磁共振擴(kuò)散加權(quán)成像在卵巢癌中的診斷價值

王豐，劉劍羽

磁共振擴(kuò)散加權(quán)成像在卵巢癌中的診斷價值

王豐，劉劍羽*

卵巢癌是致死率最高的婦科惡性腫瘤，早期診斷、準(zhǔn)確的術(shù)前評估及治療效果的評價都會使患者受益。近年來，磁共振擴(kuò)散加權(quán)成像在卵巢癌的應(yīng)用逐漸增多，本文針對其診斷價值的研究現(xiàn)狀及發(fā)展前景進(jìn)行闡述。

卵巢腫瘤；磁共振成像；擴(kuò)散加權(quán)成像

卵巢癌是常見的女性生殖系統(tǒng)惡性腫瘤，也是致死率最高的婦科腫瘤。卵巢癌的早期診斷、術(shù)前分期及分級對治療方案的選擇及判斷預(yù)后非常重要。由于耐藥類型的存在和復(fù)發(fā)也是其預(yù)后較差的重要因素，早期預(yù)測化療療效、發(fā)現(xiàn)復(fù)發(fā)病灶對卵巢癌來說也有重大意義。隨著磁共振技術(shù)的發(fā)展，擴(kuò)散加權(quán)成像（diffusion weighted imaging， DWI）在卵巢癌這些方面的應(yīng)用逐漸增多，并有大量研究證實(shí)該檢查方法相對于傳統(tǒng)檢查更能滿足臨床需求，對患者的臨床決策有重要價值［1-2］。本文針對DWI技術(shù)在卵巢癌中的研究現(xiàn)狀及發(fā)展前景進(jìn)行闡述。

1 DWI技術(shù)

1.1 DWI基本原理

DWI是一種利用組織內(nèi)水分子的自由擴(kuò)散進(jìn)行成像的功能影像學(xué)方法。組織內(nèi)水分子的隨機(jī)熱運(yùn)動即布朗運(yùn)動，這種運(yùn)動與細(xì)胞膜、細(xì)胞內(nèi)結(jié)構(gòu)和疏水性大分子相互作用，各種病理學(xué)因素都會導(dǎo)致水分子所處微環(huán)境變化并影響水分子運(yùn)動。DWI可以檢測水分子運(yùn)動的改變，其圖像對比就是源自組織內(nèi)水分子擴(kuò)散率的不同［3］。其成像原理是在自旋回波序列180°脈沖的兩側(cè)施加兩個擴(kuò)散敏感梯度場。第1個梯度脈沖引起質(zhì)子去相位，當(dāng)沒有水分子運(yùn)動時，第2個梯度脈沖使質(zhì)子復(fù)相位，但若存在水分子隨機(jī)運(yùn)動，離開原位置的分子無法復(fù)相位，從而引起信號減低。因此，在DWI圖像上，不同的信號強(qiáng)度反映了水分子擴(kuò)散受限的程度。

擴(kuò)散敏感因子（即b值）是對擴(kuò)散運(yùn)動能力檢測的指標(biāo)，它與施加的擴(kuò)散敏感梯度場的強(qiáng)度、持續(xù)時間和間距有關(guān)。在低b值（50～100 s/mm2）圖像上，僅運(yùn)動較自由的水分子（如血管、囊腫）表現(xiàn)為信號減低，因此受組織灌注的影響較大。隨著b值增高，運(yùn)動相對較慢的水分子信號逐漸受抑制，灌注成分被消除，只有水分子擴(kuò)散受限明顯的組織（如細(xì)胞毒性水腫、細(xì)胞膜結(jié)構(gòu)增多、液體黏度增加）顯示為高信號。因此高b值（750～1000 s/mm2）圖像接近組織內(nèi)真實(shí)的擴(kuò)散情況，常用于女性盆腔腫瘤的研究［4］。在DWI研究中，水分子擴(kuò)散受限程度常用表觀擴(kuò)散系數(shù)（apparent diffusion coeffcient，ADC）量化表示［5］。水分子擴(kuò)散受限的組織ADC值較低。它的計算需要至少兩個b值，應(yīng)用多b值可以提高計算的準(zhǔn)確性。ADC圖是計算DWI圖像上每個像素的ADC值并由此重建出來的圖像，在病變部位放置感興趣區(qū)（region of interest， ROI）即可獲得其ADC值。ADC值的測量已應(yīng)用于卵巢癌的定性、腫瘤異質(zhì)性以及惡性程度的評估，其化療前后的變化還可以評價和預(yù)測療效。

