)散增加，從而使ADC值升高[22]。Uslu等[23]對(duì)51例乳腺癌病人進(jìn)行IVIM成像，研究發(fā)現(xiàn)HER2過(guò)表達(dá)型乳腺癌的f及D*值均較高，反映了該亞型腫瘤具有較強(qiáng)的血管生成能力，與Ma等[17]研究結(jié)果相近。但也有研究[2]顯示，IVIM成像相關(guān)參數(shù)在HER2過(guò)表達(dá)與其他亞型乳腺癌之間的差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，該研究使用的最高b值高達(dá)2 000 s/mm2，而前述研究[23]最高b值為1 000 s/mm2，可見(jiàn)b值選擇的差異可能會(huì)對(duì)最終定量結(jié)果產(chǎn)生影響。一些有關(guān)乳腺DKI的研究[2，18]發(fā)現(xiàn)，HER2過(guò)表達(dá)型乳腺癌的D值高于其他亞型，推測(cè)這可能與較高的血管生成比例導(dǎo)致細(xì)胞間隙相對(duì)增加有關(guān)。Wang等[2]研究還發(fā)現(xiàn)HER2過(guò)表達(dá)型乳腺癌的K值低于其他亞型，但目前未發(fā)現(xiàn)與其類(lèi)似的研究結(jié)果。

3.1.3 三陰型乳腺癌 三陰型乳腺癌[ER和PR（-）、HER2（-）、Ki-67任何水平]具有高度侵襲性、高度異質(zhì)性，易早期復(fù)發(fā)，是預(yù)后最差的亞型[24]。一些研究[2，16-17]發(fā)現(xiàn)三陰型乳腺癌的ADC值低于其他亞型，表明該亞型細(xì)胞增殖旺盛。也有研究者[25]采用半自動(dòng)提取影像學(xué)特征的方法，篩選出了12個(gè)對(duì)診斷三陰型乳腺癌有意義的DWI影像特征，分析其診斷效能，結(jié)果顯示訓(xùn)練組和驗(yàn)證組受試者操作特征曲線(xiàn)下面積（AUC）值分別高達(dá)0.817和0.804。近年一些乳腺I(mǎi)VIM成像相關(guān)研究[2，17]發(fā)現(xiàn)，三陰型乳腺癌的D*及f值均高于其他亞型，分析原因可能與腫瘤高侵襲性所致的腫瘤新生血管增加有關(guān)，但也有研究[23]發(fā)現(xiàn)乳腺癌三陰型組的f值低于其他亞型，可能與病變壞死導(dǎo)致的低灌注有關(guān)。有研究者[2，20]應(yīng)用DKI對(duì)乳腺癌分子分型進(jìn)行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)三陰型乳腺癌的K值高于其他亞型，可能是由于三陰型乳腺癌具有高度異質(zhì)性，而Kang等[18]研究結(jié)果與之相反。綜上，更大的樣本量、統(tǒng)一的ROI勾畫(huà)及掃描方案有助于獲得更準(zhǔn)確的研究結(jié)果。

3.2 組織學(xué)分級(jí)因素 根據(jù)腺管形成的比例、細(xì)胞的異型性以及核分裂象3項(xiàng)指標(biāo)將浸潤(rùn)性乳腺癌分為高、中、低3級(jí)，隨著組織學(xué)等級(jí)升高，浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌的淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移率、復(fù)發(fā)率及死亡率均增高。

細(xì)胞密度是影響腫瘤內(nèi)水分子擴(kuò)散運(yùn)動(dòng)的重要因素之一，這使得通過(guò)分析ADC值預(yù)測(cè)乳腺癌組織學(xué)分級(jí)成為可能。Santucci等[26]研究發(fā)現(xiàn)病變組織學(xué)分級(jí)與ADC值呈負(fù)相關(guān)。李等[27]對(duì)ADC值與乳腺浸潤(rùn)性導(dǎo)管癌惡性程度的相關(guān)性研究中亦發(fā)現(xiàn)，ADC值與乳腺癌組織學(xué)分級(jí)呈負(fù)相關(guān)。Yuan等[28]通過(guò)建立貝葉斯判別模型進(jìn)行研究，結(jié)果表明ADC值對(duì)組織學(xué)分級(jí)有較好的預(yù)測(cè)效果，錯(cuò)誤率僅約9.69%。

一些有關(guān)乳腺癌IVIM成像的研究[3，23，29]顯示，D值隨病理級(jí)別的升高而降低，D*隨病理級(jí)別的升高而升高。分析原因是由于乳腺癌惡性程度越高，細(xì)胞增殖越旺盛，細(xì)胞外容積越小，并且不成熟的腫瘤血管越多，從而導(dǎo)致上述變化。安等[30]研究發(fā)現(xiàn)IVIM單雙指數(shù)模型分別測(cè)得的D值和D*值與腫瘤分級(jí)呈負(fù)相關(guān)，并且Spearman秩相關(guān)分析結(jié)果顯示D值與腫瘤分級(jí)的相關(guān)性較傳統(tǒng)的單指數(shù)DWI測(cè)得的ADC值與腫瘤分級(jí)的相關(guān)性明顯要高，主要是由于D值排除了組織微循環(huán)灌注的影響，因此在鑒別乳腺癌惡性程度上優(yōu)于A(yíng)DC值。