1.2 DWI新技術(shù)

隨著DWI技術(shù)的發(fā)展，體素內(nèi)不相干運(yùn)動（intravoxel incoherent motion modeling， IVIM）模型、拉伸指數(shù)模型等新型定量分析技術(shù)開始應(yīng)用于臨床研究［6］。Le等［7］提出，IVIM模型可以分離組織灌注和擴(kuò)散的成分，將兩部分分別進(jìn)行研究，從理論上講，不僅能更準(zhǔn)確地反映組織內(nèi)水分子的擴(kuò)散程度，還能在不用對比劑的情況下對其血流灌注進(jìn)行評估，為疾病診斷提供更加豐富的信息。Bennett等［8］認(rèn)為，體素內(nèi)擴(kuò)散成分是非常復(fù)雜的，但評估體素內(nèi)不同擴(kuò)散系數(shù)的質(zhì)子池數(shù)目是極其困難的，他提出的拉伸指數(shù)模型則可以避免區(qū)分這些擴(kuò)散成分的類型，僅用拉伸因子（α）和分布擴(kuò)散系數(shù)（distributed diffusion coeffcient，DDC）兩個參數(shù)來描述體素內(nèi)水分子擴(kuò)散的不均質(zhì)性，對通常具有扭曲血管結(jié)構(gòu)和明顯異質(zhì)性的腫瘤組織具有潛在的診斷價值。但目前這兩種技術(shù)應(yīng)用于卵巢癌的研究相對較少，它們的價值需要進(jìn)一步探索和證實(shí)。

2 DWI在卵巢癌中的應(yīng)用

2.1 在定性診斷中的應(yīng)用

疑有卵巢病變的患者首選超聲檢查，然而，即使結(jié)合臨床情況和CA125水平，仍有約20%的病灶無法對其良惡性進(jìn)行鑒別。對于超聲無法確定的病灶，MR憑借其極佳的組織分辨率和多種掃描技術(shù)，較其他影像學(xué)檢查有明顯的優(yōu)勢。MR鑒別卵巢良惡性的準(zhǔn)確率約91%～93%，結(jié)合動態(tài)增強(qiáng)圖像則診斷效能更高［9-10］。

DWI鑒別良惡性卵巢腫瘤的作用尚存在爭議。一般來說，惡性腫瘤因水分子擴(kuò)散受限，在高b值DWI上顯示為高信號，ADC值減低［11］。但是，許多卵巢良性病變也表現(xiàn)為明顯的擴(kuò)散受限，包括子宮內(nèi)膜瘤、成熟囊性畸胎瘤、纖維卵泡膜瘤、退化的纖維瘤［12］。盡管多項研究顯示卵巢惡性腫瘤的ADC值較良性者低［13］，兩者卻有著明顯的重疊。

然而，Kierans等［14］發(fā)現(xiàn)，ADC值的測量方法可能會影響對卵巢良惡性腫瘤的鑒別。他們選取整個腫瘤為ROI，計算平均ADC值以及ADC值熵，對比兩者對卵巢良惡性腫瘤的診斷效能，結(jié)果發(fā)現(xiàn)ADC值熵的準(zhǔn)確度明顯高于傳統(tǒng)用的平均ADC值，且良惡性腫瘤數(shù)據(jù)重疊較少，其原因主要是ADC值熵反映了病灶的異質(zhì)性，對有明顯異質(zhì)性的卵巢癌來說有重要診斷價值。此外，最新的一項研究［15］發(fā)現(xiàn)ROI的選取方法也會影響ADC值的測量以及鑒別的準(zhǔn)確性，方形、圓形、5個小圓形以及手畫ROI所得的最小和平均ADC值有明顯差異。由此可見，卵巢癌DWI參數(shù)的測量技術(shù)具有一定的研究價值。另外值得注意的是，DWI還可提供組織微循環(huán)的信息，即IVIM模型中的灌注相關(guān)成分。已有研究顯示f值可以反映卵巢腫瘤血供［16］，但其區(qū)分良惡性病變的數(shù)據(jù)還比較缺乏。Carter等［17］曾報道惡性腫瘤的f值較良性者低，與動態(tài)增強(qiáng)研究結(jié)果不符，故關(guān)于IVIM參數(shù)對卵巢腫瘤的評估還需要進(jìn)一步研究探討。

從定性觀察的角度來講，DWI在區(qū)分卵巢病灶的良惡性有一定價值。研究發(fā)現(xiàn)［18］，若病灶的實(shí)性成分在高b值DWI上顯示為低信號，則該病變?yōu)閻盒缘目赡苄詷O低，尤其是實(shí)性成分在T2加權(quán)像上也顯示為低信號的情況下。相對的，在DWI顯示為高信號，T2加權(quán)像顯示中等信號的病變則可能為惡性。DWI的這種作用可用于除惡性病變外，特別是當(dāng)患者對釓對比劑有禁忌癥（如孕婦伴有復(fù)雜的附件腫物）時，DWI可以發(fā)揮良好的診斷作用。如今，更多研究傾向于將動態(tài)增強(qiáng)MR和DWI聯(lián)合應(yīng)用。近期有項研究［19］將卵巢病變MR形態(tài)學(xué)特征、T2加權(quán)像和DWI信號強(qiáng)度以及動態(tài)增強(qiáng)曲線分析結(jié)果共同作為參考因素，建立了一套評分系統(tǒng)來識別病變良惡性，同時對該方法進(jìn)行驗(yàn)證，發(fā)現(xiàn)它識別惡性腫瘤的能力和可重復(fù)性均較高，以后可能會在腫瘤診斷中發(fā)揮作用。

2.2 評估術(shù)前分期和細(xì)胞減滅術(shù)效果

卵巢癌的分期對指導(dǎo)治療及判斷預(yù)后非常重要。大多數(shù)病人就診時已為晚期，常伴腹盆腔多發(fā)種植轉(zhuǎn)移，CT作為術(shù)前分期的常規(guī)檢查，可以評估病變的范圍以及手術(shù)的可能性，它檢測腹膜轉(zhuǎn)移灶的敏感度與MR相當(dāng)（分別為92%和95%）［20］。但是，該檢查對于是否達(dá)到最佳細(xì)胞減滅術(shù)標(biāo)準(zhǔn)的評估仍存在挑戰(zhàn)，其原因主要是對腹膜轉(zhuǎn)移灶的檢出尚有不足［21-22］。第一，對于直徑小于1 cm的病灶，CT敏感度明顯降低，原因在于種植于小腸漿膜面及實(shí)質(zhì)臟器被膜的小病灶與鄰近組織結(jié)構(gòu)密度相似，使其對比度下降從而很難被發(fā)現(xiàn)。第二，部分解剖位置較難識別，尤其在沒有腹水的情況下，如右膈下區(qū)域、網(wǎng)膜、腸系膜根部、小腸漿膜面的病灶常常被掩蓋。有研究發(fā)現(xiàn)動態(tài)增強(qiáng)MR對小病灶（直徑小于2 cm）的檢出可能更有優(yōu)勢，但由于小病灶數(shù)量限制，該研究并沒有得到有統(tǒng)計學(xué)意義的結(jié)果［23］。