Meng等[29]應(yīng)用DKI對(duì)76例乳腺癌病人進(jìn)行研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)K值與乳腺癌組織學(xué)分級(jí)呈正相關(guān)，D值與組織學(xué)分級(jí)呈負(fù)相關(guān)，與Huang等[3]研究結(jié)果一致；分析原因可能是由于組織學(xué)分級(jí)高的病變腫瘤細(xì)胞密度高，核異型性明顯，組織壞死多，進(jìn)而影響內(nèi)部水分子的擴(kuò)散分布。

3.3 腋窩淋巴結(jié)狀態(tài)因素 腋窩淋巴結(jié)狀態(tài)與乳腺癌治療順序、治療類(lèi)型(內(nèi)分泌、化療和/或靶向治療)以及使用的藥物種類(lèi)和周期密切相關(guān)，是乳腺癌重要的預(yù)后因素之一。

Tezcan等[31]對(duì)83例乳腺癌病人的DWI研究發(fā)現(xiàn)，腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移者病灶A(yù)DC值低于腋窩淋巴結(jié)未受累者，與Ren等[32]研究結(jié)果一致?？赡艿淖饔脵C(jī)制是轉(zhuǎn)移淋巴結(jié)內(nèi)腫瘤細(xì)胞密度較高而壞死少見(jiàn)，細(xì)胞外和細(xì)胞內(nèi)間隙減小，限制水分子的移動(dòng)導(dǎo)致ADC值降低[33]。Chai等[34]對(duì)120例乳腺癌病人進(jìn)行MR多參數(shù)影像組學(xué)特征的對(duì)比研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)DWI診斷腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的準(zhǔn)確度及受試者操作特征曲線(xiàn)下面積分別為79%和0.85。

一項(xiàng)關(guān)于IVIM-DWI在乳腺腫瘤鑒別診斷中診斷效能的Meta分析研究[7]顯示，有淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的病灶比無(wú)淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移病灶的D*值和f值更高，分析原因是由于腫瘤中新生血管所致的豐富血流灌注促進(jìn)淋巴轉(zhuǎn)移。但You等[35]對(duì)145例HER2（+）乳腺癌的研究發(fā)現(xiàn)，IVIM相關(guān)參數(shù)與腋窩淋巴結(jié)狀態(tài)之間無(wú)相關(guān)性。上述研究結(jié)果不一致的原因可能是由于影響腋窩淋巴結(jié)狀態(tài)的因素較多，如脈管瘤栓、腫瘤大小及組織學(xué)級(jí)別等[36]。

Huang等[3]對(duì)50例乳腺癌病人進(jìn)行DKI研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)有淋巴結(jié)受累的乳腺病灶比沒(méi)有淋巴結(jié)受累的乳腺病灶的K值更高、D值更低，與Kang等[18]研究結(jié)果一致，可能是由于轉(zhuǎn)移性淋巴結(jié)具有較高的異質(zhì)性及腫瘤細(xì)胞密度。此外，Huang等[3]研究還發(fā)現(xiàn)K值在檢測(cè)淋巴結(jié)狀態(tài)時(shí)較ADC值的效能更高（AUC分別為0.724和0.634）。

3.4 其他 近些年提出的FROC及CTRW模型可以量化時(shí)間及空間上的體素內(nèi)擴(kuò)散異質(zhì)性，基于此獨(dú)特優(yōu)勢(shì)，已有研究[37-39]將這兩種模型用于兒童及成人的腦膠質(zhì)瘤分級(jí)、胃腺癌Lauren分類(lèi)以及胃腸道間質(zhì)瘤的靶向治療療效評(píng)估。未來(lái)也將逐步應(yīng)用于乳腺腫瘤的研究。

4 局限性與展望

綜上所述，基于不同數(shù)學(xué)模型的腫瘤相關(guān)DWI從不同角度反映了生物組織中水分子的運(yùn)動(dòng)情況，在乳腺癌預(yù)后因素的無(wú)創(chuàng)檢測(cè)中具有一定價(jià)值，為臨床治療方案的選擇及預(yù)后判斷提供依據(jù)。應(yīng)用研究中比較突出的問(wèn)題是不同研究中采用同一模型評(píng)估診斷效能的結(jié)果存在差異。分析可能的原因：①不同病理類(lèi)型的乳腺癌異質(zhì)性不同，DWI表現(xiàn)各異，需針對(duì)乳腺癌病理類(lèi)型擴(kuò)大樣本量并進(jìn)行細(xì)化的分層研究；②不同的ROI勾畫(huà)方法對(duì)定量參數(shù)值的測(cè)量有影響，進(jìn)一步比較不同ROI勾畫(huà)方法的診斷效能及結(jié)合腫瘤異質(zhì)性深入挖掘各參數(shù)圖的直方圖、紋理特征等可能為現(xiàn)有數(shù)據(jù)提供新的分析思路；③DWI參數(shù)設(shè)置的標(biāo)準(zhǔn)化及可重復(fù)性是影響研究結(jié)果準(zhǔn)確性和一致性的主要因素，尤其是b值優(yōu)化、采樣策略及擬合方法的選擇等仍需大樣本、多中心的對(duì)比聯(lián)合研究。隨著MRI技術(shù)的不斷發(fā)展及研究深入，相信基于不同數(shù)學(xué)模型的DWI技術(shù)也會(huì)進(jìn)一步得到優(yōu)化，為乳腺癌的臨床診治提供更多有價(jià)值的信息。