近年來，人們逐漸意識到DWI可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)CT和MR的不足，在卵巢癌分期中具有潛在的優(yōu)勢。多項研究［24］顯示，DWI對腹膜轉(zhuǎn)移灶的診斷具有較高的敏感度和特異度。這是因?yàn)槟[瘤細(xì)胞密度、膜結(jié)構(gòu)增加等因素共同造成轉(zhuǎn)移灶水分子擴(kuò)散受限，ADC值減低，在DWI上顯示為高信號，增加了與周圍組織的對比度，促進(jìn)了小病灶的檢出。同時，由于腹水、小腸、脂肪信號被壓制，腹膜轉(zhuǎn)移灶的邊界顯示更清晰，對部分特殊解剖位置病灶的檢出也有很大價值。Michielsen等［25］對32例卵巢癌患者進(jìn)行分析，對比了CT、PET/CT和全身DW-MRI 3種檢查技術(shù)對卵巢癌分期的診斷效能（三者準(zhǔn)確度依次為75%、71%、91%），他們發(fā)現(xiàn)DW-MRI準(zhǔn)確度較CT和PET/CT高的原因主要是提高了對小腸漿膜面、腸系膜病灶的檢出，對于腹部以外的病灶，DW-MRI同F(xiàn)DG/PET-CT診斷效能相當(dāng)。在這項研究中，DWI聯(lián)合傳統(tǒng)MRI對病變進(jìn)行評估，為解剖學(xué)標(biāo)志的識別提供參考。

此外，一些研究［25-26］將短T1反轉(zhuǎn)恢復(fù)技術(shù)應(yīng)用于DWI，可以提高圖像信噪比、減少偽影，這種技術(shù)對小腸的短T1信號進(jìn)行壓制，提高了小腸與腹膜轉(zhuǎn)移灶的對比，有助于病灶的檢出。

DWI在卵巢癌腹膜轉(zhuǎn)移灶中的作用對預(yù)測手術(shù)效果也有一定價值。Espada等［27］建立了一套評分系統(tǒng)對34位卵巢癌患者的腹膜轉(zhuǎn)移灶進(jìn)行評估，并將DW-MRI與腹腔探查術(shù)結(jié)果作對比，得出DW-MRI預(yù)測次優(yōu)化細(xì)胞減滅術(shù)的準(zhǔn)確度可達(dá)91%，與腹腔探查術(shù)有相近的預(yù)測價值。但是，該研究缺乏與CT、PET/CT的直接對比，以后還有待補(bǔ)充。目前，已有部分卵巢癌中心將DWI聯(lián)合傳統(tǒng)MRI作為評估治療方案的常規(guī)檢查。

2.3 在分級中的應(yīng)用

卵巢癌的病理分級也是影響預(yù)后和治療選擇的重要因素。但是目前影像學(xué)對卵巢癌分級的研究相對較少，這可能與以往對卵巢癌缺乏一個統(tǒng)一的分級標(biāo)準(zhǔn)以及化療的不確定性有關(guān)。

相關(guān)研究顯示，DWI可以反映卵巢癌的惡性程度。Oh等［28］采用世界衛(wèi)生組織（WHO）分級理論將卵巢癌分G1、2、3三級，兩兩比較ADC值，結(jié)果發(fā)現(xiàn)G2和G3組ADC值均低于G1組，且差異均有統(tǒng)計學(xué)意義（P分別為0.013、0.010）。原因主要是分化較差的腫瘤細(xì)胞增殖旺盛，細(xì)胞數(shù)目增多，致使細(xì)胞間隙縮小，水分子擴(kuò)散受限更明顯。

然而，值得一提的是，過去常用的WHO和國際婦產(chǎn)科聯(lián)盟（FIGO）分級系統(tǒng)僅依據(jù)腫瘤組織結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分級，可重復(fù)性差，可能會對相關(guān)研究結(jié)果造成一定的影響［29］。近年來，隨著分子遺傳學(xué)和病理學(xué)的發(fā)展，人們對卵巢癌發(fā)病機(jī)制及分級的認(rèn)識有了突破性進(jìn)展，最新的研究［30］將卵巢上皮性癌分為Ⅰ型（低級別）和Ⅱ型（高級別）兩種類型，即卵巢癌的二元論模型，包括對腫瘤發(fā)生機(jī)制、免疫表型、形態(tài)學(xué)特征、生物學(xué)行為等多方面的理解，對臨床治療的選擇及判斷預(yù)后有更重要的指導(dǎo)意義。影像學(xué)應(yīng)及時跟進(jìn)卵巢癌的臨床與病理新進(jìn)展，與新分級相關(guān)的研究需引起重視。

2.4 評價和預(yù)測化療反應(yīng)性

在卵巢癌的綜合治療中，化療起著至關(guān)重要的作用。但臨床研究發(fā)現(xiàn)，腫瘤耐藥類型的存在卻是限制卵巢癌療效的一大難題。因此，盡早識別對化療不敏感的患者，對提高卵巢癌療效及避免不必要的藥物毒性有重要價值。一般來說，對卵巢癌化療反應(yīng)的評估主要依賴于檢測CA125水平和腫瘤體積，后者通常依據(jù)RECIST標(biāo)準(zhǔn)由CT評估［31］。然而，這兩種指標(biāo)的預(yù)測價值比較有限，能夠說明化療反應(yīng)性的變化多出現(xiàn)較晚，致使化療無反應(yīng)者不能及時改變治療策略。

近幾年，研究發(fā)現(xiàn)，DWI可以早期預(yù)測卵巢癌化療反應(yīng)。Kyriazi等［32］應(yīng)用直方圖分析方法分別測量了42位卵巢癌患者治療前、化療第一和第三療程后的ADC值，結(jié)果顯示，治療前的ADC值不能預(yù)測治療反應(yīng)，而臨床上判定為對化療有反應(yīng)者的ADC值在化療第一和第三療程后均會升高，無反應(yīng)者則沒有變化。在所有ADC值直方圖參數(shù)中，識別化療反應(yīng)效能最好的是第25百分位數(shù)，有可能意味著腫瘤內(nèi)擴(kuò)散受限程度偏高的部分對細(xì)胞毒性治療更敏感。

Sala等［33］報道卵巢癌原發(fā)灶、網(wǎng)膜餅和腹膜轉(zhuǎn)移灶的ADC值及VSF值（即IVIM模型中的f值）是不同的。其中，原發(fā)灶A(yù)DC值最高，網(wǎng)膜餅的VSF值最高，腹膜轉(zhuǎn)移灶的ADC值和VSF值均為最低。他們認(rèn)為，這些不同可能有助于解釋不同病灶區(qū)域?qū)χ委煼磻?yīng)的差異，并可能反映了組織血供和缺氧的情況，這些都會影響化療藥物的運(yùn)輸和治療效果。隨后，該研究組又應(yīng)用包括DWI、DCE-MRI及磁共振波普分析（magnetic resonance spectroscopy， MRS）在內(nèi)的多參數(shù)MRI技術(shù)評估了22位卵巢癌患者對化療的反應(yīng)［34］。在化療3個療程后，有反應(yīng)者卵巢病灶的ADC值較無反應(yīng)者明顯升高（P=0.021），然而網(wǎng)膜餅和腹膜轉(zhuǎn)移灶治療前后的ADC值無明顯變化。因此，他們得出結(jié)論，不同部位的腫瘤治療前的ADC值基線和治療后ADC值的變化均有差異，體現(xiàn)了卵巢癌生物學(xué)的異質(zhì)性。影像學(xué)上的異質(zhì)性可能會是今后卵巢癌研究比較活躍的一個領(lǐng)域，與腫瘤病理學(xué)與遺傳學(xué)的聯(lián)系也有待探索。

2.5 對術(shù)后復(fù)發(fā)的診斷價值

對于復(fù)發(fā)的卵巢癌，二次細(xì)胞減滅術(shù)已不再常規(guī)實(shí)行，僅局灶可切除的腫塊才考慮二次細(xì)胞減滅術(shù)，這就更需要影像學(xué)對其進(jìn)行良好的評估［2］。目前，CT常規(guī)用于檢測卵巢癌復(fù)發(fā)，MR和PET/CT在判斷困難的情況下起補(bǔ)充作用。然而，在患者術(shù)后早期，由于炎性組織的影響，單憑傳統(tǒng)成像和PET/CT診斷復(fù)發(fā)特異性較低。在這種情況下，DWI可能有助于鑒別，因?yàn)橛醒芯匡@示［35］，ADC值較高通常提示為水腫和炎癥成分，ADC值較低常提示為腫瘤。但是，目前尚未有關(guān)于DWI應(yīng)用于卵巢癌復(fù)發(fā)的研究報道。隨著治療水平的改進(jìn)，對復(fù)發(fā)病灶的早期識別會逐漸引起重視，DWI在其中的應(yīng)用價值也亟待研究證實(shí)。

綜上所述，DWI已很好地應(yīng)用于卵巢腫瘤的定性診斷，大量能證實(shí)該技術(shù)價值的研究也已展開。近年來，關(guān)于DWI在腹膜轉(zhuǎn)移灶中作用逐漸受到重視，由于轉(zhuǎn)移灶的范圍和位置與手術(shù)范圍及效果息息相關(guān)，這或許會是今后卵巢癌研究中的熱點(diǎn)問題。另外，早期識別化療反應(yīng)性的研究利用DWI的優(yōu)勢開發(fā)了它在卵巢癌應(yīng)用中的新潛能，對個性化治療具有重大意義。但是，DWI關(guān)于病理分級和復(fù)發(fā)腫瘤的研究還有待補(bǔ)充，隨著卵巢癌發(fā)病機(jī)制的研究進(jìn)展和治療方式的改進(jìn)，DWI有可能會發(fā)揮重要作用。

［1］ DeSouza NM， Rockall A， Freeman S. Functional MR imaging in gynecologic cancer. Magn Reson Imaging Clin N Am， 2016， 24（1）：205-222.

［2］ Sala E， Rockall AG， Freeman SJ， et al. The added role of MR imaging in treatment stratification of patients with gynecologic malignancies： what the radiologist needs to know. Radiology， 2013，266（3）： 717-740.

［3］ Dhanda S， Thakur M， Kerkar R， et al. Diffusion-weighted imaging of gynecologic tumors： diagnostic pearls and potential pitfalls. Radiographics， 2014， 34（5）： 1393-1416.

［4］ Nougaret S， Tirumani SH， Addley H， et al. Pearls and pitfalls in MRI of gynecologic malignancy with diffusion-weighted technique. AJR Am J Roentgenol， 2013， 200（2）： 261-276.

［5］ Sala E， Rockall A， Rangarajan D， et al. The role of dynamic contrastenhanced and diffusion weighted magnetic resonance imaging in the female pelvis. Eur J Radiol， 2010， 76（3）： 367-385.

［6］ Che SN， Cui XL， Li J， et al. The value of intravoxel incoherent motion model of diffusion weighted imaging in differentiating benign from malignant breast lesions. Chin J Magn Reson Imaging， 2015，6（7）： 506-512.車樹楠， 崔曉琳， 李靜， 等. MR擴(kuò)散加權(quán)成像體素內(nèi)不相干運(yùn)動模型對于乳腺良惡性病變診斷價值的研究. 磁共振成像， 2015， 6（7）：506-512.

［7］ Le BD， Breton E， Lallemand D， et al. Separation of diffusion and perfusion in intravoxel incoherent motion MR imaging. Radiology，1988， 168（2）： 497-505.

［8］ Bennett KM， Schmainda KM， Bennett RT， et al. Characterization of continuously distributed cortical water diffusion rates with a stretched-exponential model. Magn Reson Med， 2003， 50（4）：727-734.

［9］ Malek M， Pourashraf M， Mousavi AS， et al. Differentiation of benign from malignant adnexal masses by functional 3 tesla MRI techniques： diffusion-weighted imaging and time-intensity curves of dynamic contrast-enhanced MRI. Asian Pac J Cancer Prev， 2015，16（8）： 3407-3412.

［10］ Guo YM， Huang YH， Wei XH， et al. Semi-quantitative and quantitative parametric analysis of 3.0 T dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging in diagnosing tumors of ovary. Chin J MagnReson Imaging， 2015， 6（10）： 782-786.郭永梅， 黃云海， 魏新華， 等. 3.0 T動態(tài)增強(qiáng)磁共振對卵巢腫瘤的半定量及定量分析研究. 磁共振成像， 2015， 6（10）： 782-786.

［11］ Rockall AG. Diffusion weighted MRI in ovarian cancer. Curr Opin Oncol， 2014， 26（5）： 529-535.

［12］ Fujii S， Kakite S， Nishihara K， et al. Diagnostic accuracy of diffusion-weighted imaging in differentiating benign from malignant ovarian lesions. J Magn Reson Imaging， 2008， 28（5）： 1149-1156.

［13］ Zhang P， Cui Y， Li W， et al. Diagnostic accuracy of diffusionweighted imaging with conventional MR imaging for differentiating complex solid and cystic ovarian tumors at 1.5 T. World J Surg Oncol， 2012， 10（1）： 237.

［14］ Kierans AS， Bennett GL， Mussi TC， et al. Characterization of malignancy of adnexal lesions using ADC entropy： comparison with mean ADC and qualitative DWI assessment. J Magn Reson Imaging，2013， 37（1）： 164-171.

［15］ Mukuda N， Fujii S， Inoue C， et al. Apparent diffusion coefficient（ADC） measurement in ovarian tumor： Effect of region-of-interest methods on ADC values and diagnostic ability. J Magn Reson Imaging， 2016， 43（3）： 720-725.

［16］ Morita S， Kojima S， Hirata M， et al. Perfusion fraction of diffusionweighted MRI for predicting the presence of blood supply in ovarian masses. J Magn Reson Imaging， 2011， 34（5）： 1131-1136.

［17］ Carter JS， Koopmeiners JS， Kuehn-Hajder JE， et al. Quantitative multiparametric MRI of ovarian cancer. J Magn Reson Imaging，2013， 38（6）： 1501-1509.

［18］ Thomassin-Naggara I， Darai E， Cuenod CA， et al. Contribution of diffusion-weighted MR imaging for predicting benignity of complex adnexal masses. Eur Radiol， 2009， 19（6）： 1544-1552.

［19］ Thomassin-Naggara I， Aubert E， Rockall A， et al. Adnexal masses：development and preliminary validation of an MR imaging scoring system. Radiology， 2013， 267（2）： 432-443.

［20］ Tempany CM， Zou KH， Silverman SG， et al. Staging of advanced ovarian cancer： comparison of imaging modalities-report from the Radiological Diagnostic Oncology Group. Radiology， 2000， 215（3）：761-767.

［21］ de Bree E， Koops W， Kroger R， et al. Peritoneal carcinomatosis from colorectal or appendiceal origin： correlation of preoperative CT with intraoperative fndings and evaluation of interobserver agreement. J Surg Oncol， 2004， 86（2）： 64-73.

［22］ Coakley FV， Choi PH， Gougoutas CA， et al. Peritoneal metastases：detection with spiral CT in patients with ovarian cancer. Radiology， 2002， 223（2）： 495-499.

［23］ Qayyum A， Coakley FV， Westphalen AC， et al. Role of CT and MR imaging in predicting optimal cytoreduction of newly diagnosed primary epithelial ovarian cancer. Gynecol Oncol， 2005， 96（2）： 301-306.

［24］ Low RN， Sebrechts CP， Barone RM， et al. Diffusion-weighted MRI of peritoneal tumors： comparison with conventional MRI and surgical and histopathologic fndings-a feasibility study. AJR Am J Roentgenol， 2009， 193（2）： 461-470.

［25］ Michielsen K， Vergote I， Beeck KOD， et al. Whole-body MRI with diffusion-weighted sequence for staging of patients with suspected ovarian cancer： a clinical feasibility study in comparison to CT and FDG-PET/CT. Eur Radiol， 2014， 24（4）： 889-901.

［26］ Fujii S， Matsusue E， Kanasaki Y， et al. Detection of peritoneal dissemination in gynecological malignancy： evaluation by diffusionweighted MR imaging. Eur Radiol， 2008， 18（1）： 18-23.

［27］ Espada M， Garcia-Flores JR， Jimenez M， et al. Diffusion-weighted magnetic resonance imaging evaluation of intra-abdominal sites of implants to predict likelihood of suboptimal cytoreductive surgery in patients with ovarian carcinoma. Eur Radiol， 2013， 23（9）：2636-2642.

［28］ Oh JW， Rha SE， Oh SN， et al. Diffusion-weighted MRI of epithelial ovarian cancers： correlation of apparent diffusion coeffcient values with histologic grade and surgical stage. Eur J Radiol， 2015， 84（4）：590-595.

［29］ Shen Y， Yang F， Liu JS， et al. New Advances in the pathogenesis and histological grade of ovarian serous cancer. Chin J Pathol， 2011，40（8）： 507-510.申彥， 楊帆， 劉勁松， 等. 卵巢漿液性癌的組織學(xué)分級與發(fā)病機(jī)制研究新進(jìn)展. 中華病理學(xué)雜志， 2011， 40（8）： 507-510.

［30］ Kurman RJ， Shih I. The origin and pathogenesis of epithelial ovarian cancer： a proposed unifying theory. Am J Surg Pathol， 2010， 34（3）：433-443.

［31］ Rustin GJ， Vergote I， Eisenhauer E， et al. Defnitions for response and progression in ovarian cancer clinical trials incorporating RECIST 1.1 and CA 125 agreed by the Gynecological Cancer Intergroup （GCIG）. Int J Gynecol Cancer， 2011， 21（2）： 419-423.

［32］ Kyriazi S， Collins DJ， Messiou C， et al. Metastatic ovarian and primary peritoneal cancer： assessing chemotherapy response with diffusion-weighted MR imaging--value of histogram analysis of apparent diffusion coeffcients. Radiology， 2011， 261（1）： 182-192.

［33］ Sala E， Priest AN， Kataoka M， et al. Apparent diffusion coeffcient and vascular signal fraction measurements with magnetic resonance imaging： feasibility in metastatic ovarian cancer at 3 Tesla： technical development. Eur Radiol， 2010， 20（2）： 491-496.

［34］ Sala E， Kataoka MY， Priest AN， et al. Advanced ovarian cancer：multiparametric MR imaging demonstrates response and metastasisspecifc effects. Radiology， 2012， 263（1）： 149-159.

［35］ Padhani AR， Liu G， Koh DM， et al. Diffusion-weighted magnetic resonance imaging as a cancer biomarker： consensus and recommendations. Neoplasia， 2009， 11（2）： 102-125.

The diagnostic values of diffusion-weighted imaging for ovarian cancer

WANG Feng， LIU Jian-yu*

Department of Radiology， Peking University Third Hospital， Beijing 100191， China

*Correspondence to： Liu JY， E-mail： jyliu5791@sina.com

Received 15 Jun 2016， Accepted 23 Jul 2016

ACKNOWLEDGMENTS This work was part of Capital Characteristic Clinic Project（No. Z131107002213049）.

Ovarian cancer is the most lethal gynecological malignancy. Early diagnosis and accurate assessment of disease and treatment effect can beneft patients. In recent years， diffusion-weighted imaging（DWI） is applied more and more in ovarian cancer. This article aims to review the current research status and future development prospect of DWI in ovarian cancer.

Ovarian neoplasms； Magnetic resonance imaging； Diffusion weighted imaging

首都臨床特色應(yīng)用研究項目（編號：Z131107002213049）

北京大學(xué)第三醫(yī)院放射科，北京100191

劉劍羽，E-mail：jyliu5791@sina.com

2016-06-15

接受日期：2016-07-23

R445.2；R737.31

A

10.12015/issn.1674-8034.2016.08.003

王豐，劉劍羽. 磁共振擴(kuò)散加權(quán)成像在卵巢癌中的診斷價值. 磁共振成像，2016， 7（8）： 572-576.